# Plasticité anatomique des régions cérébrales associées aux comportements adaptatifs

Marine Siwiaszczyk

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

## To cite this version:

Marine Siwiaszczyk. Plasticité anatomique des régions cérébrales associées aux comportements adaptatifs. Neurobiologie. Université de Tours (UT), 2022. Français. NNT: tel-03834670

HAL Id: tel-03834670

https://hal.science/tel-03834670

Submitted on 30 Oct 2022

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
UNIVERSITÉ DE TOURS

ÉCOLE DOCTORALE : Santé, Sciences Biologiques et Chimie du Vivant
NeuroEthologie du Développement des Comportements SocioEmotionnels

THÈSE

présentée par :

Marine SIWIASZCZYK

soutenue le : 3 février 2022

pour obtenir le grade de : **Docteur de l'université de Tours**

Discipline/ Spécialité : Neurosciences

Plasticité anatomique des régions cérébrales
associées aux comportements adaptatifs

THÈSE dirigée par :

Mme. CHAILLOU Élodie

Mr. LOVE Scott

Chargée de recherche HC, HDR, INRAE Centre Val de Loire

Chargé de recherche, INRAE Centre Val de Loire

RAPPORTEURS :

Mr. Cozzi Bruno

Mme. HOUDELIER Cécilia

Full professor, University of Padova

Maitre de conférences, HDR, Université de Rennes 1

JURY :

Mme. CHAILLOU Élodie

Mr. LOVE Scott

Mr. Cozzi Bruno

Mme. HOUDELIER Cécilia

Mr. ANDERSSON Frédéric

Mme. BOIS Évelyne

Mr. DESTRIEUX Christophe

Chargée de recherche, HDR, INRAE Centre Val de Loire

Chargé de recherche, INRAE Centre Val de Loire

Full professor, University of Padova

Maitre de conférences, HDR, Université de Rennes 1

Ingénieur de recherche, INSERM, Université de Tours

Maitresse de conférences, Université d'Orléans

Professeur des universités, Praticien Hospitalier, Université de Tours

MEMBRES INVITES :

Mr. MULOT Baptiste

Mr. POUPON CYRIL

Directeur de recherche, Beauval Nature

Directeur de recherche, HDR, CEA NeuroSpin
Remerciements

Ce travail de thèse a été effectué au sein de l’unité mixte de recherche INRAE UMR PRC
Physiologie de la Reproduction et des Comportements à Nouzilly. Ce travail a bénéficié d’un
financement de la Région Centre Val de Loire (APR Neuro2Co) et de la fondation Beauval
Nature.

Je remercie Matthieu Keller et Florian Guillou pour m'avoir accueillie au sein de leur unité.

Je souhaite remercier Raymond Nowak pour m'avoir accueillie au sein de son équipe, pour
sa bienveillance et sa disponibilité.

Je tiens à remercier ma directrice de thèse Elodie Chaillou de m'avoir donné la chance de
réaliser cette thèse. Je la remercie pour m'avoir initiée à la joie des sciences participatives
qui ont changé ma vision des sciences. Je la remercie également d'avoir partagé ses
connaissances avec moi et d'avoir toujours tenté de faire ressortir le meilleur de mes
capacités.

Je voudrais également remercier mon autre directeur de thèse Scott Love pour son écoute et
son soutien. J'ai beaucoup appris à son contact, sur le plan professionnel et humain.

Je remercie les deux rapporteurs de cette thèse : Bruno Cozzi et Cécilia Houdelier pour
l'intérêt porté à mes travaux de thèse.

Je souhaite également remercier les examinateurs : Christophe Destrieux, Frédéric Andersson et Évelyne Bois pour avoir accepté d'examiner ma thèse.

Je tiens également à remercier les membres de mon comité de thèse : Roberto Toro, Katia Heuer, Baptiste Mulot et Cyril Poupon pour les précieux conseils apportés lors de cette réunion (la situation sanitaire n'ayant malheureusement pas permis des rencontres plus nombreuses).
Je remercie Baptiste Mulot pour l'intérêt porté à mes travaux, pour sa disponibilité à répondre à toutes mes questions. Ce fut un honneur de pouvoir discuter à propos de ses innombrables connaissances sur les animaux.

Je souhaite remercier Frédéric Andersson pour les nombreuses heures passées sur les images de cailles et sa patience face à mes nombreuses questions sur le post-traitement des images IRM.

Je voudrais remercier l'UEPEAT qui a fourni les cailles ayant permis la réalisation d'une partie de mes travaux de thèse.

Je souhaite également remercier les bergers de l'UEPAO, Didier Dubreuil, Olivier Lasserre, et tous les autres pour avoir pris soin de mes agneaux, de m'avoir partagé leurs connaissances sur la façon dont on s'occupe des agneaux et d'avoir toujours patiemment répondu à mes questions, même quand j'arrivais paniquée de la Vieille Ferme en pensant avoir un problème.

Je remercie le Laboratoire de phénotypage-endocrinologie, en particulier Anne-Lyse Lainé pour avoir dosé mes échantillons.

Je tiens également à remercier Hans Adriaensen pour m'avoir initié aux acquisitions IRM ainsi que Frédéric Elleboudt, Christian Moussu et Gilles Gomot pour avoir pris soin de mes agneaux lors de leur anesthésie et pour leur bonne humeur.

Je souhaite aussi remercier l'équipe STAR : Pascal Tondereau, Gaël Ramé, Albert Arnould, Jean Noël Couet, Benoit Bouhours d'avoir construit le parc pour mes agneaux malgré tous les problèmes rencontrés, d'avoir été disponibles même à 6h du matin lorsque le courant ne fonctionnait plus à la Vieille Ferme ou encore d'avoir été là au quotidien, que ce soit pour réparer le vélo de l'Unité pour que je puisse aller plus rapidement voir mes agneaux ou changer une poignée pour que je ne reste pas bloquée à la Vieille Ferme.

Je remercie Éric Ravaud, Frédéric Chaumont et Mathieu Charrier pour leur aide et leur disponibilité lors des ateliers Ciboulot. Ce fut enrichissant de partager ensemble ces ateliers.
Je remercie également tous les élèves des ateliers Ciboulot pour leur motivation et leur participation à ces ateliers.

Mes remerciements vont aussi à Ludovic Calandreau pour m'avoir permis de mieux comprendre les cailles japonaises en répondant à toutes mes questions.

Je remercie Raïssa Yebga Hot pour tous les échanges que l'on a pu avoir autour des cailles (pas facile de s'y retrouver avec toutes ces régions et ces fibres !).

Je voudrais également remercier l'équipe NDCS pour son soutien tout au long de ces années de thèse : Frédéric Lévy, voisin de bureau, qui a toujours pris soin de vérifier à travers le mur que j'allais bien, Aline Bertin et Cécile Arnould pour leurs échanges enrichissants, Maryse Meurisse pour sa bienveillance. Je remercie toute l'équipe d'avoir répondu présent lors de la manip MusicLamb, même lorsqu'il fallait nourrir les agneaux à 22h ou 6h du matin.

Je remercie également Céline Parias pour l'aide apportée lors de l'expérience MusicLamb et lors de l'analyse des vidéos de comportement.

Je tiens à remercier Sophie Mary, la « maman » d'INRAE pour sa gentillesse incomparable, son écoute, ses conseils et son aide précieuse pour gérer les ordres de missions et les réservations en tout genre (même lorsqu'on s'y prend en catastrophe à la dernière minute).

Je souhaite remercier Mélody Morisse pour tout ce qu'elle m'a apporté au cours de ces années de thèse. Ce fut un soutien quotidien, une oreille attentive toujours prête à aider, que ce soit sur le plan professionnel ou personnel. Nos mois dans le même bureau resteront inoubliables (j'espère que tu continues les 2 minutes de chaise contre le mur même sans moi !) tout comme nos heures passées à segmenter ensemble (avec en fond sonore un blind test sur les cris des animaux). Je remercie également Julie Lemarchand, qui elle aussi, a été d'une aide précieuse, toujours présente de près ou de loin. Je n'oublierai pas nos debriefings en direct de Mariés au premier regard. Merci les filles, cette thèse n'aurait pas été la même sans vous. Et surtout : Vive BabyShark !
Je voudrais remercier les doctorantes avec qui j'ai eu le plaisir de partager un bureau : Roberta, qui a fait de notre bureau un sauna et qui m'a fait découvrir l'Italie, Delphine et Camille, la relève, ce fut un bonheur de partager cette fin de thèse avec vous (Bon courage avec Dumdum et profitez bien de Mamour !).

Je remercie également les stagiaires avec qui j'ai eu l'occasion de travailler : Quentin Derian, l'homme qui segmente plus vite que son ombre et sans qui cette thèse n'aurait pas eu le même visage, Guillaume Ubiéma avec petite pensée pour toutes nos galères à la Vieille Ferme, mais aussi Martin Pham et Romain Boyer pour leur aide sur l'analyse des vidéos.

Je souhaite également remercier les stagiaires que j'ai pu croiser, Grégoire, Jules, Cassandre, Térence, Cloé et tous les autres. Ce fut un plaisir de partager nos repas du midi ensemble, mais aussi des verres en ville, des picnics ou des escape games. Je remercie également Florin pour son sens de l'humour et ses petites piques quotidiennes (malgré mon grand âge, je retiens tout !).

Je tiens à remercier mes deux limougeauds préférés : Éric et Thibault qui m'ont été d'un soutien sans faille. Merci d'être vous, des génies incompris et des personnes incroyables. Je vous remercie pour tous ces weekends ensembles, ces soirées et ces discussions sans fins entrecoupées de blagues nulles et d'expressions berrichonnes.

Je voudrais aussi remercier les copains du Crossfit (David, Eddy, Laïha, Marion, Pixou et tous les autres). Qui aurait cru que je deviendrais une adepte de sport au cours de cette thèse ?! Vous m'avez permis de décompresser, de rire et surtout de progresser (même si nos after abdos et gros bras qui finissent souvent en n'importe quoi !)

Merci à ma famille pour son soutien sans faille. Une pensée particulière pour mes parents et pour les heures passées au téléphone à m'écouter vous raconter ma thèse, bien que vous n'y compreniez pas grand-chose. Vous m'avez toujours encouragée à suivre la voie qui me plaisait, je vous en serais toujours reconnaissante. J'espère vous rendre fiers.

J'adresse un remerciement particulier à Mathieu, mon pilier, grâce à qui j'ai gardé les pieds sur terre. Merci d'avoir été le tampon entre la thèse et le monde extérieur, d'avoir supporté
ces longues heures à m'attendre parce que j'avais toujours du travail à faire, d'avoir toujours
eu confiance en moi et de me pousser à dépasser mes limites encore et toujours.
Résumé

Les comportements adaptatifs sont définis comme l'ensemble des réactions comportementales et physiologiques à un évènement particulier issu de l'environnement externe ou interne. Les comportements adaptatifs ont été étudiés à l'échelle des espèces mais aussi à l'échelle des individus ce qui a permis de montrer que ces comportements sont impactés par la sélection génétique, l'expérience précoce et la phylogénie. Pour comprendre les modifications engendrées par ces différents facteurs, il est nécessaire d'étudier le cerveau qui est le siège de ces comportements, notre hypothèse étant que les comportements adaptatifs sont liés à une organisation spécifique de l'encéphale. Dans le but d'étudier l'ensemble des substrats neurobiologiques des comportements adaptatifs, il est indispensable de considérer les régions cérébrales impliquées dans la perception de l'environnement, les émotions et les comportements sociaux. Pour étudier l'ensemble de ces régions, nous avons utilisé l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) qui est la méthode la plus appropriée pour étudier l'encéphale dans sa globalité et mener une approche comparative. Au cours de ma thèse, une étude en IRM de la morphologie des structures relatives aux processus sensoriels (olfactifs, auditifs,...) et aux processus socio-émotionnels (amygdale, hippocampe, substance grise périaqueducale,...) a donc été menée afin de tester les hypothèses concernant la sélection génétique, l'expérience précoce et la phylogénie. Pour tester l'hypothèse de la sélection génétique, nous avons utilisé deux lignées de caille japonaise, STI (Short Tonic Immobility) et LTI (Long Tonic Immobility), sélectionnées sur leur durée d'immobilité tonique, comportement adaptatif traduisant l'émotivité des individus. Nous avons montré que la sélection génétique influence la morphologie de régions cérébrales impliquées dans les processus émotionnels mais aussi sensoriels. Pour tester l'hypothèse de l'expérience précoce, nous avons étudié l'influence de l'exposition précoce à la musique en tant qu'enrichissement du milieu pour des agneaux en allaitement artificiel pour lesquels nous savons que les comportements adaptatifs sont altérés. Nous avons mis en évidence que cette expérience modifie le profil d'activité (notamment la réactivité émotionnelle), l'axe endocrinien et la morphologie cérébrale de certaines structures telles que le noyau caudé. Pour tester l'hypothèse de la phylogénie, une étude de biologie comparée a été menée sur différentes espèces sauvages (cerf-souris, maki catta, otarie...) au cours de laquelle nous avons décrit les spécificités morphologiques des structures cérébrales connues pour être impliquées dans les comportements adaptatifs.
Ce travail de thèse montre donc l'implication de la sélection génétique, de l'expérience précoce mais aussi de la phylogénie dans la plasticité anatomique des régions associées aux comportements adaptatifs chez différentes espèces animales.

**Mots-clés** : caille, ovin, cerveau, IRM, comportement
Abstract

Adaptive behaviors are defined as the set of behavioral and physiological reactions to a particular event arising from the external or internal environment. These adaptive behaviors have been studied at the species level but also at the level of the individual, showing that these behaviors are impacted by genetic selection, early experience and phylogeny. To understand the changes caused by these different factors, we need to study the brain, which is the seat of these behaviors, our hypothesis being that adaptive behaviors are linked to a specific organization of the brain. In order to study all the neurobiological substrates of adaptive behavior, it is essential to consider the brain regions involved in the perception of the environment, emotions and social behavior. To study all of these regions, we used Magnetic Resonance Imaging (MRI) which is the most suitable method to study the whole brain and to conduct a comparative study. During my thesis, I conducted an MRI study of the morphology of structures relating to sensory (olfactory, auditory, etc.) and socio-emotional processes (amygdala, hippocampus, periaqueductal gray matter, etc.). To test the genetic selection hypothesis, we used two lines of Japanese quail, STI (Short Tonic Immobility) and LTI (Long Tonic Immobility), selected on their duration of tonic immobility, an adaptive behavior reflecting the emotionality of individuals. We found that genetic selection influences the morphology of brain regions involved in emotional but also sensory processes. To test the early experience hypothesis, we investigated the influence of early exposure to music as an environmental enrichment for lambs reared under mother-deprivation and with milk replacement, for which we know adaptive behaviors are altered. We have shown that this experience modifies their activity profile (especially emotional reactivity), the endocrine axis and the cerebral morphology of structures such as the caudate nucleus. To test the phylogenetic hypothesis, a comparative biology study was carried out on different wild species (deer mouse, cat-tailed lions, sea lions, etc.) during which we described the morphological specificities of brain structures known to be involved in adaptive behaviors.

This thesis work shows, in different animal species, the involvement of genetic selection, early experience but also phylogeny in the anatomical plasticity of regions associated with adaptive behaviors.

**Keywords:** quail, sheep, brain, MRI, behavior
# Table des matières

<table><tr><td>Remerciements</td><td>2</td></tr><tr><td>Résumé</td><td>7</td></tr><tr><td>Abstract</td><td>9</td></tr><tr><td>Table des matières</td><td>10</td></tr><tr><td>Liste des abréviations</td><td>13</td></tr><tr><td>Liste des tableaux</td><td>15</td></tr><tr><td>Liste des figures</td><td>16</td></tr><tr><td>Avant-propos</td><td>21</td></tr><tr><td>Introduction générale</td><td>23</td></tr><tr><td>Régions cérébrales impliquées dans les comportements adaptatifs</td><td>30</td></tr><tr><td>I. Régions impliquées dans les processus sensoriels</td><td>31</td></tr><tr><td>1. Régions impliquées dans les processus visuels</td><td>31</td></tr><tr><td>2. Régions impliquées dans les processus auditifs</td><td>32</td></tr><tr><td>3. Régions impliquées dans les processus olfactifs</td><td>33</td></tr><tr><td>II. Régions impliquées dans les processus socio-émotionnels</td><td>33</td></tr><tr><td>1. Régions participant à l'intégration et au traitement de l'information émotionnelle</td><td>33</td></tr><tr><td>2. Régions participant à l'expression des réponses émotionnelles</td><td>35</td></tr><tr><td>Imagerie par Résonance Magnétique</td><td>36</td></tr><tr><td>I. Généralités</td><td>37</td></tr><tr><td>II. Fonctionnement de l'IRM</td><td>37</td></tr><tr><td>III. Utilisation de l'IRM pour étudier le cerveau</td><td>40</td></tr><tr><td>1. Étude de la morphologie de régions cérébrales par IRM</td><td>40</td></tr><tr><td>2. Étude de la connectivité entre les régions cérébrales par IRM de diffusion</td><td>40</td></tr><tr><td>IV. Médiation scientifique : Comprendre les champs électromagnétiques pour s'initier à l'IRM</td><td>42</td></tr></table>
Hypothèse génétique : les cailles japonaises STI et LTI ....................................................................................50

I. La caille japonaise, un modèle d'intérêt pour l'étude de la sélection génétique : ....................................52

1. Généralités : .................................................................................................................................................... 52

2. Intérêt de la caille japonaise comme modèle expérimental : ................................................................. 53

a. Lignées LSR / HSR : .................................................................................................................................... 53

b. Lignées LS / HS : .................................................................................................................................... 53

c. Lignées STI / LTI : .................................................................................................................................... 53

3. Objectif de l'étude : .................................................................................................................................... 54

II. Selection of high-trait emotivity affects the volume of sensory and emotional-related brain regions in male Japanese quails ....................................................................................................................................................55

1. Résumé de l'article .................................................................................................................................... 55

2. Selection of high-trait emotivity affects the volume of sensory and emotional-related brain regions in male Japanese quails .................................................................................................................................................... 56

III. Médiation scientifique : Comprendre et modéliser le comportement des lignées STI et LTI ............90

1. Modéliser le comportement des lignées de caille à l'aide de robots.................................................... 90

2. Segmentation des images IRM par les élèves de l'atelier Ciboulot ............................................................ 90

Hypothèse de l'environnement précoce : le modèle ovin....................................................................................97

I. Le mouton, un modèle d'intérêt pour l'étude de l'environnement précoce : ....................................99

1. Généralités .................................................................................................................................................... 99

2. Écologie comportementale .................................................................................................................................... 99

3. La race Ile de France.................................................................................................................................... 100

4. Conditions d'élevage et expérience précoce : .................................................................................... 100

a. Agneaux en allaitement maternel : .................................................................................................... 100

b. Agneaux en allaitement artificiel : .................................................................................................... 101

5. Comment contrecarrer les effets de l'allaitement artificiel ?................................................................. 102

6. Objectif de l'étude : .................................................................................................................................... 103

II. Stimulation auditive chez les animaux....................................................................................................104

1. The use and impact of auditory stimulations in animals................................................................. 104

2. Talking sheep – “Bah, Bah”.................................................................................................................................... 136

III. Impact de la musique sur les agneaux élevés en allaitement artificiel..................................................144

1. Résumé de l'article .................................................................................................................................... 144

2. Impact of classical music on emotional reactivity and brain morphology of lambs bred by mother-deprivation with milk replacement.................................................................................................................... 146

Hypothèse phylogénie : les animaux sauvages....................................................................................................187

I. Les animaux de la faune sauvage, un modèle d'intérêt pour l'étude de la phylogénie ....................188

1. Caractéristiques générales des spécimens .................................................................................... 189

II. Méthodologie....................................................................................................................................................194
<table><tr><td>1.</td><td>Pièces anatomiques</td><td>194</td></tr><tr><td>2.</td><td>Acquisitions IRM</td><td>194</td></tr><tr><td></td><td>a. Encéphale</td><td>195</td></tr><tr><td></td><td>b. Régions d'intérêt</td><td>195</td></tr><tr><td>III.</td><td>Résultats</td><td>196</td></tr><tr><td>1.</td><td>Caractéristiques morphologiques des spécimens</td><td>196</td></tr><tr><td>2.</td><td>Morphologie des régions d'intérêt</td><td>197</td></tr><tr><td>IV.</td><td>Améliorations de la préparation des pièces anatomiques</td><td>204</td></tr><tr><td>1.</td><td>Gestion des prélèvements</td><td>204</td></tr><tr><td>2.</td><td>Préparation des pièces pour acquisition :</td><td>205</td></tr><tr><td>V.</td><td>Perspectives</td><td>205</td></tr><tr><td colspan="2">Discussion – Conclusion générale</td><td>207</td></tr><tr><td colspan="2">Références bibliographiques</td><td>211</td></tr></table>
# Liste des abréviations

ADN : Acide Désoxyribonucléique

ARNm : Acide Ribonucléique messager

ASL : Arterial Spin Labeling

BNST : Bed Nucleus of the Stria Terminalis (lit du noyau de la strie terminale)

BOLD : Blood Oxygenation Level Dependent

CA : Commissure Antérieure

CCCR : Communauté de Communes du Castel-Renaudais

CEA : Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives

CHRU : Centre Hospitalier Régional Universitaire

CP : Commissure Postérieure

EEG : Électroencéphalogramme

FA : Fraction d'Anisotropie

HAB : High Anxiety-related Behavior

HPA : Hypothalamo-Pituitary-Adrenal axis

HS : High Stress

HSR : High Social Reinstatement behavior

INRAE : Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement

INSERM : Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale

IRM : Imagerie par Résonance Magnétique

IRMd : Imagerie par Résonance Magnétique de diffusion

IRMf : Imagerie par Résonance Magnétique fonctinnelle

LAB : Low Anxiety-related Behavior

LCR : Liquide Céphalo-Rachidien

LIFAT : Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours

LS : Low Stress

LSR : Low Social Reinstatement behavior

LTI : Long Tonic Immobility

MPLS : Maison Pour La Science

PAG : PeriAqueductal Grey (Substance grise périaqueducale)

PIXANIM : Phénotypage et Imagerie in/eX vivo de l'ANImal à la Molécule
PRC : Physiologie de la Reproduction et des Comportements

RF : Radiofréquence

SE : Spin Echo

STI : Short Tonic Immobility

TE : Temps d'Écho

TEP : Tomographie par Émission de Positons

TR : Temps de Résonance

UMR : Unité Mixte de Recherche
## Liste des tableaux

Tableau 1 : Tableau représentant les temps de relaxation $T_1$ et $T_2$ (en ms) pour différents tissus cérébraux dans une IRM 1,5 Tesla. Issu de (Houdé et al., 2002). ....................................40

Tableau 2 : Tableau indiquant les différentes caractéristiques des spécimens étudiés : âge, poids corporel, poids et volume de l'encéphale................................................................................196

Tableau 3 : Récapitulatif du volume de l'encéphale, de la PAG, du noyau caudé ainsi que du pourcentage du volume de la PAG et du noyau caudé en fonction du volume de l'encéphale pour chaque espèce ................................................................................................................204
# Liste des figures

Figure 1 : Représentation schématique du circuit neuronal des émotions d'après (LeDoux, 2000; Rolls, 2000), issue de (Menant et al., 2016). V1-V2-V3, aires corticales visuelles ; NTS, noyau du tractus solitaire ; Cf, cortex frontal ; Amy, amygdale ; HIPP, hippocampe ; NPV, noyau paraventriculaire de l'hypothalamus ; NVM, noyau ventromédian de l'hypothalamus ; LH, aire latérale hypothalamique ; PAG, substance grise périaqueducale.
28

Figure 2 : Principe de fonctionnement d'une acquisition en IRM anatomique. Source : CEA
38

Figure 3 : Images IRM de cerveau de mouton, pondérée en T1 (à gauche) et en T2 (à droite), acquisition réalisée à Pixanim sur un scanner IRM Siemens Magnetom Verio® scanner (Erlangen, Allemagne) à 3 Tesla
39

Figure 4 : Une image IRM d'un cerveau est présentée à côté d'une coupe histologique
42

Figure 5 : Formation de lignes de champs à l'aide de limaille de fer et d'un aimant
43

Figure 6 : Fabrication d'un champ électromagnétique à l'aide d'une bobine constituée d'un fil de cuivre enroulé autour d'un bouchon de liège, de fils électriques et d'une pile de 9V.
43

Figure 7 : Les collégiens de l'atelier Ciboulot échangent avec un spécialiste de l'IRM
44

Figure 8 : Exemple d'une expérience permettant de comprendre le principe de diffusion à l'aide d'un bécher rempli d'eau et de colorants
44

Figure 9 : Photo d'une caille japonaise (Coturnix japonica)
52

Figure 10 : Photos d'agneaux élevés avec leur mère
100

Figure 11 : Photo d'agneaux âgés de 3 jours en allaitement artificiel
101

Figure 12 : Photo d'un groupe de sitatungas prise au ZooParc de Beauval (Saint Aignan, France)
189

Figure 13 : Photo d'un bongo (Traglaphus eurycerus)
190

Figure 14 : Photo d'un cerf souris (Tragulus javanicus) prise au ZooParc de Beauval (Saint-Aignan, France)
191

Figure 15 : Photo d'un cerf souris se toilettant (ZooParc de Beauval)
191

Figure 16 : Photo d'un maki catta (Lemur catta)
192

Figure 17 : Photo d'un jaguar (Panthera onca)
192

Figure 18 : Photo d'un tigre (Panthera tigris)
193
Figure 19 : Photo d'un groupe d'otaries de Californie (Zalophus californianus) 193

Figure 20 : Répartition des différentes espèces animales en fonction du poids de leur encéphale et de leur poids corporel 196

Figure 21 : Répartition des différentes espèces animales en fonction du volume (mm3) et du poids (kg) de leur encéphale 197

Figure 22 : Coupes axiales (gauche), coronales (milieu) et sagittales (droite) d'un encéphale de bongo superposées avec le masque cérébrale (en haut) et les régions d'intérêt (au milieu) focalisées sur la PAG (en vert). La rangée du bas présente la reconstruction 3D du masque cérébral. A = Avant, S = Supérieur, P = Postérieur, R = Hémisphère droit. Images acquises avec un scanner IRM 7 Tesla à NeuroSpin 198

Figure 23 : Coupes axiales (gauche), coronales (milieu) et sagittales (droite) d'un encéphale de cerf souris superposées avec le masque cérébrale (en haut) et les régions d'intérêt (au milieu) focalisées sur la PAG (en vert). La rangée du bas présente la reconstruction 3D du masque cérébral. A = Avant, S = Supérieur, P = Postérieur, R = Hémisphère droit. Images acquises avec un scanner IRM 11.7 Tesla à NeuroSpin 199

Figure 24 : Coupes axiales (gauche), coronales (milieu) et sagittales (droite) d'un encéphale de jaguar juvénile superposées avec le masque cérébrale (en haut) et les régions d'intérêt (au milieu) focalisées sur la PAG (en vert). La rangée du bas présente la reconstruction 3D du masque cérébral. A = Avant, S = Supérieur, P = Postérieur, R = Hémisphère droit. Images acquises avec un scanner IRM 11.7 Tesla à NeuroSpin 200

Figure 25 : Coupes axiales (gauche), coronales (milieu) et sagittales (droite) d'un encéphale de maki catta superposées avec le masque cérébrale (en haut) et les régions d'intérêt (au milieu) focalisées sur la PAG (en vert). La rangée du bas présente la reconstruction 3D du masque cérébral. A = Avant, S = Supérieur, P = Postérieur, R = Hémisphère droit. Images acquises avec un scanner IRM 11.7 Tesla à NeuroSpin 201

Figure 26 : Coupes axiales (gauche), coronales (milieu) et sagittales (droite) d'un encéphale d'otarie superposées avec le masque cérébrale (en haut) et les régions d'intérêt (au milieu) focalisées sur la PAG (en vert). La rangée du bas présente la reconstruction 3D du masque cérébral. A = Avant, S = Supérieur, P = Postérieur, R = Hémisphère droit. Images acquises avec un scanner IRM 7 Tesla à NeuroSpin 202

Figure 27 : Coupes axiales (gauche), coronales (milieu) et sagittales (droite) d'un encéphale de tigre superposées avec le masque cérébrale (en haut) et les régions d'intérêt (au milieu) focalisées sur la PAG (en vert). La rangée du bas présente la reconstruction 3D du masque cérébral. A = Avant, S = Supérieur, P = Postérieur, R = Hémisphère droit. Images acquises avec un scanner IRM 11.7 Tesla à NeuroSpin 203
## Liste des publications

1. Uses and impacts of auditory stimulation in animals, Guillaume Ubiéma*, **Marine Siwiaszczyk***, Céline Parias·Roman Bresso, Christophe Hay, Baptiste Mulot, Scott Love# and Elodie Chaillou# (co-première auteur), Journal of Interdisciplinary methodologies and issues in science (en revision)

2. Selection of high-trait emotivity affects the morphology of sensory and emotional-
related brain regions in male Japanese quails, **Marine Siwiaszczyk***#, Raïssa Yebga
Hot*, Mélody Morisse, Ludovic Calandreau, David Barrière, Justine Beaujoin,
Baptiste Mulot, Frédéric Andersson, Cyril Poupon, Scott A. Love, Elodie Chaillou
(co- premier auteur), Brain structure and function (soumis)

3. Talking sheep – “Bah, Bah”, **Marine Siwiaszczyk**, Scott A. Love, Elodie Chaillou (première auteure), Frontiers for young minds (soumis)

4. A novel male Japanese quail structural connectivity atlas using ultra-high field diffusion MRI at 11.7T, R. Yebga Hot*, **M. Siwiaszczyk***#, S.A. Love, F. Andersson, L. Calandreau, F. Poupon, J. Beaujoin, B. Herlin, F. Boumezbeur, B. Mulot, E. Chaillou, I. Uszynski, C. Poupon, (co-première auteur), Brain structure and function (en révision)
## Liste des communications

**31<sup>e</sup> colloque Biotechnocentre** : Impact de la sélection d'un comportement de peur sur l'anatomie de l'encéphale de caille. Utilisation de l'imagerie par résonance magnétique (IRM) *ex vivo*. **Siwiaszczyk, M.**, Yebga Hot, R., Poupon, C., Calandreau, L., Mulot, B., Love, S.A., Chaillou, E. 11-12 Octobre 2018, Seillac, France (Poster)

**ISMRM 27th Annual Meeting** : A novel 11.7T ultra-high field dMRI connectivity atlas of the Japanese quail. **Yebga Hot, R.**, Siwiaszczyk, M., Beaujoin, J., Barrière, D.A., Uszynski, I., Love, S.A., Calandreau, L., Mulot, B., Chaillou, E., Poupon, C. 11-16 Mai 2019, Montréal, QC, Canada (Communication orale)

**24<sup>ème</sup> Journée Thésards, Physiologie de la Reproduction et des Comportements** : Création d'un atlas IRM de l'encéphale de caille japonaise. **Siwiaszczyk, M.**, Yebga Hot, R., Morisse, M., Poupon, C., Calandreau, L., Mulot, B., Love, S.A., Chaillou, E. 6 Juin 2019, Nouzilly, France (Communication orale)

**2019 OHBM Annual Meeting** : A novel 11.7T ultra-high field diffusion MRI structural connectivity atlas of the Japanese quail. **Yebga Hot, R.**, Siwiaszczyk, M., Beaujoin, J., Barrière, D.A., Uszynski, I., Love, S.A., Calandreau, L., Mulot, B., Chaillou, E., Poupon, C. 9-13 Juin 2019, Rome, Italie (Poster)

**2019 School on Brain Connectomics** : A comparative investigation of the plasticity of the socio-emotional behavior connectome, **Siwiaszczyk, M.**, Yebga Hot, R., Morisse, M., Poupon, C., Calandreau, L., Mulot, B., Love, S.A., Chaillou, E. 24 septembre 2019, Vérone, Italie (Communication orale)

**32<sup>e</sup> colloque Biotechnocentre** : Premier atlas IRM de l'encéphale de caille japonaise pour l'étude des connexions cérébrales de deux lignées divergentes STI et LTI. **Siwiaszczyk, M.**, Yebga Hot, R., Morisse, M., Poupon, C., Calandreau, L., Mulot, B., Love, S.A., Chaillou, E. 10-11 octobre 2019, Seillac, France (Poster)
**Forum CCSTI** : Atelier Ciboulot – Sciences participatives, **Siwiaszczyk, M.**, Yebga Hot, R., Morisse, M., Poupon, C., Calandreau, L., Nowak, R., Lévy, F., Mulot, B., Love, S.A., Chaillou, E. 29 janvier 2020, Orléans, France (Communication orale invitée, table ronde)

**Journée scientifique en neurosciences** : Facteurs influençant la neurobiologie des comportements socio-émotionnels, **Siwiaszczyk, M.**, Yebga Hot, R., Morisse, M., Poupon, C., Calandreau, L., Mulot, B., Love, S.A., Chaillou, E. 2 décembre 2020, Tours, France (Communication orale)

**25ème journée thésards de l'unité PRC** : Impact de la musique sur le développement des agneaux élevés en allaitement artificiel, **Siwiaszczyk, M.**, Parias, C., Morisse, M., Lainé, AL., Lasserre, O., Mulot, B., Love, S.A., Chaillou, E. 16 juin 2021, Nouzilly, France (Communication orale)

**Journée scientifique de la SFR FED 4226 « Neuroimagerie Fonctionnelle)** : Comment l'émotivité affecte-t-elle la morphologie de régions cérébrales impliquées dans les fonctions sensorielles et dans le traitement des émotions chez des cailles japonaises mâles ?
**Siwiaszczyk, M.**, Yebga Hot, R., Morisse, M., Poupon, C., Calandreau, L., Mulot, B., Love, S.A., Chaillou, E. 14 octobre 2021, Tours, France (Communication orale)
# Avant-propos

Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre du projet Neuro2Co (Neurobiologie des Comportements des animaux, démarche de sciences participatives au Collège), financé par la Région Centre Val de Loire et la fondation Beauval Nature. Ce travail a été mené à l'unité mixte de recherche Physiologie de la Reproduction et des Comportements (UMR PRC, INRAE) en collaboration avec NeuroSpin (CEA), l'unité iBrain (INSERM), le LIFAT (Université de Tours), la communauté de communes du Castel-Renaudais (CCCR), Centre•Sciences et la Maison Pour La Science (MPLS Val de Loire).

Ce projet intègre une démarche de sciences participatives telles qu'elles sont définies par la Chartre des sciences participatives en France : « Les sciences et recherches participatives sont des formes de production de connaissances scientifiques auxquelles participent des acteurs de la société civile, à titre individuel ou collectif, de façon active et délibérée » (INRAE, 2017). D'autres actions s'inscrivent dans les sciences participatives, telles qu'elles sont proposées dans le livre blanc (Alliss, 2017) dès lors qu'elles font intervenir le grand public :

- Médiation scientifique (Ex : Semaine du cerveau, Fête de la science etc...)

- Collecte de données (Ex : projet CiTIQUE, https://www.citique.fr)

- Projets co-construits, co-réalisés, co-analysés et co-valorisés (Ex : projet 3L, Living Lab Lapin, https://www.inrae.fr/actualites/living-lab-lapins-projet-innovant-bien-etre-animal).

Parmi ce large panel d'actions, j'ai mené des actions de médiation et de culture scientifiques, un travail de collecte et d'analyse de données, et la valorisation de pratiques innovantes, avec un public non scientifique tout au long de mon projet doctoral. Ces actions ont été principalement réalisées au sein du collège André Bauchant de Château-Renault (Indre-et-Loire, 37), invité à rejoindre le projet Neuro2Co par la CCCR en mai 2017. Sous l'impulsion de trois professeurs du collège (Mathieu Charrier, sciences de la vie et de la terre ; Frédéric Charron, sciences physique et chimie ; Eric Ravaud, technologie) et le soutien de la direction de l'établissement, un atelier scientifique a été créé en septembre 2017. L'atelier était hebdomadaire et concernait un maximum de 16 élèves recrutés à la fin de l'année précédente sur la base d'une demande motivée, d'un engagement à l'année et sans exigence de niveau scolaire. Dans ces conditions, les ateliers ont réuni des élèves de la 5ème à la 3ème avec pour
objectifs de les familiariser aux neurosciences du comportement des animaux en leur proposant des mini-conférences, des mises en pratique, des visites de laboratoire et la participation au travail de recherche. Mon implication dans ces ateliers s'est faite dès mon recrutement en mai 2018, d'abord comme co-animatrice puis comme co-organisatrice.

La démarche de sciences participatives a, ainsi, concerné les différentes questions de recherche abordées lors de mon projet doctoral et a fait l'objet de valorisations (https://www.echosciences-centre-valdeloire.fr/communautes/un-cerveau-dans-toutes-les-tetes) qui seront présentées au même titre que les articles de recherche.
## Introduction générale
Au fil des époques et des études, plusieurs définitions des émotions ont été proposées (Bindra, 1970; Leventhal & Patrick-Miller, 2000; Zelena et al., 2018). Pour Darwin, l'émotion est une réaction à un événement particulier qui existe chez toutes les espèces dont l'expression comportementale est conservée au cours de l'évolution. Il considère les émotions comme un processus adaptatif évolutif (Darwin, 1872). L'émotion est aussi définie comme un processus mental qui provoque une réponse affective et fugace de l'organisme en réponse à un événement particulier (Kirouac, 2004). Cet évènement peut être d'origine externe, interne ou mnésique (Serratrice, 2005). Dans l'étude des émotions il est nécessaire de distinguer le ressenti émotionnel et la réponse émotionnelle ; ce qui a conduit à définir les émotions au travers de trois composantes : l'expérience subjective (capacité de décrire, d'identifier et/ou de nommer l'émotion ressentie), l'expression communicative (réaction ou réponse comportementale visible compréhensible par les autres) et les modifications physiologiques (endocriniennes et/ou neurovégétatives) (Dantzer, 2002). Par ailleurs, plusieurs théories ont cherché à modéliser la genèse des émotions (Zelena et al., 2018), l'appraisal theory, ou théorie de l'évaluation, étant la plus adaptée à l'étude des émotions des animaux (Boissy et al., 2007), en particulier pour étudier le rôle du système nerveux central, siège des émotions (Menant et al., 2016; Zelena et al., 2018). Dans ce contexte, les émotions et leurs corrélats neurobiologiques sont étudiés à travers tout le règne animal, et sont vus comme des processus adaptatifs qui ont permis aux différentes espèces d'évoluer et de s'adapter à des écosystèmes différents (Anderson & Adolphs, 2014).

Du point de vue de l'écologie comportementale, les espèces animales peuvent se distinguer selon que les processus adaptatifs concernent les comportements mis en œuvre pour l'accès à la nourriture (herbivores, prédateurs, charognards...), pour l'occupation du territoire (territoriaux, sédentaires...) et pour la vie en groupe (grégaires, monogames...). A ces caractéristiques d'espèces, il faut aussi prendre en compte le niveau d'autonomie du petit à la naissance qui est étroitement lié aux comportements précédemment cités. Par exemple, les espèces nidicoles donnent naissance à des petits immatures qui vivent en nid (caille japonaise, souris, etc...) à l'opposé des espèces nidifuges qui donnent naissance à des petits plus matures, capables de se déplacer (mouton, cheval, chien etc...). L'ensemble de ces processus adaptatifs a été questionné par les neurosciences afin d'identifier ou de
comprendre la spécificité de l'encéphale humain (Herculano-Houzel, 2011; Toro et al., 2008) et constitue l'hypothèse phylogénique (Tendler et al., 2021).

Les processus adaptatifs, tels que présentés ci-dessus, se sont également traduits à l'échelle des individus d'une même espèce. Par exemple, face à un prédateur, un individu peut fuir, « faire le mort » ou l'affronter. Ces trois expressions comportementales se retrouvent au travers de l'évolution dans la plupart des espèces animales, elles sont propres à chaque individu et traduisent des stratégies d'adaptation comportementale<fnref n="1" /> différentes. Ces dernières dépendent aussi de l'environnement externe et de l'environnement interne. Les éléments de l'environnement externe sont par exemple les facteurs sociaux comme la taille du groupe, l'habitat en tenant compte des risques de prédation ou encore la photopériode. Les éléments relatifs à l'environnement interne sont liés par exemple aux statuts physiologiques tels que la gestation ou la lactation. Les stratégies d'adaptation comportementale tiennent également compte de la personnalité de l'individu (Dingemanse et al., 2010). La personnalité (aussi connue sous le terme de tempérament) correspond à l'ensemble des tendances comportementales affectant les réactions dans des contextes différents, elle est propre à chacun et est cohérente au cours du temps (Biro & Stamps, 2008). Elle comporte cinq types de traits différents : l'activité, la timidité ou l'audace (en situation de risque), l'exploration (en situation de nouveauté), l'agressivité et la sociabilité (Biro & Stamps, 2008). Dans ce cadre conceptuel, en reprenant l'exemple des réponses comportementales exprimées face à un prédateur, les auteurs ont défini la stratégie d'adaptation comportementale passive, l'individu réagit en « faisant le mort », et la stratégie d'adaptation comportementale active, l'individu réagit en affrontant le danger ou en prenant la fuite (Bandler et al., 2000). D'un point de vue expérimentale, plusieurs auteurs ont cherché à caractériser ces deux stratégies d'adaptation comportementales en considérant des composantes physiologiques telles que les réponses endocriniennes et neurovégétatives (Bandler et al., 2000; Koolhaas et al., 1999). Il a été montré que la stratégie d'adaptation comportementale active est associée à une faible activité et réactivité de l'axe HPA (Axe Hypothalamo-hypophyso-surrénalien), une excitation du système sympathique (hypertension et tachycardie) (Bandler et al., 2000), une faible réactivité du système parasympathique et un haut niveau de testostérone (Koolhaas et al., 1999). Au contraire, la

<footnote n="1">¹ En anglais, les auteurs parlent de coping style que nous avons traduit par stratégies d'adaptation comportementale.</footnote>
stratégie d'adaptation comportementale passive est associée à une forte réactivité de l'axe HPA, une faible réactivité de l'axe sympathique (hypotension, bradycardie) (Bandler et al., 2000), une forte réactivité de l'axe parasympathique et un faible niveau de testostérone (Koolhaas et al., 1999). Dans ce contexte, Koolhaas a proposé de définir les comportements adaptatifs comme l'ensemble des réactions comportementales et physiologiques en réponse à un stimulus aversif de l'environnement (Koolhaas et al., 1999). C'est cette définition des comportements adaptatifs que nous avons retenue en considérant aussi la valence positive de l'environnement.

Les comportements adaptatifs jouent donc un rôle majeur dans l'adaptation des espèces et des individus à leur environnement (Biro & Stamps, 2008; Dingemanse et al., 2010; Réale et al., 2007). En élevage, qu'il s'agisse des productions animales à des fins alimentaires, des animaux de compagnie, ou des animaux de travail (activités de transport, travaux agricoles, animaux guides...), l'être humain a cherché à sélectionner des comportements adaptatifs répondant aux attentes des différents types d'utilisation. Ainsi en élevage agricole, des programmes de sélection génétique ont été développés aussi bien pour les mammifères, les poissons que les volailles (Canario et al., 2013). Cela concerne les réponses comportementales à la fois aux facteurs de stress aigus et chroniques dans l'environnement physique (alimentation, température...) mais également dans l'environnement social (autres membres du groupe, progéniture, êtres humains) (Canario et al., 2013). Pour répondre à ces problématiques, les animaux sont sélectionnés pour leur faible sensibilité au stress, pour leur forte sociabilité, pour leur forte capacité de reproduction ou encore pour leur forte capacité à être maternel (Mignon-Grasteau et al., 2005). Dans le domaine de la recherche, des sélections génétiques sont également réalisées sur différentes espèces telles que le rat. C'est le cas des deux lignées de rat, HAB (High Anxiety-related Behavior) et LAB (Low Anxiety-related Behavior), qui ont été sélectionnées sur la base de leurs stratégies d'adaptation comportementale lors du test du labyrinthe en croix surélevé. Les rats de la lignée HAB passent moins de temps dans les bras ouverts que les rats de la lignée LAB (Pellow et al., 1985). Ces lignées diffèrent sur d'autres paramètres tels que la locomotion (les rats HAB étant moins actifs que les rats LAB) (Wigger et al., 2001) ou l'activation de l'axe HPA (l'axe HPA des rats HAB étant hyper-réactif comparé à celui des rats LAB) (Landgraf et al., 1999). Ainsi, les comportements adaptatifs et systèmes neurobiologiques associés peuvent être modifiés par la sélection génétique.
A l'instar des facteurs génétiques, il ne faut pas négliger l'impact de l'environnement, en particulier l'expérience précoce. Par exemple, chez l'Homme, de nombreuses études ont été menées pour comprendre l'impact de l'allaitement maternel par rapport à un allaitement avec du lait artificiel. Il a été montré que l'allaitement maternel entraîne une amélioration des capacités cognitives par rapport à un allaitement artificiel (Deoni et al., 2018), impacte la maturation de la substance blanche (Deoni et al., 2013) et influence le bon développement du système immunitaire des enfants (Schack-Nielsen & Michaelsen, 2007). Des recherches ont également été menées sur l'environnement familial. Il a été montré, chez l'Homme et le primate non humain, que la qualité des soins maternels est importante, surtout pour le développement des caractéristiques sociales (Pryce, 1994). De plus, chez les primates non humains, des études ont montré que le manque de soins maternels peut entrainer de l'anxiété, augmenter les comportements agressifs lors de la puberté ou encore perturber les comportements maternels (Suomi, 1997). De manière générale, le manque de soins maternels à la naissance ou lors du développement entraine des troubles comportementaux (lors de la reproduction notamment), de l'agressivité mais aussi des stéréotypies (Latham & Mason, 2008), ce qui influence de manière plus générale les comportements adaptatifs. Ces différents exemples montrent que les comportements adaptatifs et systèmes neurobiologiques associés peuvent être modifiés par l'expérience précoce.

L'idée principale à retenir à ce stade de l'introduction générale, est que les comportements adaptatifs peuvent être étudiés au travers de trois prismes que sont l'évolution (hypothèse phylogénie), la sélection génétique et l'expérience précoce. Comme nous l'avons vu précédemment, les comportements adaptatifs rassemblent l'ensemble des comportements qui caractérisent une espèce du point de vue de l'écologie comportementale, à savoir l'accès à la nourriture, l'occupation d'un territoire et la vie en groupe. A l'échelle de l'individu, nous avons illustré que ces comportements adaptatifs s'apparentent aussi à l'ensemble des composantes qui caractérisent l'état émotionnel. Dans ces conditions, pour étudier l'ensemble des substrats neurobiologiques des comportements adaptatifs, il est indispensable de considérer les structures cérébrales selon qu'elles sont impliquées dans la perception de l'environnement (externe ou interne), dans les émotions (réponses comportementales, endocriniennes ou neurovégétatives) et dans les comportements sociaux. Ainsi quelle que soit l'hypothèse considérée, phylogénie, génétique ou concernant
l'expérience précoce, je me suis intéressée au cours de ma thèse, à la plasticité anatomique des structures relatives aux processus sensoriels (olfactif, auditif...) et aux processus socio-émotionnels (amygdale, hippocampe, substance grise périaqueducale) (Bandler et al., 2000; Menant et al., 2016; Nowak et al., 2016; Zelena et al., 2018) (Figure 1).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Représentation schématique du circuit neuronal des émotions d'après (LeDoux, 2000; Rolls, 2000), issue de (Menant et al., 2016). V1-V2-V3, aires corticales visuelles ; NTS, noyau du tractus solitaire ; Cf, cortex frontal ; Amy, amygdale ; HIPP, hippocampe ; NPV, noyau paraventriculaire de l'hypothalamus ; NVM, noyau ventromédian de l'hypothalamus ; LH, aire latérale hypothalamique ; PAG, substance grise périaqueducale.</figcaption></figure>

L'étude d'un système neuronal consiste à explorer les acteurs neurobiologiques qui le composent comme les structures cérébrales mais aussi les neuropeptides et les neuromédiateurs voire les différents types cellulaires. Différentes approches ont été développées pour explorer les différents acteurs neurobiologiques, certaines permettant aussi d'étudier la dynamique des systèmes qu'ils composent. Pendant de nombreuses années, la technique majoritairement utilisée était l'histologie ou plus précisément, l'immunohistochimie. Cette technique permet d'étudier l'organisation cellulaire des régions cérébrales (types cellulaires, nombre de cellules). Elle permet également d'étudier les connexions entre différentes régions cérébrales grâce au traçage de voie (Menant et al., 2018). Cependant, cette méthode pose différents problèmes. D'un point de vue éthique, cette technique impose l'euthanasie des animaux puisqu'elle est réalisée sur tissu. Limite d'autant plus importante pour l'étude de phénomènes dynamiques qui impose d'euthanasier des individus à différents moments du processus développemental. Par ailleurs, cette technique doit être adaptée à chaque espèce animale (les anticorps utilisés en immunohistochimie ne sont pas disponibles pour toutes les espèces par exemple), elle est peu adaptée à l'étude de l'encéphale dans sa globalité compte tenu de son caractère chronophage, notamment pour
les grands animaux, et manque de répétabilité malgré les efforts de standardisation des protocoles. Des techniques in vivo se sont ensuite développées pour imager le cerveau (Berridge, 2003). Elles permettent notamment d'étudier le métabolisme et/ou l'activité des structures cérébrales : la TEP (Tomographie à Émission de Positrons), l'EEG (Electro-EncéphaloGraphie) ou encore l'IRM (Imagerie par Résonance Magnétique). Par exemple, l'activité cérébrale peut être mesurée par IRM fonctionnelle (IRMf), TEMP ou TEP. Si la TEMP et la TEP permettent d'étudier l'encéphale dans sa globalité et de cibler spécifiquement des acteurs biochimiques (métabolisme du glucose, système dopaminergique), elles nécessitent d'être adossées à des techniques d'imagerie anatomique pour identifier les zones activées. De plus ces techniques, pour cibler les acteurs biochimiques, nécessitent l'injection de traceurs radioactifs dont l'usage est très limité chez les animaux de grande taille pour des raisons de radioprotection (locaux spécifiques pour les animaux injectés, circuits de collectes des milieux biologiques contaminés (urine, fèces), gestion des déchets, productions des molécules marquées à proximité des imageurs...). Dans ce contexte, l'IRM est le meilleur compromis puisqu'elle permet d'étudier l'encéphale dans sa globalité, d'explorer la plasticité anatomique des structures cérébrales (IRM anatomiques) et de leurs connexions (IRM de diffusion), et d'explorer l'activité cérébrale (IRM fonctionnelle : BOLD, ASL...) (Chaillou et al., 2012). Par ailleurs, selon les caractéristiques du scanner IRM utilisé, le niveau d'investigation de la plasticité anatomique peut se faire à l'échelle macroscopique (évaluation des volumes des structures cérébrales) jusqu'à l'échelle microscopique (évaluation des diamètres axonaux, (Assaf et al., 2013). Dans le cadre de mon projet doctoral, nous avons donc choisi l'IRM quelle que soit l'hypothèse testée (génétique, expérience précoce ou phylogénie) en adaptant les conditions d'acquisition à chaque modèle animal, pour évaluer la plasticité anatomique.

Avant de décrire les travaux réalisés au cours de ma thèse, un rappel des connaissances relatives aux régions cérébrales impliquées dans les comportements adaptatifs sera réalisé et une brève description de l'IRM sera présentée. Après ce rappel de bases de connaissances communes à l'ensemble des travaux que j'ai menés, je présenterai les travaux relatifs à chacun des modèles originaux étudiés : le modèle génétique de la caille japonaise, le modèle de l'expérience précoce de l'agneau élevé en allaitement artificiel, et le modèle de la phylogénie.
Régions cérébrales impliquées dans les comportements
adaptatifs
Les comportements adaptatifs rassemblent l'ensemble des comportements qui caractérisent une espèce du point de vue de l'écologie comportementale (accès à la nourriture, occupation d'un territoire et vie en groupe). Ces comportements adaptatifs existent aussi à l'échelle de l'individu : ils s'apparentent à l'ensemble des composantes qui caractérisent l'état émotionnel. De fait, pour étudier ces comportements adaptatifs, il est indispensable d'étudier les structures cérébrales impliquées dans la perception de l'environnement (externe ou interne), dans les émotions (réponses comportementales, endocriniennes ou neurovégétatives) et dans les comportements sociaux.

# I. Régions impliquées dans les processus sensoriels

Chez les animaux d'élevage, les régions cérébrales impliquées dans les processus sensoriels sont essentiellement étudiées dans le cadre des relations sociales (reconnaissance entre individus par exemple) et de la reconnaissance de l'environnement physique (préférences alimentaires).

## 1. Régions impliquées dans les processus visuels

Chez les oiseaux, la vue joue un rôle important notamment en ce qui concerne la nourriture. En effet, les rapaces ont une excellente résolution spatiale (Mitkus et al., 2018) ce qui leur permet de voir de loin une petite proie. Chez la caille japonaise, il a été montré que la perception des couleurs est dominante par rapport à la perception des formes (A. Mills et al., 1997). Il a notamment été montré chez les cailleteaux une préférence pour différentes couleurs et intensité (A. Mills et al., 1997). Il a également été montré qu'une lésion de structures telles que le nucleus rotundus entraine une diminution de la préférence pour la couleur rouge (Csillag et al., 1995). Ce noyau semble donc impliqué dans les processus visuels.

Chez les ovins, animaux sociaux et grégaires, la vue joue un rôle important dans la reconnaissance des congénères, une simple séparation visuelle des congénères pouvant engendrer un stress important (Coulon et al., 2013). Lors d'une expérience d'isolement social, la vue de visages familiers par rapport à d'autres individus inconnus réduit différents indicateurs comportementaux, autonomes et endocriniens de stress chez le mouton : diminution de l'activité, des vocalisations, des battements cardiaques, du cortisol et de
l'adrénaline (da Costa et al., 2004). Cela induit également une diminution de l'expression d'ARNm de gènes dans des régions spécialisées dans la reconnaissance faciale (cortex temporal, amygdale basolatérale) (da Costa et al., 2004). Chez le mouton éveillé, il a été montré que des cellules se trouvant dans le cortex temporal répondaient à des stimulations visuelles (notamment la présentation de visages homospécifiques) (Kendrick & Baldwin, 1987).

## 2. Régions impliquées dans les processus auditifs

Pour percevoir un son, cela passe dans un premier temps par le système auditif périphérique qui va permettre la traduction des oscillations acoustiques (Evans, 1992) pour le système auditif central. Ce système auditif central va recevoir l'information au niveau du noyau cochléaire qui va la transmettre via des projections bilatérales au noyaux olivaires latéral et médian. Le signal est ensuite transmis vers le colliculi inférieur (grâce à des projections ipsilatérales) qui va lui-même transmettre le signal au niveau du cortex auditif (Evans, 1992; Šuta et al., 2008).

Une étude sur la caille japonaise a montré qu'une simulation acoustique entrainait une inhibition motrice ainsi qu'une activation cardiaque (Valance et al., 2007). De plus, chez les cailles des lignées STI et LTI, il a été montré qu'une simulation auditive induisait une forte activation sympathique pour les cailles LTI tandis cela entrainait une activation à la fois parasympathique et sympathique que les cailles STI (Valance et al., 2007).

Chez le mouton, il a été montré que les brebis utilisent les vocalisations pour reconnaitre leur petits et que les agneaux utilisent eux aussi ces vocalisations pour reconnaitre leur mère (Sèbe et al., 2007). Cette communication vocale favorise l'allaitement préférentiel entre la brebis et son petit (Sèbe et al., 2008), la brebis n'acceptant que son petit à la tétée. Les agneaux peuvent également faire la distinction entre les vocalisations familières et inconnues de leurs congénères (Ligout & Porter, 2004). En ce qui concerne le système auditif du mouton, une seule étude de traceur neuronal a mis en évidence la localisation anatomique de ce qui pourrait constituer le cortex auditif du mouton (Michaloudi et al., 1986).
### 3. Régions impliquées dans les processus olfactifs

L'olfaction est le sens majeur qui intervient dans la mise en place du comportement maternel (Lévy et al., 2017). En effet, une brebis anosmique ne développera pas son comportement maternel (Lévy et al., 1995). Chez le mouton, il a été montré que lors de la période post-partum, la neurogénèse diminue au niveau olfactif (Brus et al., 2014). Au niveau du bulbe olfactif, la longueur dendritique est améliorée lorsque la mère interagit avec son petit (Brus et al., 2014). La reconnaissance de l'agneau passe par la reconnaissance de son odeur : l'odeur de l'agneau est traitée par le bulbe olfactif qui va transmettre l'information à l'amygdale (Keller & Lévy, 2012). Une étude de traçage de voies a montré que le noyau cortical de l'amygdale reçoit des entrées du bulbe olfactif principal et du bulbe olfactif accessoire tandis que le noyau médial de l'amygdale est innervé seulement par les cellules du bulbe olfactif accessoire (Meurisse et al., 2009).

L'ensemble des données rapportées dans cette partie I montre comment les systèmes sensoriels peuvent intervenir dans l'expression des comportements socio-émotionnels et plus largement les comportements adaptatifs *via* notamment les connexions neurales établies entre les structures cérébrales, certaines structures pouvant être impliquées à la fois dans les processus sensoriels et les processus socio-émotionnels. C'est le cas, par exemple, du thalamus, qui transmet les informations sensorielles (notamment visuelles) à l'amygdale (Barson et al., 2020; Ward, 2013), structure connue pour son rôle dans les émotions.

## II. Régions impliquées dans les processus socio-émotionnels

Les régions impliquées dans les processus socio-émotionnels peuvent être considérées selon qu'elles participent à l'intégration et le traitement des informations de l'environnement interne ou externe ou qu'elles participent à l'expression des réponses émotionnelles.

### 1. Régions participant à l'intégration et au traitement de l'information émotionnelle :

Chez la caille, une lésion électrolytique endommageant la partie postérieure de l'arcopallium/amygdale postérieure entraine une augmentation des comportements de peur (augmentation du temps passé immobile) dans le test de l'open-field. Lorsque la lésion
endommage la partie antérieure de l'arcopallium, cela entraine une diminution du score global de peur (calculé à partir du score obtenu à quatre tests de comportements : open-field, nouvel objet, immobilité tonique ainsi que le test du trou dans le mur) comparé aux cailles avec des lésions bilatérales au niveau du nidopallium (Saint-Dizier et al., 2009). Ces résultats indiquent une implication différentielle des parties antérieure et postérieure de l'arcopallium/amygdale postérieur dans les comportements de peur.

Chez les mammifères, les régions cérébrales les plus documentées en matière d'intégration et de traitement de l'information dans les processus socioémotionnels sont le cortex frontal et l'amygdale (Berridge, 2003; Menant et al., 2016). Cette dernière a été tout particulièrement étudiée chez les rongeurs dans les paradigmes de peur conditionnée (LeDoux, 2000). L'amygdale est une structure composée de plusieurs noyaux ayant des rôles complémentaires : les noyaux latéral, basolatéral et central. Le noyau latéral de l'amygdale reçoit des afférences issues des aires corticales permettant l'intégration des informations sensorielles. Ces informations sont ensuite transmises au niveau du noyau basolatéral puis au niveau du noyau central de l'amygdale (Calandreau et al., 2005; LeDoux, 2000). Certaines de ces connexions ont aussi été décrites chez la brebis adulte (Meurisse et al., 2009). D'autres études ont également été menées chez les animaux d'élevage, notamment chez la brebis, pour comprendre l'implication de l'amygdale dans les comportements sociaux (Poindron et al., 2007). Face à un prédateur (par exemple, un chien qui aboie) ou en condition d'isolement social, l'amygdale permet la régulation des émotions chez la brebis. Face à un prédateur, une augmentation de la quantité de corticolibérine libérée dans l'amygdale a été relevée chez la brebis (Cook, 2001), cet effet diminuant lorsqu'elle peut s'enfuir (Cook, 2002). Chez des brebis placées en isolement social mais auxquelles on montre une photographie de mouton, les réponses émotionnelles (cortisolémie, vocalisation et locomotion) diminuent par rapport aux réponses émises par les brebis placées en isolement seul. Cette variation de réactivité émotionnelle est liée à une activation neuronale différente dans le cortex préfrontal mais aussi dans les noyaux de l'amygdale (da Costa et al., 2004).
## 2. Régions participant à l'expression des réponses émotionnelles :

Plusieurs régions cérébrales sont impliquées dans l'expression des réponses émotionnelles, notamment comportementales : les aires corticales motrices, le noyau central de l'amygdale ou encore la PAG. La PAG est impliquée dans différentes réactions émotionnelles telles que la fuite, l'agressivité ou l'immobilité (Bandler et al., 2000; Benarroch, 2012). De manière plus générale, la PAG est impliquée dans les stratégies d'adaptation comportementale (Bandler et al., 2000; Benarroch, 2012). Elle est constituée de différentes subdivisions dont les subdivisions rostrolatérale, caudolatérale ou encore caudoventrolatérale (Linnman et al., 2012; Menant et al., 2016), chaque subdivision ayant un rôle différent. Les subdivisions rostrolatérale (comportement de confrontation) et caudolatérale (comportement de fuite) sont impliquées dans les stratégies d'adaptation comportementale dites actives tandis que la subdivision caudoventrolatérale est impliquée dans les stratégies d'adaptation comportementale dites passives (Keay & Bandler, 2001). Chez différentes espèces (rongeur, primate non humain et humain), des études sur les émotions positives ont aussi permis de mettre en évidence l'implication d'autres régions dans l'expression des réponses émotionnelles : cortex frontal, cortex cingulaire, noyau accumbens, noyau parabrachial et pallidum ventral (Berridge, 2003).

Ce bref aperçu des régions cérébrales impliquées dans les processus sensoriels et les processus socio-émotionnels suffit à montrer la complexité d'étudier l'ensemble du réseau neuronal impliqué dans les comportements adaptatifs. Au cours de ma thèse, l'utilisation de l'IRM a permis de mener deux approches différentes pour étudier ces régions : une approche globale pour le modèle de la sélection génétique (caille japonaise) et une approche ciblée pour les modèles de l'expérience précoce (mouton) et de la phylogénie (animaux issus de la faune sauvage).
Imagerie par Résonance Magnétique
## I. Généralités :

L'IRM a été inventée dans les années 70 par Paul Lauterbur (Université d'Urbana, Illinois, USA). Ayant une bonne résolution spatiale et n'utilisant pas de source de rayonnement ionisant (comme c'est le cas pour le scanner à rayons X), l'IRM est notamment devenue majoritaire pour les diagnostics en neurologie mais aussi en recherche. L'IRM est une technique qui permet d'étudier de différentes façons l'organisation et le fonctionnement du cerveau (mais aussi d'autres organes), que ce soit *in vivo* ou *ex vivo*.

## II. Fonctionnement de l'IRM :

Le principe de l'IRM est fondé sur les propriétés électromagnétiques des atomes qui constituent la matière. L'IRM cible les atomes d'hydrogène (H) que l'on retrouve dans la majorité des molécules organiques. Le corps humain est composé en grande quantité d'eau (le cerveau contient 80% d'eau ($H_2O$)). Chaque molécule d'eau contient 2 atomes d'hydrogène dont le noyau est composé d'un seul proton. Ce sont les caractéristiques de ces protons qui vont être manipulés et étudiés dans l'IRM : l'IRM repose sur l'excitation des spins des protons de l'eau des tissus (Figure 2).
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 : Principe de fonctionnement d'une acquisition en IRM anatomique. Source : CEA</figcaption></figure>

Le fonctionnement de l'IRM peut être découpé en 3 parties : l'aimantation, la résonance et la relaxation. Pour réaliser une acquisition IRM, une antenne de radiofréquence (RF) doit être placée au niveau de l'organe à imager.

Avant que le sujet (ex : Homme, mouton, œuf de poule etc...) ne soit placé dans l'IRM, aucun champ magnétique n'est émis sur le sujet à part le champ de gravité terrestre. La direction de l'axe de rotation des protons (les spins) est aléatoire. Leur résultante, aussi appelée moment magnétique est nulle. Lors de l'acquisition IRM, le sujet est placé dans l'IRM, il est donc soumis au champ magnétique de l'IRM appelé $B_0$ (chez l'Homme, il est orienté le plus souvent des pieds vers la tête). Sous l'effet de ce champ magnétique $B_0$, les spins, qui étaient jusque-là aléatoires, vont s'aligner soit dans la direction du champ $B_0$ (parallèle) soit dans le sens inverse (antiparallèle). C'est la phase d'aimantation. La fréquence de l'impulsion RF (due à l'antenne RF) doit être la même que la fréquence des protons d'hydrogène en rotation. Cela va leur permettre d'échanger de l'énergie. C'est la phase de résonance. La résonance va permettre aux protons d'absorber suffisamment d'énergie de l'impulsion RF pour éloigner leurs axes du champ $B_0$, cela entraine donc un
changement de direction de l'axe de rotation des protons. Une fois cette impulsion RF arrêtée, on mesure la phase de relaxation, c'est-à-dire le temps que les spins mettent pour revenir à leur position d'origine. Cette phase de relaxation se déroule en deux temps : T₁ et T₂. Le temps de relaxation T₁ (dit longitudinal ou temps de relaxation spin-réseau) est parallèle au champs B₀ tandis que le temps de relaxation T₂ (dit transversal ou temps de relaxation spin-spin) est perpendiculaire au champs B₀. Les images basées sur les propriétés T₁ sont appelées images pondérées en T₁ tandis que les images basées sur les propriétés T₂ sont appelées pondérées en T₂ (Figure 3).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3 : Images IRM de cerveau de mouton, pondérée en T1 (à gauche) et en T2 (à droite), acquisition réalisée à Pixanim sur un scanner IRM Siemens Magnetom Verio® scanner (Erlangen, Allemagne) à 3 Tesla</figcaption></figure>

Les acquisitions IRM sont possibles en *ex vivo* mais également en *in vivo*. L'acquisition *ex vivo* offre la possibilité d'acquérir des données sur de longues périodes de temps, ce qui contribue à augmenter la résolution et la qualité des données. Cependant, l'extraction et la fixation des tissus peuvent être problématiques. De plus, cela empêche de regarder des processus dynamiques (par exemple, le vieillissement) au sein d'un individu puisqu'il n'est possible d'obtenir qu'un point de temps par individu. En revanche, l'imagerie *in vivo* permet d'imager le même individu à plusieurs moments différents. L'inconvénient est la durée d'acquisition est plus courte et ne peut dépasser quelques heures. L'imagerie *in vivo* permet également de faire de l'imagerie fonctionnelle.
Selon les performances du scanner, les caractéristiques de l'antenne RF et les paramètres d'acquisition, plusieurs modalités d'imagerie sont possibles, adaptées à l'organe étudié et à la question posée.

### III. Utilisation de l'IRM pour étudier le cerveau

#### 1. Étude de la morphologie de régions cérébrales par IRM :

Les acquisitions IRM pondérées en $T_1$ ou en $T_2$, dépendent également du temps d'écho (TE) et du temps de relaxation (TR). TE correspond au temps entre l'impulsion de 90° et le recueil de l'écho de spin et TR correspond au temps écoulé entre deux impulsions de 90°. Pour les images en $T_1$, le TR et le TE sont courts tandis que pour les images en $T_2$, le TR et le TE sont longs. Ce sont les temps de relaxation qui sont à l'origine des contrastes des images IRM. Ces temps de relaxations sont différents en fonction des tissus, ils auront donc des contrastes différents permettant de les distinguer (Tableau 1).

<table><caption>Tableau 1 : Tableau représentant les temps de relaxation $T_1$ et $T_2$ (en ms) pour différents tissus cérébraux dans une IRM 1,5 Tesla. Issu de (Houdé et al., 2002).</caption><thead><tr><td>Tissu</td><td>T<sub>1</sub></td><td>T<sub>2</sub></td></tr></thead><tbody><tr><td>Matière grise (cortex)</td><td>1000</td><td>100</td></tr><tr><td>Matière blanche</td><td>718</td><td>80</td></tr><tr><td>Liquide céphalo-spinal</td><td>2060</td><td>250</td></tr><tr><td>Sang</td><td>1200</td><td>250</td></tr><tr><td>Eau pure</td><td>4760</td><td>3500</td></tr></tbody></table>

Ces différents types d'acquisition (pondéré en $T_1$ ou $T_2$) permettent d'étudier la morphologie des régions cérébrales. Pour cela, différents paramètres peuvent être analysés tels que le volume des régions, leur intensité ou leur fraction d'anisotropie (FA) (Lee et al., 2015).

#### 2. Étude de la connectivité entre les régions cérébrales par IRM de diffusion :

L'IRM de diffusion (IRMd) est une technique utilisée pour étudier la connectivité anatomique de l'encéphale, elle rend compte de l'organisation des connexions cérébrales (Le Bihan, 2003). L'IRMd s'intéresse donc surtout aux fibres blanches (axone entouré d'une
gaine de myéline). Cette technique d'imagerie étudie le déplacement des molécules d'eau le long des axones, cela permet de définir l'orientation des fibres en exploitant la mobilité des molécules d'eau, cette mobilité va être différente en fonction du milieu et de la direction. Les molécules d'eau présentes soit dans les fibres soit au niveau extracellulaire (visible seulement lorsque la résolution de l'acquisition IRM est forte), vont être restreintes dans leurs mouvements et vont se déplacer majoritairement le long des gaines de myéline, on parle alors de diffusion anisotrope. Dans le cas contraire, lorsque les molécules d'eau sont libres de se déplacer dans toutes les directions de l'espace, on parle de diffusion isotrope, c'est le cas surtout dans la substance grise.

A partir de ce type d'acquisition IRM, il est possible d'étudier la connectivité entre différentes régions cérébrales en utilisant plusieurs modèles. Par exemple, il est possible d'utiliser la tractographie qui permet de modéliser le connectome structurel ou anatomique de l'encéphale. Un code coloré permet de représenter les déplacements des fibres sur les axes de l'image en 3 dimensions : les déplacements latéraux (axe des X) sont représentés en rouge, les déplacements d'avant en arrière (axe des Y) en vert et les déplacements en hauteur (axe des Z) en bleu. Cette représentation permet de connaître la direction dans laquelle se déplacent les fibres mais elle ne permet pas d'en connaître le sens (de droite à gauche ou de gauche à droite). Il est également possible de représenter la connectivité en utilisant des matrices de connectivité ou des diagrammes circulaires. Ces méthodes permettent de quantifier le nombre de connexions entre deux régions cérébrales. Dans le cas des matrices de connectivité, si deux régions sont très connectées, elles seront représentées en rouge ; si elles sont peu connectées, elles seront représentées en bleu.

Les différentes caractéristiques de l'IRM en font donc une excellente méthode pour étudier l'impact de la sélection génétique, de l'expérience précoce et de la phylogénie sur la plasticité anatomique des régions cérébrales associées aux comportements adaptatifs. C'est cette méthode qui sera utilisée pour mener les différentes études de ma thèse. Pour tester l'hypothèse de l'expérience précoce, nous avons réalisé des acquisitions *in vivo* sur la plateforme PIXANIM à INRAE de Nouzilly. Pour tester les hypothèses de la sélection génétique et de la phylogénie, nous avons réalisé des acquisitions *ex vivo* à NeuroSpin (CEA, Gif-sur-Yvette).
IV. Médiation scientifique : Comprendre les champs électromagnétiques pour s'initier à l'IRM

Si lors de la présentation du projet Neuro2Co aux élèves de l'atelier Ciboulot (Figure 4), tous les élèves connaissaient le mot « IRM » et savaient que cette machine permet de faire des images des organes du corps humain, dont le cerveau, le principe caché derrière leur était inconnu ! Pour leur permettre d'appréhender la notion de champ électromagnétique, principe de base de l'IRM, les élèves de l'atelier Ciboulot ont d'abord manipuler des aimants puis fabriqué une bobine à partir de fil de cuivre et d'un circuit électrique.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4 : Une image IRM d'un cerveau est présentée à côté d'une coupe histologique</figcaption></figure>

Pour aborder la notion d'aimantation, les élèves ont exposé différentes limailles (acier, fer, cuivre) à des aimants. Ils ont constaté que toutes les limailles n'étaient pas magnétiques. Cette observation a permis de les sensibiliser au fait qu'il ne fallait utiliser des objets amagnétiques dans les salles IRM. En exposant la limaille de fer à l'aimant, les élèves ont pu observer les lignes de champ suivies par la limaille de fer et constater que l'aimantation était forte à proximité de l'aimant et qu'elle diminuait à distance de l'aimant (Figure 5). De cette manière, nous avons pu expliquer aux élèves la signification des lignes de champ dessinées au sol autour de l'IRM pour donner des indications sur la force du champ
électromagnétique en fonction de la position des manipulateurs, des expérimentateurs ou des patients dans la salle.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 5 : Formation de lignes de champs à l'aide de limaille de fer et d'un aimant</figcaption></figure>

La fabrication d'un champ électromagnétique a été réalisée par les élèves en enroulant du fil de cuivre autour d'un bouchon en liège, chaque extrémité du fil étant maintenue par un clou sur lequel était pincé un fil électrique relié à une pile électrique de 9 Volt (Figure 6). Pour vérifier qu'un champ magnétique était généré, les élèves approchaient un sachet de limailles de fer et pouvaient constater l'attraction produite par la bobine. De plus, ils ont pu sentir la chaleur produite par la bobine de cuivre. Ce constat a permis aux élèves de comprendre la nécessité de coupler les IRM à des systèmes de refroidissement et pourquoi les objets imagés pouvaient être chauds après une acquisition IRM.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 6 : Fabrication d'un champ électromagnétique à l'aide d'une bobine constituée d'un fil de cuivre enroulé autour d'un bouchon de liège, de fils électriques et d'une pile de 9V.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 7 : Les collégiens de l'atelier Ciboulot échangent avec un spécialiste de l'IRM</figcaption></figure>

Une visite de la plateforme PIXANIM à INRAE de Nouzilly a permis aux élèves de voir « en vrai » comment les images RM sont acquises (Figure 7). A cette occasion, les élèves ont été sensibilisés à l'organisation des connexions cérébrales étudiées par IRM de diffusion, par la modélisation de la diffusion de l'eau dans les tissus. Pour leur permettre d'appréhender la question de la diffusivité de l'eau, ils ont réalisé une expérience très simple en mettant une goutte de colorant dans un bécher rempli d'eau (Figure 8). Ils ont constaté que le colorant se dispersait dans toutes les directions, qu'il diffusait librement.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8 : Exemple d'une expérience permettant de comprendre le principe de diffusion à l'aide d'un bécher rempli d'eau et de colorants</figcaption></figure>
Les élèves de l'atelier scientifique Ciboulot du collège André Bauchant, animateurs de la semaine du cerveau !

Rédaction : Marine Siwiaszczyk, Elodie Chaillou avec la complicité des élèves de l'atelier Ciboulot

Article publié le 8 juillet 2019

https://www.echosciences-centre-valdeloire.fr/communautes/un-cerveau-dans-toutes-les-tetes/articles/les-eleves-de-l-atelier-scientifique-ciboulot-du-college-andre-bauchant-animateurs-de-la-semaine-du-cerveau
LA
SEMAINE
DU
CERVEAU

Société des
Neurosciences

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Pour la deuxième année consécutive, les élèves de l'atelier Ciboulot (APR Neuro2Co) du collège André Bauchant de Château-Renault ont accueilli des élèves de CM2 à l'occasion de la semaine du cerveau.

Les élèves de CM2 ont pu découvrir le cerveau des animaux et une des méthodes les plus utilisées pour l'étudier, l'imagerie par résonance magnétique.

Chaque atelier était animé par des élèves de l'atelier

Ciboulot épaulés par Mathieu Charrier, professeur de SVT, et Frédéric Chaumont, professeur de sciences physiques et de chimie.

La découverte du cerveau des animaux

Les élèves de CM2 ont commencé cet atelier par un petit jeu dans lequel ils devaient deviner le nom des différentes parties du système nerveux (cerveau, moelle épinière, nerfs) puis le nom de différentes parties de l'encéphale (hémisphères, cervelet, tronc cérébral).

Après ce petit jeu, les élèves ont pu observer un encéphale de veau et retrouver les régions découvertes pendant le jeu. Ils ont pu visualiser les hémisphères, le cervelet, le tronc cérébral. Ils ont aussi identifié les circonvolutions du cerveau de veau, et constaté que l'encéphale était hétérogène composé de substance grise et de substance blanche.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Découverte du cerveau par les élèves de CM2</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Découverte du cerveau à l'échelle macroscopique</figcaption></figure>

Pour poursuivre la découverte de l'encéphale, les enfants ont pu utiliser les microscopes du collège pour observer des coupes de cerveau et découvrir les cellules que sont les neurones.
Après cette phase d'observation, les élèves de CM2 ont légendé un schéma illustrant les différentes parties d'un neurone.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Découverte du cerveau à l'échelle microscopique</figcaption></figure>
## L'imagerie par résonance magnétique (IRM)

Cette méthode est celle utilisée dans le projet Neuro2Co pour décrire l'organisation des connexions de fibres blanches cérébrales et étudiée par les collégiens de l'atelier scientifique

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Présentation de l'IRM par les élèves de l'atelier Ciboulot</figcaption></figure>

Ciboulot. Pour comprendre le principe de l'IRM, et plus particulièrement celui de l'IRM de diffusion utilisée pour décrire les fibres blanches, les élèves de CM2 ont d'abord assisté à une petite présentation réalisée par un des collégiens de l'atelier Ciboulot.

Pour illustrer le principe de l'aimant de l'IRM, les élèves de CM2 ont ensuite manipulé un aimant pour attirer de la limaille de fer enfermée dans un petit sachet plastique. Puis, pour illustrer le principe de la diffusion de l'eau le long des fibres blanches explorée par l'IRM de diffusion, les élèves de CM2 ont pu réaliser l'expérience suivante : mettre quelques gouttes de colorants dans un verre d'eau et observer la propagation de la couleur dans l'eau.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Mise en pratique du principe de diffusion</figcaption></figure>
A la fin des ateliers, les élèves de CM2 et leurs enseignants n'ont pas manqué de remercier
les collégiens et les professeurs pour leur accueil et la qualité des activités proposées aux
élèves de CM2. De quoi motiver encore plus les élèves de l'atelier Ciboulot pour poursuivre
ces rendez-vous de médiation scientifique dont ils deviennent les principaux acteurs !
Hypothèse génétique : les cailles japonaises STI et LTI
Comme nous l'avons vu en introduction générale, la première hypothèse que nous avons
testée est l'hypothèse de la sélection génétique. La sélection génétique des animaux
influence la mise en place et/ou l'expression des comportements adaptatifs (Pellow et al.,
1985; Wigger et al., 2001), entrainant aussi des modifications au niveau cérébral. C'est le
cas du coq doré (Gallus gallus), chez lequel une sélection divergente sur le niveau de peur
face à des humains a été réalisée (Katajamaa & Jensen, 2020). Il a été montré que la taille
relative des cerveaux en fonction du poids corporel est plus petite pour les coqs sélectionnés
pour leur faible peur des humains par rapport aux coqs ayant une forte peur des humains
(Katajamaa & Jensen, 2020). Il en est de même pour la taille du tronc cérébral en fonction
de la taille du cerveau, qui est aussi plus petite chez les coqs sélectionnés pour leur faible
peur des humains que chez les coqs sélectionnés pour leur forte peur des humains
(Katajamaa & Jensen, 2020). De plus, cette sélection basée sur la peur des humains entraine
une différence de réaction à d'autres situations. En effet, les coqs sélectionnés pour leur
faible peur des humains vont mieux réagir à un stimulus effrayant auquel ils ont déjà été
confronté que les coqs sélectionnés pour leur forte peur des humains. Ces derniers vont alors
réagir de la même manière que des coqs n'ayant jamais été confronté à ce stimulus
(Katajamaa & Jensen, 2020).

L'hypothèse de notre étude est que la plasticité anatomique des régions cérébrales associées
aux comportements adaptatifs des animaux fait l'objet d'une sélection génétique. Pour
réaliser cette étude, nous avons choisi d'utiliser le modèle de la caille japonaise avec deux
lignées issues d'une sélection génétique divergente.
## I. La caille japonaise, un modèle d'intérêt pour l'étude de la sélection génétique :

### 1. Généralités :

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 9: Photo d'une caille japonaise (Coturnix japonica)</figcaption></figure>

La caille japonaise (Coturnix japonica) (Figure 9) est une espèce d'oiseaux qui appartient à l'ordre des Galliformes et plus précisément à la famille des *Phasianidés* (A. Mills et al., 1997). C'est une espèce originaire de pays de l'est asiatique tels que le Japon, la Mongolie, la Sibérie, la Chine ou encore la Corée. Elle se retrouve principalement dans des habitats ouverts tels que des prairies, des cultures, des steppes mais également des clairières forestières. Cette espèce, à ne pas confondre avec la caille des blés (*Coturnix coturnix*), est l'espèce couramment utilisée dans les élevages de volailles domestiques, elle est principalement élevée pour ses œufs mais aussi en tant qu'animal de compagnie. Sa taille est d'environ 15 cm. En raison d'un dimorphisme sexuel, les mâles et les femelles sont facilement distinguables : le mâle possède un plumage roux sur la poitrine tandis que les plumes de la femelle ont des petits points sombres. De plus, le mâle est plus petit que la femelle.

La caille japonaise est une espèce qui est généralement monogame. Cependant, de façon opportuniste, des populations hors de la paire monogame sont possibles (A. Mills et al., 1997). Cette espèce, nidicole, niche d'avril à juin, cette période pouvant varier en fonction de la localité et donc du climat. Pour réaliser son nid, la femelle caille creuse une cuvette dans le sol qu'elle borde de tiges herbacées. Une fois les œufs pondus (en moyenne 8 par ponte), la couvaison est essentiellement assurée par la femelle bien que le mâle y participe parfois. Les œufs seront couvés entre 16 à 18 jours. Lors de cette couvaison, les œufs vont être camouflés afin d'être protégés des prédateurs. Les oisillons seront sevrés 4 semaines après la naissance. Les cailleteaux atteignent leur maturité sexuelle à 40 jours, c'est à partir de cette période que la première ponte va être possible.
## 2. Intérêt de la caille japonaise comme modèle expérimental :

De par sa petite taille et son mode d'élevage facile, la caille japonaise est couramment utilisée en recherche scientifique. Des lignées génétiques ont été créées grâce à des sélections divergentes sur différents critères tels que la motivation sociale ou l'émotivité dans le but d'établir un lien entre génétique et comportement.

### a. Lignées LSR / HSR :

Les lignées LSR (Low Social Reinstatement behavior) / HSR (High Social Reinstatement behavior) ont été sélectionnées à partir d'un test rendant compte de leur motivation sociale. Le test consiste à placer l'individu sur un tapis roulant à l'extrémité duquel sont placés des congénères. Pour les rejoindre, les cailles doivent courir dans le sens opposé du défilement du tapis. Les cailles qui parviennent à rejoindre leurs congénères constituent la lignée HSR, considérée à forte motivation sociale. A l'inverse, les cailles qui ne parviennent pas à rejoindre leurs congénères constituent la lignée LSR, considérée à faible motivation sociale (A. D. Mills & Faure, 1991). Ainsi, la motivation sociale a été étudiée à travers ces lignées de cailles japonaises. Des travaux se sont, par exemple, intéressés à leur capacité à discriminer un congénère familier d'un congénère inconnu. Il a été montré qu'un niveau de motivation social élevé chez les cailles mâles adulte facilite la reconnaissance de la familiarité, ce qui suggère que la motivation sociale influence le développement des relations sociales chez la caille japonaise (Schweitzer et al., 2009).

### b. Lignées LS / HS :

Les lignées LS (Low Stress) / HS (High Stress) ont été sélectionnées sur la base d'un critère physiologique : le taux de corticostérone plasmatique en réponse à une contention dans un environnement nouveau. Les cailles de la lignée HS ont un fort taux de corticostérone après la contention ainsi qu'une faible durée d'immobilité tonique (R. Jones, 1992). Les cailles de la lignée LS ont quant à elles un plus faible taux de corticostérone après la contention ainsi qu'une plus longue durée d'immobilité tonique.

### c. Lignées STI / LTI :

Les lignées STI (Short Tonic Immobility) et LTI (Long Tonic Immobility) ont été sélectionnées à la fin des années 80 par (A. D. Mills & Faure, 1991). Ces lignées ont été sélectionnées à partir d'un test rendant compte de leur émotivité. Le test consiste à placer un
individu sur le dos dans un module en forme de U, l'individu est alors en immobilité tonique. Le temps passé en immobilité tonique est mesuré. Les cailles de la lignée STI vont rester peu de temps en immobilité tonique tandis que les cailles LTI, dites émotives, vont rester longtemps sur le dos (R. B. Jones et al., 1991). L'immobilité tonique est une position qui met en tension de nombreux muscles de l'animal (Gentle et al., 1989). Certains auteurs considèrent que l'immobilité tonique pourrait correspondre à une simulation de mort afin d'échapper à des prédateurs (Rovee & Luciano, 1973). En simulant une mort, un prédateur pourrait se désintéresser de sa proie qui survivra donc. L'immobilité tonique serait donc un caractère adaptatif du comportement. En effet, le taux de mortalité face à un prédateur est moins important pour les cailles qui réalisent une immobilité tonique que pour les cailles qui n'en font pas (Thompson et al., 1981). Ces lignées sélectionnées sur la base de comportements adaptatifs différents sont donc un excellent modèle pour étudier l'impact de la sélection génétique sur la plasticité anatomique des régions cérébrales associées à ces comportements adaptatifs.

### 3. Objectif de l'étude :

Cette étude porte sur les deux lignées de caille japonaises : STI et LTI. L'objectif est de voir si la sélection génétique qui a été réalisée en fonction d'un comportement adaptatif (leur émotivité) impacte la morphologie cérébrale de régions impliquées dans les processus émotionnels mais également sensoriels.
## II. Selection of high-trait emotivity affects the volume of sensory and emotional-related brain regions in male Japanese quails

### 1. Résumé de l'article

Dans le but de mieux comprendre les mécanismes impliqués dans les émotions, diverses lignées de cailles japonaises ont été sélectionnées sur la base de paramètres physiologiques et/ou comportementaux. Dans le cadre de notre étude, nous avons utilisé les lignées STI (Short Tonic Immobility, non émotive) et LTI (Long Tonic Immobility, émotive) (A. D. Mills & Faure, 1991). Ces lignées, sélectionnées pour leur différence d'émotivité, diffèrent également au niveau de leur microbiote, de leurs capacités d'apprentissage mais aussi sur leur utilisation des différents types de mémoire (Kraimi et al., 2019; Lormant et al., 2018). Des différences ont également été trouvées en ce qui concerne des mécanismes neurobiologiques pouvant être impliqués dans les comportements émotionnels. L'hypothèse de cette étude est que la sélection génétique basée sur l'émotivité pourrait avoir impacté l'anatomie de régions cérébrales impliquées dans les processus sensoriels (audition, olfaction, vision) et émotifs.

Pour tester notre hypothèse, nous avons étudié 20 cailles mâles à maturité sexuelle (10 cailles STI et 10 cailles LTI). Chaque tête de caille a été imagée à l'IRM 11.7 Tesla (NeuroSpin, CEA Saclay). Les images anatomiques des têtes de cailles ont été réalisées en utilisant une séquence Spin Echo (SE) pondérée en T₂. À partir de ces images SE, un template (moyennant les 20 images de cailles) a été créé. Ce template a ensuite été utilisé pour segmenter manuellement l'atlas de l'encéphale de caille japonaise. Cet atlas a été recalé chez chaque individu ce qui a permis d'étudier les volumes des régions cérébrales pour chaque lignée.

Cette étude a permis la création d'un template accompagné de l'atlas complet de l'encéphale de caille japonaise. Ces données sont en accès libre (http://doi.org/10.5281/zenodo.4700522). Le template permet d'avoir une image moins bruitée et d'améliorer les contrastes ce qui facilite la segmentation manuelle des différentes régions de l'encéphale. L'atlas IRM de l'encéphale de caille japonaise mâle comprend 194 régions segmentées : 191 régions cérébrales (9 régions inter-hémisphériques, 91 régions dans l'hémisphère droit et 91 régions dans l'hémisphère gauche), le système ventriculaire et les glandes pinéale et pituitaire. Le volume globale de l'encéphale ne diffère pas entre les
lignées. Sur 81 régions testées, 33 présentaient un volume relatif différent entre les lignées. Des différences entre les lignées ont été trouvées en ce qui concerne le volume relatif de régions impliquées dans les processus sensoriels tels que la vision (Ex : le tectum optic), l'olfaction (Ex : le tract olfactif) et l'audition (Ex : le noyau dorsal du lemniscus latéral). Cette étude a également permis de mettre en évidence une différence entre les lignées STI et LTI au niveau de régions impliquées dans les processus émotionnels tels que le BNST, la PAG ou encore le cervelet.

Cette étude montre donc pour la première fois, chez la caille japonaise mâle, que la sélection génétique basée sur l'émotivité modifie la morphologie de régions cérébrales impliquées dans les processus sensoriels et émotionnels. Cette étude confirme également la latéralisation de certaines régions de l'encéphale de caille japonaise.

2. Selection of high-trait emotivity affects the volume of sensory and emotional-related brain regions in male Japanese quails
Selection of high-trait emotivity affects the volume of sensory and emotional-related brain regions in male Japanese quails

Marine Siwiaszczyk<fnref n="1" />,*,a, Raïssa Yebga Hot<fnref n="2" />,*, Mélody Morisse<fnref n="1" />, Ludovic Calandreau<fnref n="1" />, David André Barrière<fnref n="1" />,<fnref n="2" />, Justine Beaujoin<fnref n="2" />, Baptiste Mulot<fnref n="3" />, Frédéric Andersson<fnref n="4" />, Cyril Poupon<fnref n="2" />, Scott A. Love<fnref n="1" />,#, Elodie Chaillou<fnref n="1" />,#,a

* Contributed equally

# Contributed equally

a Corresponding authors:

Marine Siwiaszczyk : marine.siwia@gmail.com

Elodie Chaillou : elodie.chaillou@inrae.fr

Article soumis pour publication le 20 octobre 2021
dans Brain Structure and Function

<footnote n="1">¹CNRS, IFCE, INRAE, Université de Tours, PRC, Nouzilly, France</footnote>

<footnote n="2">²Université Paris-Saclay, CNRS, CEA, NeuroSpin, BAOBAB, Gif-sur-Yvette, France</footnote>

<footnote n="3">³Zooparc de Beauval, Beauval Nature, Saint-Aignan, France</footnote>

<footnote n="4">⁴UMR 1253, iBrain, Université de Tours, Inserm, Tours, France</footnote>
**Abstract**

Japanese quails (*Coturnix japonica*) divergently selected based on their behavior during a tonic immobility test are an excellent model to study the link between brain morphology and behavior expression. The LTI (Long Tonic Immobility) and STI (Short Tonic Immobility) quail lines differ in their level of emotivity, with LTI quails being selected for their high-trait emotivity. Here, comparing the brain regions of the LTI and STI lines of male Japanese quails, we test the hypothesis that this divergent selection could have influenced brain anatomy, in particular, those regions involved in sensory and emotional processing. The heads of twenty, 10 weeks old male Japanese quails (10 STI and 10 LTI) were imaged *ex-vivo* using ultra high-resolution (11.7 Tesla) magnetic resonance imaging. The resulting images were used to create a population-averaged quail brain template and manually segmented 3D whole-brain atlas (openly available: https://doi.org/10.5281/zenodo.4700522). The atlas is composed of 191 brain regions, the ventricular system, pineal and pituitary glands. Thanks to this atlas, an exploratory analysis was conducted to compare brain regions between the two lines: the relative volumes of 33 regions were impacted (with 24 larger relative volumes being found in STI). This demonstrates for the first time in male Japanese quail that genetic selection for a specific emotional behavior (tonic immobility) modifies the anatomy of brain regions involved in sensory and emotional processing.

**Keywords**

Bird - Brain - Behavior - Coping Style - MRI - Atlas

**Acknowledgements**

We are grateful to all the members of the Pôle d'Expérimentation Avicole de Tours and Paul Constantin for taking care of the birds. We also wish to thank Cécile Arnould for her helpful input on quail behavior.
**Introduction**

To understand the biological mechanisms underlying emotion in birds, diverse lines of Japanese quails (*Coturnix japonica*) have been selected based on a variety of behavioral and physiological parameters: Low and High Stress genetic lines were selected for their level of corticosterone in reaction to an unfamiliar environment (Satterlee and Johnson 1988) or STI (Short Tonic Immobility) and LTI (Long Tonic Immobility) lines selected based on their response to a tonic immobility test (Mills and Faure 1991). In line with their behavioral and physiological responses, the STI and LTI lines are recognized to have low and high emotivity, respectively (Jones et al. 1991; Hogg et al. 1994; Richard et al. 2000; Hazard et al. 2005; Faure et al. 2006; Boulay et al. 2013; Bertin et al. 2018). During the tonic immobility test, a quail is held in place on its back inside a U-shaped cradle for ten seconds. Then the time taken for the quail to turn over and stand up is measured (i.e., tonic immobility duration). The LTI line quails display high-trait emotivity during this test by remaining on their back often for the maximum duration of the test (5 min), whereas STI quails often stand up almost immediately (Mills and Faure 1991). During an emergence test, latency is higher for LTI quails than STI (Jones et al. 1991) and LTI quails spend significantly more time in freezing than STI quails during an open-field test (Jones et al. 1991). It has also been shown that these lines have different microbiota, learning abilities and that they use different forms of memory (Lormant et al. 2018; Kraimi et al. 2019). There is also some evidence of the neurobiological mechanisms that could support the difference in emotional behavior between these lines: LTI quails have a higher number of GnIH-related peptide-2 neurons in the median portion of the paraventricular nucleus than STI quails (Poissenot et al. 2019) and they display decreased hippocampal neurogenesis compared to STI quails (Lormant et al. 2020b).

Based on the differences between the LTI and STI lines of quail, we hypothesize that this genetic selection for high-trait emotivity could have more globally influenced the anatomy of brain regions involved in sensory (olfactory, auditory and visual) and emotional processing. In line with this hypothesis, the selection of Red Junglefowl (*Gallus gallus*) based on their divergent levels of fear of humans (tameness) is also known to modify brain anatomy (Agnvall et al. 2017). The Red Junglefowl selected for high-trait tameness had a lower total brain weight. However, the modifications to brain anatomy were also region
dependent: high-trait tameness led to a lower relative telencephalon weight but to a higher
relative cerebellum weight (Agnvall et al. 2017).

To test our hypothesis, we measured the volume of anatomical regions of the quail brain
using ultra high-resolution (11.7 Tesla) magnetic resonance imaging (MRI). To be able to
investigate the brain in this way an anatomical atlas is required (for example in humans,
Talairach and Tournoux 1988). A cerebral MRI atlas is a 3D digital space providing a
standard system of anatomical coordinates and a segmentation (total or partial), voxel by
voxel of the anatomical regions. It can represent a single region (human hypothalamus,
Baroncini et al., 2012), a single hemisphere (marmoset, Liu et al. 2018; pig, Saikali et al.
2010), an individual brain (human, Tzourio-Mazoyer et al. 2002) or a population-averaged
brain (Van Essen and Dierker 2007; Cabezas et al. 2011; Evans et al. 2012; Love et al. 2016).
In birds, several atlases exist, such as for pigeon (Güntürkün et al. 2013), starling (De Groof
et al. 2016), zebra finch (Poirier et al. 2008) and canary (Vellema et al. 2011). But, due to
the specificities of these birds that could be songbird, migratory etc., it is necessary for the
current work to have an atlas and template specific for the Japanese quail. However, for
Japanese quail, only a paper-based stereotaxic atlas created from colored brain sections
exists (Baylé et al. 1974), which is not optimal for use with MRI. In this context, we created
a population-averaged quail brain template and manually segmented it to create an MRI-
based quail whole-brain atlas. These tools enabled us to achieve the main aim of this work,
which was to compare the brain regions of the LTI and STI lines of Japanese quails.

**Materials and methods**

Compliance with Ethical Standards

Animal care and experimental treatments complied with the guidelines of the French Ministry of Agriculture for animal experimentation and European regulations on animal experimentation (86/609/EEC). They were performed in accordance with the local animal regulation (authorized C37-175-1) of the French Ministry of Agriculture in accordance with EEC directive and with the ethical committee Val de Loire (agreement N° 1848).
## Animals

Twenty 10 weeks old (at sexual maturity) male Japanese quails (*Coturnix japonica*) were included in this work. Half of the quails came from the STI line while the other half came from the LTI line (Mills and Faure 1991); all came from the 65th generation of selection. Male quails were chosen because in females the reproductive cycle and laying are associated with changes in hormones that may interact with brain function and anatomy. Quails were selected and bred at the INRAE poultry experimental facilities (INRAE 1295 Unité Expérimentale Pôle Expérimental Avicole de Tours, F-37380 Nouzilly, France, doi:10.15454/1.5572326250887292E12). On day 21 after hatching, sex was determined by feather dimorphism and males were reared in individual cages in a battery (41 cm × 51 cm × 25 cm) under a 12:12 h light dark schedule (light on 06:00 h). A piece of artificial turf was placed on the cage floor to allow animals to exhibit dust bathing behavior. Ambient temperature was maintained at approximately 20 ± 2 °C. Food and water were provided *ad libitum*. At 10 weeks of age, each quail was euthanized with an overdose of intravenously injected pentobarbital 6% (36mg/100g) before transcardiac perfusion with 400 mL of ice cold 4% paraformaldehyde solution in 0.1M phosphate buffer for brain fixation. After perfusion, the head was severed and kept in the same fixative solution until MRI acquisition.

## MRI acquisition

To prevent interference with the MR signal by the presence of air in the feathers, the quails' heads were plucked. Before acquisition, the heads were rehydrated in phosphate buffer to recover T₂-signal and maintained in a Falcon tube filled with Fluorinert. *Ex-vivo* structural MRI were acquired using a preclinical Bruker BioSpec 11.7 T MRI scanner at NeuroSpin (Gif-sur-Yvette, France). The MR scanner was equipped with a strong gradient set (Gmax=780 mT/m, slew-rate=9500 T/m/s) and a 40 mm Bruker ¹H transmit-receive volume coil. Anatomical MR images of the quail heads were realized using a T₂-weighted 2D spin echo (SE) sequence with the following parameters: isotropic 150 µm voxel resolution, flip angle FA=90°, echo time TE=16 ms, repetition time TR=9000 ms, read bandwidth=65789.5 Hz, 8 averages and 1 repetition, total scan duration of 2h45 min.

## Template creation

From the MRI SE images, brain masks were manually drawn using ITK-Snap software (version 3.6, http://www.itksnap.org, Yushkevich et al. 2006) to enable 'skull-stripping', before being realigned in the AC-PC plane (anterior commissure – posterior commissure).
These 20 brain images were used to create the population-average using the
antsMultivariateTemplateConstruction2.sh function of the ANTS toolkit (Avants et al. 2008;
Avants et al. 2011; Avants and Gee 2004). Briefly, template construction involved:

1) Creating an initial target template by averaging the skull-stripped images;

2) Pairwise normalization of each skull-stripped image to the target template;

3) Create new target template by averaging the normalized images output during step 2;

4) Transform the new target template by the average inverse affine transform and the average inverse warp field multiplied by a scaling factor (0.2);

5) Iterate steps 2 to 4 four times.

Atlas creation
---

Segmentation

The segmentation was manually completed by three experts in neuroanatomy (MS, MM, EC) using the ITK-Snap software. During segmentation contrast level, colormap and zoom level were modified to optimize the delineation of each region. The entire right hemisphere was segmented before the left.

The brain is commonly segmented into telencephalon, diencephalon, etc. according to the embryonic vesicles development in the aim to compare the bird and mammalian brains (Reiner et al. 2004; Jarvis et al. 2013; Puelles et al. 2019). However, in the current work we used a combination of MRI contrast, anatomical landmarks and other sources of neuroanatomy, in particular Puelles et al., 2019, to complete the segmentation (Fig 1). For example, based on MRI contrast and external landmarks, we were able to identify the apical and ventral part of the hyperpallium. Dorsally, the apical hyperpallium appeared as a gray area visible on the sagittal plane. Ventrally, its limit was not easy to identify, especially in its lateral borders. Yet, we could see a thin, weaker contrast layer (about 2 to 4 voxels thick) that forms the ventral hyperpallium. The limit between these two parts was easily visible by the shape of the brain that forms the vallecula. However, we were unable to completely segment some known brain regions using this procedure. Subsequently, some brain nuclei were segmented as a unique region of interest, such as for the parts of mesencephalic
substantia nigra or for the accessory oculomotor nuclei (see Table 1 for more details). In addition, based on image contrast we were able to distinguish different subparts of several regions (e.g., hindbrain and optic tectum) but we were unable to individually label these parts based on other sources of neuroanatomy.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Fig. 1** Pictures of the different steps of segmentation. First brain regions were identified in the template (top and middle) and were then segmented (bottom) according to sagittal (left) and coronal (right) sections of the template. Image contrast was used for most of the regions such as entopallium (1), lateral striatum (2), amygdaloid complex (3), optic tectum (4) and periventricular and central stratum (5). In other cases, image contrast and external landmarks were used to identify the border of brain regions such as the apical (6) and ventral (7) hyperpallium, which are separated by the vallecula (arrow). (A, anterior; P, posterior; R, right; L, left)</figcaption></figure>
## Labellisation (Table 1)

We defined the name of segmented regions using the Puelles et al. 2019 atlas of the chick brain as our main reference and sometimes other references for specific regions. For example, in the periaqueductal gray (PAG), there is a distinction between this region based on an anatomical or a neurochemical criterion. In this case, we chose to dissociate two different parts of PAG: the dorsolateral part (neurochemical, Kingsbury et al. 2011) and medioventral part (anatomical, Puelles et al., 2019). Another example concerning the entopallium: this region is clearly visible on the MRI quail brain template. Named entopallium in several previous publications (Butler and Cotterill 2006; Wylie et al. 2009; Xiao and Güntürkün 2018), it is named visual core and shell nuclei by Puelles et al. 2019 in the chick brain atlas. We chose to keep the name entopallium.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Name of the regions<br>labeled in the quail brain<br>atlas</th><th rowspan="2">LUT number<br>(Left-Right)</th><th colspan="3">Partonomy describing the brain organization</th></tr><tr><th>according to the embryonic<br>vesicles</th><th>according to the mammalian<br>brain</th><th>according to the chick brain<br>atlas</th></tr></thead><tbody><tr><td>Olfactory bulb</td><td>1-101</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Pallium</td><td>2-102</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Apical hyperpallium</td><td>3-103</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Ventral hyperpallium</td><td>4-104</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td colspan="5">This region includes intermediate and densocellular hyperpallium.</td></tr><tr><td>Hippocampus</td><td>5-105</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Mesopallium</td><td>6-106</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Nidopallium</td><td>7-107</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Auditory parts of the<br>nidopallium</td><td>8-108</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Auditory Field L2</td><td>9-109</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Entopallium</td><td>10-110</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td colspan="5">This region is also named visual nuclei of the nidopallium.</td></tr><tr><td>Anterior amygdala area</td><td>11-111</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Arcopallium-amygdaloïd<br>complex</td><td>12-112</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Extended amygdala</td><td>13-113</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Amygdaloïd taenial area</td><td>14-114</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td colspan="5">This region includes the amygdaloid taenial nucleus and parataenial area of the amygdala</td></tr><tr><td>Basal somatosensory<br>nucleus of the<br>nidopallium</td><td>15-115</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td></tr><tr><td>Striatopallidal area</td><td>16-116</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Lateral striatum</td><td>17-117</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Striatum</td><td>18-118</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Accumbens nucleus</td><td>19-119</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Bed nucleus of the stria terminalis</td><td>20-120</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Nucleus of the diagonal band</td><td>21-121</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td colspan="5">This region includes the nucleus of the vertical limb and the nucleus of the horizontal limb of the diagonal band</td></tr><tr><td>Lateral septum</td><td>22-122</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Septum</td><td>23-123</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Caudocentral septal area</td><td>24-124</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Basal nucleus of Meynert</td><td>25-125</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Preoptic area</td><td>26-126</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Lateral preoptic area</td><td>27-127</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Subpallium</td></tr><tr><td>Hypothalamus</td><td>28-128</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Hypothalamus and secondary prosencephalon</td></tr><tr><td>Lateral hypothalamus</td><td>29-129</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Hypothalamus and secondary prosencephalon</td></tr><tr><td>Thalamus</td><td>30-130</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Thalamus</td></tr><tr><td colspan="5">This region includes the different parts of the thalamus which were not segmented</td></tr><tr><td>Dorsolateral anterior nucleus of the thalamus</td><td>31-131</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Thalamus</td></tr><tr><td>Dorsomedial anterior nucleus of the thalamus</td><td>32-132</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Thalamus</td></tr><tr><td>Dorsal paraventricular nucleus of the thalamus</td><td>33-133</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Thalamus</td></tr><tr><td>Rotundus nucleus</td><td>34-134</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Thalamus</td></tr><tr><td>Subgeniculate nucleus</td><td>35-135</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Prethalamus</td></tr><tr><td>Dorsal lateral geniculate nucleus</td><td>36-136</td><td>Forebrain</td><td>Diencephalon</td><td>Thalamus</td></tr><tr><td>Anterior pretectal and subpretectal nuclei</td><td>37-137</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Pretectum</td></tr><tr><td colspan="5">This region includes all the parts of anterior and intermediate pretectal nuclei.</td></tr><tr><td>Diffuse pretectal area</td><td>38-138</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Pretectum</td></tr><tr><td colspan="5">This region includes the principal pretectal nucleus (also named principal pretectal nucleus of the commissural pretectum).</td></tr><tr><td>Tectal gray</td><td>39-139</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Mesencephalon</td></tr><tr><td colspan="5">This region includes the superficial and the central stratum of the central gray and probably the periventricular stratum.</td></tr><tr><td>Optic tectum</td><td>40-140</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Mesencephalon</td></tr><tr><td colspan="5">This region includes the different layers of the optic tectum (stratum griseum and fibrosum superficiale).</td></tr><tr><td>Periventricular and central stratum</td><td>41-141</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Mesencephalon</td></tr><tr><td colspan="5">This region was delineated according to its contrast, which was darker than its adjacent areas. It includes the stratum griseum periventricular (SPV), a very thin layer in the optic tectum in border of the ventricle, the stratum album centrale (SAC) of the optic tectum, and overlaps the stratum griseum central of the optic tectum because the border with the next layer of the optic tectum was weakly detectable.</td></tr><tr><td>Mibrain vocal area</td><td>42-142</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Mesencephalon</td></tr><tr><td>Mesencephalic reticular formation</td><td>43-143</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Mesencephalon</td></tr><tr><td>Preisthmic region of the midbrain</td><td>44-144</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Mesencephalon</td></tr><tr><td colspan="5">This region includes the magnocellular preisthmic nucleus (Puelles et al 2019)</td></tr><tr><td>Isthmic nucleus</td><td>45-145</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Isthmus</td></tr><tr><td>Dorsal nucleus of the lateral lemniscus</td><td>46-146</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Isthmus</td></tr></table>
<table><tr><td>Substantia nigra</td><td>47-147</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Mesencephalon</td><td>This region includes the reticular and compacta pars of the mesencephalic substantia nigra</td></tr><tr><td>Midbrain</td><td>49-149</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Mesencephalon</td><td>This region gathers all the unsegmented brain regions located between the most caudal diencephalic brain regions, such as thalamus, and the hindbrain. In the template the border between the midbrain and the rostral hindbrain was defined by the weak grey level band observed from the dorsal border of the oculomotor nerve and the longitudinal fasciculus</td></tr><tr><td>Dorsal part of the periaqueductal gray</td><td>56-156</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Mesencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Medioventral part of the periaqueductal gray</td><td>57-157</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Mesencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Accessory oculomotor nuclei</td><td>58-158</td><td>Midbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Pretectum</td><td>This region includes the Edinger-Westphal nucleus and the Darkschewitsch nucleus. It is observed ventrally to the medioventral part of the periaqueductal gray and dorsally to the longitudinal fasciculus</td></tr><tr><td>Rostral hindbrain</td><td>59-159</td><td>Hindbrain</td><td>Mesencephalon, Myelencephalon</td><td>Rhombencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Semilunar nucleus</td><td>60-160</td><td>Hindbrain</td><td>Mesencephalon, Myelencephalon</td><td>Rhombencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Ventral tegmental area</td><td>61-161</td><td>Hindbrain</td><td>Mesencephalon</td><td>Isthmus, mesencephalon, pretectum, thalamus, prethalamus, secondary prosencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Ambiguus nucleus</td><td>62-162</td><td>Hindbrain</td><td>Myelencephalon</td><td>Rhombencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Caudal hindbrain</td><td>71-171</td><td>Hindbrain</td><td>Myelencephalon</td><td>Rhombencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Olivary cochlear area</td><td>72-172</td><td>Hindbrain</td><td>Mesencephalon, Myelencephalon, Pons</td><td>Rhombencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Lateral pontine nucleus</td><td>73-173</td><td>Hindbrain</td><td>Pons</td><td>Rhombencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Olfactory tract</td><td>201-301</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td><td>This region includes the medial, lateral and ventral olfactory tracts.</td></tr><tr><td>Unknown rostrolateral band</td><td>202-302</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td></td><td>This region was darker than the adjacent areas with a shape of diagonal band. This part was not identified in the chick brain atlas</td></tr><tr><td>Corticomesencephalic tract</td><td>203-303</td><td></td><td></td><td>Pallium</td><td>This tract was also named septopalliomesencephalic tract</td></tr><tr><td>Frontoamygdaloïd tract</td><td>204-304</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon</td><td>Pallium</td><td></td></tr><tr><td>Amygdalohypothalamic tract</td><td>205-305</td><td>Forebrain</td><td>Telencephalon, Diencephalon</td><td>Pallium</td><td></td></tr><tr><td>Amygdalofugal tract</td><td>206-306</td><td></td><td></td><td>Pallium</td><td></td></tr><tr><td>Lateral forebrain bundle</td><td>207-307</td><td></td><td></td><td>Pallium</td><td></td></tr><tr><td>Medial forebrain bundle</td><td>208-308</td><td></td><td></td><td>Pallium</td><td></td></tr><tr><td>Optic tract</td><td>209-309</td><td></td><td></td><td>Subthalamus, secondary prosencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Nigrostriatal tract</td><td>210-310</td><td></td><td></td><td>Pallium</td><td></td></tr><tr><td>Quintofrontal tract</td><td>211-311</td><td></td><td></td><td>Pallium</td><td></td></tr><tr><td>Oculomotor nerve</td><td>212-312</td><td></td><td></td><td>Mesencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Tectopretectal tract</td><td>213-313</td><td></td><td></td><td>Mesencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Tectothalamic tract</td><td>214-314</td><td></td><td></td><td>Mesencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Tectotegmental tract</td><td>215-315</td><td></td><td></td><td>Mesencephalon</td><td></td></tr><tr><td>Isthmotectal tract</td><td>216-316</td><td></td><td></td><td>Isthmus</td><td></td></tr><tr><td>Isthmoptic tract</td><td>217-317</td><td></td><td></td><td>Isthmus</td><td></td></tr></table>
<table><tr><td>Tectotegmental decussation</td><td>218-318</td><td>Mesencephalon<br/>This region includes the dorsal and ventral parts of the tectotegmental decussation.</td></tr><tr><td>Medial longitudinal fasciculus</td><td>219-319</td><td>Rhombencephalon</td></tr><tr><td>Lobule 1 of the cerebellum (Cb)</td><td>501-531</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Lobule 2 of the Cb</td><td>502-532</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Lobule 3 of the Cb</td><td>503-533</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Lobule 4 of the Cb</td><td>504-534</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Lobule 5 of the Cb</td><td>505-535</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Lobule 6 of the Cb</td><td>506-536</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Lobule 7 of the Cb</td><td>507-537</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Lobule 8 of the Cb</td><td>508-538</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Lobule 9 of the Cb</td><td>509-539</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Lobule 10 of the Cb</td><td>510-540</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Medial cerebellum nucleus</td><td>511-541</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Lateral cerebellum nucleus</td><td>512-542</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Cerebellar white matter</td><td>525-555</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Cerebellar peduncles</td><td>526-556</td><td>Cerebellum</td></tr><tr><td>Mammillary bodies</td><td>48</td><td>Forebrain Diencephalon Secondary prosencephalon</td></tr><tr><td>Optic chiasm</td><td>401</td><td>Forebrain Diencephalon Secondary prosencephalon</td></tr><tr><td>Hippocampal commissure</td><td>402</td><td>Forebrain Telencephalon Subpallium</td></tr><tr><td>Anterior commissure</td><td>403</td><td>Forebrain Telencephalon Secondary prosencephalon<br/>The external lateral limits of the region were differently defined according to the literature. In Poissenot et al. (2019), the lateral borders were defined as the occipitomesencephalicus tract whereas there were included in the anterior commissure for Puelles et al. (2019).</td></tr><tr><td>Supraoptic decussation</td><td>404</td><td>Forebrain Diencephalon Subpallium</td></tr><tr><td>Posterior commissure</td><td>405</td><td>Pretectum</td></tr><tr><td>Vestibular commissure</td><td>406</td><td>Rhombencephalon</td></tr><tr><td>Cochlear decussation</td><td>407</td><td>Rhombencephalon</td></tr><tr><td>Decussation of the solitary tract</td><td>408</td><td>Rhombencephalon</td></tr><tr><td>Pineal gland</td><td>601</td><td></td></tr><tr><td>Pituitary gland</td><td>602</td><td></td></tr><tr><td>Ventricular system</td><td>701</td><td></td></tr></table>

**Table 1** List of the brain regions labeled in the quail brain atlas, according to the embryonic vesicles, the mammalian brain (neurolex.org) and the chick brain atlas (Puelles et al. 2019). Each bilateral brain region is numbered in the Look-Up-Table (LUT) according to the left (1-100) and the right (101-199) hemisphere, except the mammillary bodies segmented as a unique region (label 48). Specific LUT-values are used for interhemispheric tracts (401-408), endocrine glands (601, 602) and ventricular system (701)

## Volume comparison

The created template and atlas were used to automatically segment the regions of the atlas in each of the 20 individual brains. The function antsRegistrationSyN.sh (Avants et al. 2011;
Tustison and Avants 2013) was used to compute a non-linear transformation between each
individual's MRI SE image and the template. Using antsApplyTransforms this
transformation from template to individual was applied to the atlas file - each voxel of an
individual brain was thus labelled as a specific region. Each individual atlas-based
segmentation was verified and none required obvious manual correction.

For each individual the total brain volume (mm³) and the volume of each segmented region
were calculated (number of voxels in the region multiplied by the volume of a voxel, (150
µm)³). To remove the potential confound of intersubject variability of total brain volume the
region analysis was conducted on relative region volumes. The relative volume of each
region, expressed as a proportion, was calculated by dividing its volume by the individual's
total brain volume and multiplying by 100.

All statistical tests were conducted using R software (R Core Team, 2020). To examine the
impact of genetic selection of high-trait emotivity, independent sample t-tests (function
t_test from the rstatix package; Kassambara 2020) were used to compare the volume of the
whole brain and the relative volumes of interhemispheric regions between STI and LTI lines.
For bilateral relative region volumes mixed-effect ANOVA with 2 factors were conducted:
Hemisphere (right/left) as a within factor and Line (STI/LTI) as a between factor. ANOVA
and t-test assumptions were checked using Shapiro-Wilk normality test (function
shapiro_test from the rstatix package) and Levene's test for homogeneity of variance
(function levene_test from the rstatix package). Eighteen regions did not meet the normality
assumption and 6 did not meet the homogeneity of variance assumption. For these regions
we subjectively investigated the data. Statistical tests were conducted only for regions
meeting the assumptions. Statistical significance was assessed at p<0.05. As this work is
exploratory we chose to not correct for multiple comparisons that would require to divide
the significance threshold by the number of brain regions.

Results

Template and atlas presentation

In this work a population-averaged MRI template of the male Japanese quail brain (Fig 2),
an accompanying manually segmented digital atlas (Fig 3) and a nomenclature were
successfully created. They are openly available for download
(https://doi.org/10.5281/zenodo.4700522) under the Creative Commons Attribution 4.0 International license. The template and atlas images are provided in compressed NIfTI-1 format (nii.gz). A Look-Up-Table (LUT) containing the correspondence between a region's nomenclature, segmentation label, RGB color and transparency value (100% for left hemisphere and interhemispheric, and 65% for right hemisphere) is also provided in the format required by the ITK-Snap software. The template and the atlas are in the same space, oriented in the AC-PC plane. The X axis corresponds to the left to right anatomical axis, the Y axis corresponds to the posterior to anterior axis and the Z axis corresponds to the inferior to superior axis.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Fig. 2** Template (top) and two individual quail brain (middle, STI quail 7427 and bottom, LTI quail 7133) pictures of coronal (left), sagittal (middle) and axial (right) sections of the male Japanese quail</figcaption></figure>
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>**Fig. 3** Pictures of the manually segmented Japanese quail atlas, represented in the three spatial views: axial (top left), coronal (top right), sagittal (bottom right) and in 3D view (bottom left)</figcaption></figure>

The success and quality of the template creation procedure can be seen when compared to
individual quail brain images. The template produced displays less noise, increased contrast
between gray and white matter and enhanced delineation of anatomical regions compared to
individuals (Fig 2). The atlas contains the greatest number of regions of interest that we were
capable of segmenting using the image contrast and anatomical landmarks of the template.
In this context, the MRI atlas of the male Japanese quail brain comprises 194 segmented
regions of interest. It includes 191 brain regions (9 interhemispheric, 91 left and 91 right
hemisphere), the ventricular system and the pineal and pituitary glands (Fig 3). In Table 1
these regions were classified following three different types of organization: according to
the embryonic vesicles, according to the mammalian brain (neurolex.org) and according to
the chick brain atlas (Puelles et al. 2019). Furthermore, for certain regions Table 1 includes
details of, for example, the nomenclature for the region used in other publications and/or the nomenclature of regions that could not be segmented individually but were instead incorporated within a larger segmented region of interest.

## Global view

Mean brain volume of STI (925 ± 62.2 mm³) and LTI (917.1 ± 63.2 mm³) quails were not statistically different (t=-0.56, p=0.58). The importance of analyzing the volume of each region relative to total brain volume was confirmed by the large variability of total brain volume in each group (range: STI, 852.5 - 1006 mm³; LTI, 781.6 - 984.3 mm³; Table 2).

<table><caption>**Table 2** Individual total brain mask volumes (mm³) for Short (STI) and Long (LTI) Tonic Immobility quails. The total volume includes the pituitary and pineal glands volumes</caption><tr><td>STI</td><td>929.8</td><td>1006</td><td>853.2</td><td>981.7</td><td>852.5</td><td>904.2</td><td>1000</td><td>976.4</td><td>854.2</td><td>894.9</td></tr><tr><td>LTI</td><td>921.7</td><td>984.3</td><td>941.6</td><td>887.1</td><td>947.8</td><td>823</td><td>964.9</td><td>882.1</td><td>781.6</td><td>957.8</td></tr></table>

Concerning the region volumes, the statistical assumptions were tested for 100 brain regions (91 bilateral and 9 interhemispheric regions), the pineal and pituitary glands. The statistical assumptions were not met for 22 bilateral and 2 interhemispheric regions. No further statistical analyses were conducted for these regions. The effects of line, hemisphere and their interaction were tested on 69 bilateral regions and the effect of line was tested on 7 interhemispheric regions and the pineal and pituitary glands.

For 9 regions, we found a significant interaction between line and hemisphere (see Table 3, 4 and 5 for all statistical details and Supplementary file 1). For 33 regions, we found a significant difference between STI and LTI quails, with larger relative volumes mainly being found in STI (24/33 regions) rather than in LTI (9/33 regions). For 53 regions, we found a significant difference between the left and right hemispheres, with larger relative volumes in the left hemisphere for 31 of them.
Regions involved in sensory processing (see Table 3)

<table><thead><tr><th rowspan="2">Brain region</th><th colspan="2">LTI quails</th><th colspan="2">STI quails</th><th colspan="3">Statistical values</th></tr><tr><th>Left-H</th><th>Right-H</th><th>Left-H</th><th>Right-H</th><th>Line</th><th>Hemisphere</th><th>Interaction</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="8"><strong>Olfactory</strong></td></tr><tr><td>Olfactory bulb</td><td>0.139 ± 0.015</td><td><strong>0.171 ± 0.014</strong></td><td>0.139 ± 0.009</td><td><strong>0.169 ± 0.016</strong></td><td>F=0.007<br>p=0.935</td><td><strong>F=160.733</strong><br><strong>p&lt;0.0001</strong></td><td>F=0.176<br>p=0.68</td></tr><tr><td>Olfactory tract</td><td><strong>0.189 ± 0.009</strong></td><td>0.097 ± 0.005</td><td><strong>0.204 ± 0.01</strong></td><td><strong>0.103 ± 0.007</strong></td><td><strong>F=11.837</strong><br>p=0.003</td><td><strong>F=2660.301</strong><br>p&lt;0.0001</td><td><strong>F=5.965</strong><br>p=0.025</td></tr><tr><td colspan="8"><strong>Auditory</strong></td></tr><tr><td>Midbrain vocal area</td><td><strong>0.263 ± 0.018</strong></td><td>0.251 ± 0.019</td><td><strong>0.31 ± 0.028</strong></td><td><strong>0.299 ± 0.033</strong></td><td><strong>F=19.872</strong><br>p=0.0003</td><td><strong>F=13.801</strong><br>p=0.002</td><td>F=0.0005<br>p=0.982</td></tr><tr><td>Dorsal nucleus of the lateral lemniscus</td><td><strong>0.106 ± 0.008</strong></td><td>0.097 ± 0.009</td><td><strong>0.117 ± 0.012</strong></td><td><strong>0.11 ± 0.01</strong></td><td><strong>F=8.333</strong><br>p=0.01</td><td><strong>F=44.094</strong><br>p&lt;0.0001</td><td>F=0.395<br>p=0.538</td></tr><tr><td>Olivary cochlear area ##</td><td>0.278 ± 0.026</td><td>0.283 ± 0.025</td><td>0.262 ± 0.016</td><td>0.257 ± 0.024</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="8"><strong>Visual</strong></td></tr><tr><td>Optic tectum</td><td>3.312 ± 0.158</td><td><strong>3.33 ± 0.186</strong></td><td><strong>3.805 ± 0.204</strong></td><td><strong>3.92 ± 0.261</strong></td><td>F=35.716<br>p&lt;0.0001</td><td>F=17.085<br>p=0.0006</td><td>F=9.115<br>p=0.007</td></tr><tr><td>Mesencephalic reticular formation</td><td>0.14 ± 0.011</td><td><strong>0.162 ± 0.012</strong></td><td><strong>0.157 ± 0.012</strong></td><td><strong>0.187 ± 0.017</strong></td><td><strong>F=14.294</strong><br>p=0.001</td><td><strong>F=257.966</strong><br>p&lt;0.0001</td><td><strong>F=7.683</strong><br>p=0.013</td></tr><tr><td>Isthmic nucleus</td><td>0.104 ± 0.009</td><td>0.102 ± 0.008</td><td><strong>0.115 ± 0.01</strong></td><td><strong>0.12 ± 0.012</strong></td><td><strong>F=12.537</strong><br>p=0.002</td><td>F=1.191<br>p=0.29</td><td><strong>F=6.153</strong><br>p=0.023</td></tr><tr><td>Rotundus nucleus</td><td>0.169 ± 0.018</td><td><strong>0.184 ± 0.02</strong></td><td><strong>0.188 ± 0.016</strong></td><td><strong>0.199 ± 0.012</strong></td><td><strong>F=5.622</strong><br>p=0.029</td><td><strong>F=99.775</strong><br>p&lt;0.0001</td><td>F=1.8<br>p=0.196</td></tr><tr><td>Periventricular and central stratum</td><td><strong>0.586 ± 0.04</strong></td><td>0.571 ± 0.038</td><td><strong>0.715 ± 0.045</strong></td><td><strong>0.7 ± 0.045</strong></td><td><strong>F=49.388</strong><br>p&lt;0.0001</td><td><strong>F=12.259</strong><br>p=0.003</td><td>F=0.0001<br>p=0.993</td></tr><tr><td>Dorsal lateral geniculate nucleus</td><td>0.021 ± 0.002</td><td>0.022 ± 0.002</td><td><strong>0.023 ± 0.001</strong></td><td><strong>0.024 ± 0.003</strong></td><td>F=4.491<br>p=0.048</td><td>F=3.411<br>p=0.081</td><td>F=0.183<br>p=0.674</td></tr><tr><td>Ventral hyperpallium</td><td><strong>0.972 ± 0.051</strong></td><td>0.791 ± 0.056</td><td><strong>1.02 ± 0.061</strong></td><td><strong>0.847 ± 0.055</strong></td><td><strong>F=4.781</strong><br>p=0.042</td><td><strong>F=567.419</strong><br>p&lt;0.0001</td><td>F=0.271<br>p=0.609</td></tr><tr><td>Tectopretectal tract</td><td>0.047 ± 0.006</td><td><strong>0.051 ± 0.006</strong></td><td><strong>0.057 ± 0.005</strong></td><td><strong>0.06 ± 0.005</strong></td><td><strong>F=16.646</strong><br>p=0.0007</td><td><strong>F=13.985</strong><br>p=0.001</td><td>F=0.136<br>p=0.717</td></tr><tr><td>Tectotegmental tract</td><td><strong>0.022 ± 0.003</strong></td><td>0.018 ± 0.003</td><td><strong>0.025 ± 0.002</strong></td><td><strong>0.021 ± 0.002</strong></td><td><strong>F=11.538</strong><br>p=0.003</td><td><strong>F=54.351</strong><br>p&lt;0.0001</td><td>F=0.248<br>p=0.624</td></tr><tr><td>Isthmotectal tract</td><td><strong>0.008 ± 0.001</strong></td><td>0.005 ± 0.001</td><td><strong>0.011 ± 0.001</strong></td><td><strong>0.006 ± 0.001</strong></td><td><strong>F=21.219</strong><br>p=0.0002</td><td><strong>F=169.043</strong><br>p&lt;0.0001</td><td>F=4.137<br>p=0.057</td></tr><tr><td>Tectal gray #</td><td>0.103 ± 0.006</td><td>0.088 ± 0.009</td><td>0.112 ± 0.009</td><td>0.095 ± 0.009</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Tectotegmental decussation #</td><td>0.034 ± 0.002</td><td>0.03 ± 0.002</td><td>0.037 ± 0.004</td><td>0.033 ± 0.002</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Entopallium</td><td><strong>0.681 ± 0.058</strong></td><td>0.628 ± 0.045</td><td><strong>0.626 ± 0.038</strong></td><td><strong>0.565 ± 0.029</strong></td><td><strong>F=9.804</strong><br>p=0.006</td><td><strong>F=105.449</strong><br>p&lt;0.0001</td><td>F=0.467<br>p=0.503</td></tr><tr><td>Optic tract</td><td>0.628 ± 0.07</td><td><strong>0.681 ± 0.08</strong></td><td>0.61 ± 0.041</td><td><strong>0.655 ± 0.045</strong></td><td>F=0.69<br>p=0.417</td><td><strong>F=47.055</strong><br>p&lt;0.0001</td><td>F=0.372<br>p=0.549</td></tr><tr><td>Oculomotor nerve</td><td>0.063 ± 0.007</td><td><strong>0.066 ± 0.006</strong></td><td>0.063 ± 0.008</td><td><strong>0.069 ± 0.008</strong></td><td>F=0.353<br>p=0.56</td><td><strong>F=4.876</strong><br>p=0.04</td><td>F=0.661<br>p=0.427</td></tr><tr><td>Isthmoptic tract</td><td><strong>0.012 ± 0.001</strong></td><td>0.004 ± 0.001</td><td><strong>0.012 ± 0.002</strong></td><td>0.005 ± 0.001</td><td>F=0.179<br>p=0.677</td><td><strong>F=778.645</strong><br>p&lt;0.0001</td><td>F=2.167<br>p=0.158</td></tr><tr><td>Mesopallium</td><td>0.729 ± 0.06</td><td><strong>0.756 ± 0.06</strong></td><td><strong>0.829 ± 0.067</strong></td><td><strong>0.853 ± 0.092</strong></td><td><strong>F=10.054</strong><br>p=0.005</td><td><strong>F=15.019</strong><br>p=0.001</td><td>F=0.043<br>p=0.839</td></tr><tr><td>Auditory parts of the nidopallium</td><td>0.773 ± 0.089</td><td>0.756 ± 0.07</td><td>0.745 ± 0.044</td><td>0.723 ± 0.061</td><td>F=1.115<br>p=0.305</td><td>F=3.211<br>p=0.09</td><td>F=0.041<br>p=0.842</td></tr><tr><td>Auditory Field L2</td><td>0.145 ± 0.026</td><td>0.145 ± 0.025</td><td>0.131 ± 0.013</td><td>0.131 ± 0.017</td><td>F=2.424<br>p=0.137</td><td>F=0.006<br>p=0.938</td><td>F=0.003<br>p=0.954</td></tr><tr><td>Basal somatosensory nucleus of the nidopallium #</td><td>0.058 ± 0.004</td><td>0.066 ± 0.003</td><td>0.059 ± 0.007</td><td>0.067 ± 0.007</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Basal nucleus of Meynert #</td><td>0.152 ± 0.009</td><td>0.146 ± 0.011</td><td>0.154 ± 0.007</td><td>0.138 ± 0.007</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Diffuse pretectal area #</td><td>0.068 ± 0.007</td><td>0.07 ± 0.006</td><td>0.088 ± 0.009</td><td>0.085 ± 0.01</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="8"><strong>Interhemispheric regions</strong></td></tr><tr><td>Brain region</td><td>LTI quail</td><td>STI quail</td><td>Statistical values (Line effect)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Optic chiasm</td><td>1.415 ± 0.116</td><td>1.39 ± 0.072</td><td>t=0.561, p=0.582</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Supraoptic decussation</td><td>0.245 ± 0.026</td><td>0.241 ± 0.014</td><td>t=0.4245, p=0.676</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cochlear decussation</td><td><strong>0.132 ± 0.012</strong></td><td>0.119 ± 0.01</td><td><strong>t=2.4964, p=0.0225</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
**Table 3** Relative volumes (mean % ± standard error) of brain regions involved in sensory processing according to the hemisphere (Left-H, left hemisphere; Right-H, right hemisphere). Statistical values in bold indicate a significant effect (p<0.05) of the tested factors (line, hemisphere and interaction for bilateral regions; line for interhemispheric regions). The highest significant values observed for line are underlined, for hemisphere are bold. For the regions with no statistical analysis, the # indicates that the assumption of normality was not met and the ## indicates that the assumption of equality of variance was not met

*Olfactory:*

There was no significant difference between the lines for the relative volume of the olfactory bulb, which was significantly larger in the right than in the left hemisphere. In contrast, there was a significant interaction between lines and hemispheres for the olfactory tract. Its relative volume was larger for STI than for LTI quails and this difference was larger in the left hemisphere than in the right.

*Auditory:*

The relative volume of the midbrain vocal area and the dorsal nucleus of the lateral lemniscus were significantly smaller in LTI than in STI and larger in the left than in the right hemisphere. Subjective observation of the data also indicates a larger relative volume of the olivary cochlear area in LTI than in STI.

*Visual:*

For optic tectum (Fig 4), mesencephalic reticular formation and isthmic nucleus, there were significant interactions between lines and hemispheres. For each, relative volume was smaller in LTI than STI with this difference being larger in the right than the left hemisphere. Similarly, LTI presented smaller relative volumes than STI for rotundus nucleus (Fig 4), periventricular and central stratum, dorsal lateral geniculate nucleus, ventral hyperpallium and for tectopretectal, tectotegmental and isthmotectal tracts. Moreover, subjective observations of the tectal gray and tectotegmental decussation indicated the same effect. In contrast, the opposite effect (LTI larger than STI) was found for the relative volume of the entopallium (Fig 4). The relative volume of the rotundus nucleus, tectopretectal tract, optic tract and oculomotor nerve were significantly larger in the right than in the left hemisphere. In contrast, the relative volume of entopallium, periventricular and central stratum, ventral hyperpallium and tectotegmental, isthmotectal and isthmooptic tracts were significantly larger in the left than the right hemisphere. Subjective observation of the data indicates a
larger relative volume of tectal gray and tectotegmental decussation in the left than in the right hemisphere.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>**Fig. 4** Impact of high-trait emotivity selection on relative volumes (% of total brain volume) of brain regions involved in sensory (optic tectum, rotundus nucleus, entopallium) and emotional (hippocampus, dorsolateral part of the periaqueductal gray, lobule 4 of the cerebellum) processing. Individual (small dots), mean (large dots) and standard error values (error bars) are represented in grey for LTI and in black for STI quails, according to the left and right hemispheres. Note the lack of statistical values for the dorsolateral part of the periaqueductal gray that did not meet the statistical assumptions. (R, right; L, left; A, anterior; P, posterior)</figcaption></figure>

Moreover, the relative volume of the mesopallium, which is involved in both auditory and visual processing, was smaller in LTI than in STI and the right hemisphere was larger than the left.
<table><caption>Regions involved in emotional processing (see Table 4)</caption><thead><tr><th rowspan="2">Brain region</th><th colspan="2">LTI quails</th><th colspan="2">STI quails</th><th colspan="3">Statistical values</th></tr><tr><th>Left-H</th><th>Right-H</th><th>Left-H</th><th>Right-H</th><th>Line</th><th>Hemisphere</th><th>Interaction</th></tr></thead><tbody><tr><td>Extended amygdala</td><td><strong>0.198 ± 0.009</strong></td><td>0.174 ± 0.01</td><td><strong>0.2 ± 0.013</strong></td><td>0.184 ± 0.006</td><td>F=2.666<br>p=0.12</td><td><strong>F=78.924</strong><br><strong>p&lt;0.0001</strong></td><td>F=3.2<br>p=0.091</td></tr><tr><td>Frontoamygdaloid tract</td><td><strong>0.055 ± 0.004</strong></td><td>0.05 ± 0.005</td><td><strong>0.051 ± 0.003</strong></td><td>0.049 ± 0.003</td><td>F=2.924<br>p=0.104</td><td><strong>F=10.265</strong><br><strong>p=0.005</strong></td><td>F=0.796<br>p=0.384</td></tr><tr><td>Amygdalohypothalamic tract</td><td><strong>0.024 ± 0.002</strong></td><td>0.022 ± 0.003</td><td><strong>0.024 ± 0.002</strong></td><td>0.023 ± 0.003</td><td>F=0.021<br>p=0.885</td><td><strong>F=9.203</strong><br><strong>p=0.007</strong></td><td>F=0.034<br>p=0.855</td></tr><tr><td>Anterior amygdala area ##</td><td>0.074 ± 0.002</td><td>0.087 ± 0.005</td><td>0.069 ± 0.006</td><td>0.083 ± 0.008</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Arcopallium-amygdaloïd complex #</td><td>0.572 ± 0.036</td><td>0.646 ± 0.044</td><td>0.573 ± 0.027</td><td>0.637 ± 0.031</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Amygdaloïd taenial area #</td><td>0.094 ± 0.004</td><td>0.096 ± 0.008</td><td>0.092 ± 0.007</td><td>0.089 ± 0.007</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Bed nucleus of stria terminalis</td><td>0.193 ± 0.012</td><td><strong>0.231 ± 0.008</strong></td><td>0.192 ± 0.013</td><td><strong>0.221 ± 0.013</strong></td><td>F=1.302<br>p=0.269</td><td><strong>F=280.949</strong><br><strong>p&lt;0.0001</strong></td><td><strong>F=5.093</strong><br><strong>p=0.037</strong></td></tr><tr><td>Substantia nigra</td><td>0.082 ± 0.007</td><td><strong>0.083 ± 0.007</strong></td><td><strong>0.093 ± 0.007</strong></td><td><strong>0.099 ± 0.007</strong></td><td><strong>F=20.415</strong><br><strong>p=0.0003</strong></td><td><strong>F=12.602</strong><br><strong>p=0.002</strong></td><td><strong>F=6.591</strong><br><strong>p=0.019</strong></td></tr><tr><td>Thalamus</td><td><strong>0.364 ± 0.018</strong></td><td>0.338 ± 0.02</td><td><strong>0.399 ± 0.014</strong></td><td><strong>0.365 ± 0.018</strong></td><td><strong>F=18.788</strong><br><strong>p=0.0004</strong></td><td><strong>F=83.755</strong><br><strong>p&lt;0.0001</strong></td><td>F=1.688<br>p=0.21</td></tr><tr><td>Dorsolateral anterior thalamic nucleus</td><td>0.18 ± 0.009</td><td><strong>0.182 ± 0.011</strong></td><td><strong>0.199 ± 0.015</strong></td><td><strong>0.208 ± 0.017</strong></td><td><strong>F=15.961</strong><br><strong>p=0.0008</strong></td><td><strong>F=5.821</strong><br><strong>p=0.027</strong></td><td>F=2.224<br>p=0.153</td></tr><tr><td>Dorsomedial anterior thalamic nucleus</td><td><strong>0.1 ± 0.007</strong></td><td>0.089 ± 0.004</td><td><strong>0.113 ± 0.016</strong></td><td><strong>0.095 ± 0.011</strong></td><td><strong>F=7.723</strong><br><strong>p=0.012</strong></td><td><strong>F=20.885</strong><br><strong>p=0.0002</strong></td><td>F=1.552<br>p=0.229</td></tr><tr><td>Lateral striatum</td><td><strong>0.558 ± 0.053</strong></td><td><strong>0.56 ± 0.041</strong></td><td>0.527 ± 0.034</td><td>0.513 ± 0.033</td><td><strong>F=5.091</strong><br><strong>p=0.037</strong></td><td>F=0.916<br>p=0.351</td><td>F=1.953<br>p=0.179</td></tr><tr><td>Lateral hypothalamus</td><td><strong>0.142 ± 0.009</strong></td><td>0.135 ± 0.011</td><td><strong>0.156 ± 0.012</strong></td><td><strong>0.141 ± 0.008</strong></td><td><strong>F=6.726</strong><br><strong>p=0.018</strong></td><td><strong>F=24.059</strong><br><strong>p=0.0001</strong></td><td>F=2.611<br>p=0.123</td></tr><tr><td>Septum</td><td><strong>0.184 ± 0.011</strong></td><td>0.179 ± 0.013</td><td><strong>0.179 ± 0.013</strong></td><td>0.168 ± 0.008</td><td>F=2.925<br>p=0.104</td><td><strong>F=15.887</strong><br><strong>p=0.0009</strong></td><td>F=1.864<br>p=0.189</td></tr><tr><td>Caudocentral septal area</td><td>0.021 ± 0.002</td><td><strong>0.023 ± 0.002</strong></td><td>0.022 ± 0.002</td><td><strong>0.024 ± 0.003</strong></td><td>F=1.169<br>p=0.294</td><td><strong>F=8.436</strong><br><strong>p=0.009</strong></td><td>F=0.263<br>p=0.614</td></tr><tr><td>Hypothalamus</td><td><strong>0.201 ± 0.017</strong></td><td>0.189 ± 0.02</td><td><strong>0.206 ± 0.016</strong></td><td>0.192 ± 0.017</td><td>F=0.37,<br>p=0.551</td><td><strong>F=18.959</strong><br><strong>p=0.0004</strong></td><td>F=0.199<br>p=0.661</td></tr><tr><td>Hippocampus</td><td>0.538 ± 0.057</td><td><strong>0.582 ± 0.088</strong></td><td>0.518 ± 0.037</td><td><strong>0.566 ± 0.049</strong></td><td>F=0.596,<br>p=0.45</td><td><strong>F=11.495</strong><br><strong>p=0.003</strong></td><td>F=0.022<br>p=0.885</td></tr><tr><td>Accessory oculomotor nuclei</td><td><strong>0.04 ± 0.004</strong></td><td>0.039 ± 0.003</td><td><strong>0.044 ± 0.004</strong></td><td>0.041 ± 0.003</td><td>F=3.286,<br>p=0.087</td><td><strong>F=5.202</strong><br><strong>p=0.035</strong></td><td>F=1.706<br>p=0.208</td></tr><tr><td>Dorsal part of the PAG #</td><td>0.239 ± 0.017</td><td>0.27 ± 0.016</td><td>0.258 ± 0.028</td><td>0.294 ± 0.029</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Medioventral part of the PAG #</td><td>0.033 ± 0.004</td><td>0.022 ± 0.003</td><td>0.039 ± 0.009</td><td>0.025 ± 0.002</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Accumbens nucleus ##</td><td>0.049 ± 0.005</td><td>0.053 ± 0.004</td><td>0.054 ± 0.004</td><td>0.058 ± 0.002</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Lobule 1 of the cerebellum</td><td>0.14 ± 0.011</td><td><strong>0.18 ± 0.017</strong></td><td>0.133 ± 0.019</td><td><strong>0.162 ± 0.018</strong></td><td>F=3.009<br>p=0.1</td><td><strong>F=429.64</strong><br><strong>p&lt;0.0001</strong></td><td><strong>F=8.753</strong><br><strong>p=0.008</strong></td></tr><tr><td>Lobule 2 of the cerebellum</td><td><strong>0.191 ± 0.018</strong></td><td><strong>0.194 ± 0.018</strong></td><td>0.156 ± 0.013</td><td>0.16 ± 0.009</td><td><strong>F=31.278</strong><br><strong>p&lt;0.0001</strong></td><td>F=1.445<br>p=0.245</td><td>F=0.072<br>p=0.792</td></tr><tr><td>Lobule 3 of the cerebellum</td><td><strong>0.284 ± 0.033</strong></td><td><strong>0.269 ± 0.03</strong></td><td><strong>0.234 ± 0.02</strong></td><td>0.229 ± 0.017</td><td><strong>F=16.885</strong><br><strong>p=0.0007</strong></td><td><strong>F=9.831</strong><br><strong>p=0.006</strong></td><td>F=2.676<br>p=0.119</td></tr><tr><td>Lobule 4 of the cerebellum</td><td><strong>0.332 ± 0.031</strong></td><td><strong>0.373 ± 0.04</strong></td><td>0.284 ± 0.033</td><td><strong>0.329 ± 0.031</strong></td><td><strong>F=9.953</strong><br><strong>p=0.005</strong></td><td><strong>F=111.734</strong><br><strong>p&lt;0.0001</strong></td><td>F=0.097<br>p=0.759</td></tr></tbody></table>
<table><tbody><tr><td>Lobule 5 of the cerebellum</td><td><strong><u>0.413 ± 0.047</u></strong></td><td>0.384 ± 0.04</td><td><strong><u>0.375 ± 0.035</u></strong></td><td>0.354 ± 0.036</td><td><strong>F=4.662 p=0.045</strong></td><td><strong>F=10.006 p=0.005</strong></td><td>F=0.303 p=0.589</td></tr><tr><td>Lobule 6 of the cerebellum</td><td><strong><u>0.755 ± 0.138</u></strong></td><td>0.735 ± 0.125</td><td>0.674 ± 0.096</td><td><strong><u>0.675 ± 0.084</u></strong></td><td>F=2.052 p=0.169</td><td>F=0.592 p=0.452</td><td>F=0.764 p=0.394</td></tr><tr><td>Lobule 7 of the cerebellum</td><td><strong><u>0.458 ± 0.057</u></strong></td><td>0.425 ± 0.048</td><td><strong><u>0.413 ± 0.047</u></strong></td><td>0.389 ± 0.046</td><td>F=3.546 p=0.076</td><td><strong><u>F=25.945 p&lt;0.0001</u></strong></td><td>F=0.667 p=0.425</td></tr><tr><td>Lobule 8 of the cerebellum</td><td><strong><u>0.522 ± 0.079</u></strong></td><td>0.481 ± 0.074</td><td><strong><u>0.473 ± 0.035</u></strong></td><td>0.442 ± 0.03</td><td>F=2.928 p=0.104</td><td><strong><u>F=58.716 p&lt;0.0001</u></strong></td><td>F=1.063 p=0.316</td></tr><tr><td>Lobule 9 of the cerebellum</td><td><strong><u>0.527 ± 0.085</u></strong></td><td>0.476 ± 0.083</td><td><strong><u>0.467 ± 0.051</u></strong></td><td>0.436 ± 0.042</td><td>F=2.8 p=0.112</td><td><strong><u>F=75.243 p&lt;0.0001</u></strong></td><td><strong><u>F=4.512 p=0.048</u></strong></td></tr><tr><td>Lobule 10 of the cerebellum</td><td><strong><u>0.295 ± 0.033</u></strong></td><td>0.291 ± 0.031</td><td><strong><u>0.266 ± 0.043</u></strong></td><td>0.263 ± 0.042</td><td>F=2.996 p=0.101</td><td>F=1.196 p=0.289</td><td>F=0.0001 p=0.992</td></tr><tr><td>Cerebellar white matter</td><td><strong><u>1.186 ± 0.103</u></strong></td><td><u>1.055 ± 0.087</u></td><td><strong><u>1.026 ± 0.089</u></strong></td><td>0.93 ± 0.066</td><td><strong>F=13.95 p=0.002</strong></td><td><strong><u>F=188.163 p&lt;0.0001</u></strong></td><td><strong><u>F=4.425 p=0.05</u></strong></td></tr><tr><td>Cerebellar peduncles</td><td><strong><u>0.084 ± 0.009</u></strong></td><td>0.077 ± 0.005</td><td><strong><u>0.084 ± 0.007</u></strong></td><td>0.076 ± 0.005</td><td>F=0.018 p=0.896</td><td><strong><u>F=25.305 p&lt;0.0001</u></strong></td><td>F=0.279 p=0.604</td></tr><tr><td>Medial cerebellum nucleus #</td><td><strong><u>0.076 ± 0.006</u></strong></td><td>0.068 ± 0.007</td><td><strong><u>0.07 ± 0.011</u></strong></td><td>0.064 ± 0.006</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Lateral cerebellum nucleus ##</td><td><strong><u>0.018 ± 0.002</u></strong></td><td>0.015 ± 0.001</td><td><strong><u>0.019 ± 0.002</u></strong></td><td>0.015 ± 0.002</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Nucleus of the diagonal band</td><td>0.112 ± 0.008</td><td><strong><u>0.114 ± 0.008</u></strong></td><td>0.115 ± 0.007</td><td><strong><u>0.117 ± 0.007</u></strong></td><td>F=0.572 p=0.459</td><td>F=4.141 p=0.057</td><td>F=0.06 p=0.81</td></tr><tr><td>Dorsal paraventricular nucleus of the thalamus #</td><td><strong><u>0.196 ± 0.02</u></strong></td><td>0.183 ± 0.015</td><td><strong><u>0.228 ± 0.05</u></strong></td><td>0.206 ± 0.019</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Striatum</td><td>1.37 ± 0.057</td><td><strong><u>1.399 ± 0.059</u></strong></td><td><strong><u>1.381 ± 0.073</u></strong></td><td>1.38 ± 0.059</td><td>F=0.02 p=0.89</td><td>F=2.524 p=0.13</td><td>F=2.599 p=0.124</td></tr><tr><td>Lateral septum #</td><td>0.099 ± 0.009</td><td><strong><u>0.117 ± 0.011</u></strong></td><td>0.1 ± 0.007</td><td><strong><u>0.115 ± 0.01</u></strong></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th colspan="3">Interhemispheric regions</th><th></th></tr><tr><th>Brain region</th><th>LTI quails</th><th>STI quails</th><th>Statistical values (Line effect)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Hippocampal commissure</td><td>0.032 ± 0.003</td><td>0.033 ± 0.005</td><td>t=-0.4819, p=0.636</td></tr><tr><td>Pineal gland</td><td>0.116 ± 0.015</td><td><u>0.133 ± 0.016</u></td><td><strong>t=-2.4388, p=0.0253</strong></td></tr><tr><td>Pituitary gland</td><td>0.29 ± 0.05</td><td>0.281 ± 0.052</td><td>t=0.3913, p=0.7</td></tr></tbody></table>

**Table 4** Relative volumes (mean % ± standard error) of brain regions involved in emotional processing according to the hemisphere (Left-H, left hemisphere; Right-H, right hemisphere). Statistical values in bold indicate a significant effect (p<0.05) of the tested factors (line, hemisphere and interaction for bilateral regions; line for interhemispheric regions). The highest significant values observed for line are underlined, for hemisphere are bold. For the regions with no statistical analysis, the # indicates that the assumption of normality was not met and the ## indicates that the assumption of equality of variance was not met

For amygdala-related regions, the relative volumes of extended amygdala, frontoamygdaloid and amygdalohypothalamic tracts were significantly larger in the left than the right hemisphere. Moreover, subjective observation of the data indicates a larger relative volume of the anterior amygdala area in LTI than STI in both left and right hemispheres and a larger relative volume in the right than in the left hemisphere. Subjective observation of the data
also indicates that the relative volume of arcopallium-amygdaloïd complex was smaller in the left than in the right hemisphere. However, in the right hemisphere, LTI was larger than STI whereas there was no difference between lines in the left hemisphere. For amygdaloïd taenial area, subjective observation of the data indicates that the relative volume was larger in LTI than in STI only in the right hemisphere.

For the bed nucleus of stria terminalis and the substantia nigra, there were significant interactions between lines and hemispheres. The relative volume of the bed nucleus of stria terminalis was significantly larger for LTI than STI but only in the right hemisphere. The relative volume of the substantia nigra was smaller in LTI than STI in both hemispheres with the difference being larger in the right than the left hemisphere.

For thalamus, dorsolateral and dorsomedial anterior thalamic nuclei, there were significant differences between the lines. For each, relative volumes were smaller in LTI than STI. However, the relative volume of thalamus and dorsomedial anterior thalamic nucleus were significantly larger in the left than in the right hemisphere whereas the relative volume of dorsolateral anterior thalamic nucleus was smaller in the left than in the right hemisphere. Moreover, the relative volume of the lateral striatum was significantly larger in LTI than in STI whereas the relative volume of lateral hypothalamus was significantly smaller in LTI than in STI.

For septum, caudocentral septal area, hypothalamus, hippocampus (Fig 4), accessory oculomotor nuclei, there were significant differences between the hemispheres. The relative volume of septum, hypothalamus and accessory oculomotor nuclei were significantly larger in the left than in the right hemisphere. In contrast, the relative volume of caudocentral septal area and hippocampus were significantly smaller in the left than in the right hemisphere.

Subjective observation of the data indicates that the relative volumes of the dorsal (Fig 4) and medio ventral parts of the periaqueductal gray were smaller in LTI than in STI. However, the relative volume of the dorsal part of the periaqueductal gray was smaller in the left than in the right hemisphere whereas the relative volume of the medio-ventral part of the periaqueductal gray was larger in the left than in the right hemisphere. Subjective
observation of the data also indicates that the relative volume of the accumbens nucleus was smaller in LTI than in STI and smaller in the left than in the right hemisphere.

For the cerebellum, there were significant interactions between lines and hemispheres. The relative volume of lobule 1 was larger in LTI than STI only for the right hemisphere. For lobule 9 and cerebellum white matter, the relative volumes were significantly larger in LTI than STI in both hemispheres with the difference being larger in the left than in right hemisphere. The relative volumes of lobules 2, 3, 4 (Fig 4) and 5 were significantly larger in LTI than in STI. Moreover, the relative volumes of lobules 3, 5, 7, 8, 9 and cerebellar peduncle were significantly larger in the left than the right hemisphere whereas the relative volume of lobule 4 was significantly smaller in the left than the right hemisphere.

For the endocrine glands (pineal and pituitary), a significant difference was found for the pineal gland, which was smaller in LTI than STI.

Regions involved in other processing (see Table 5)

<table><thead><tr><th rowspan="2">Brain region</th><th colspan="2">LTI quails</th><th colspan="2">STI quails</th><th colspan="3">Statistical values</th></tr><tr><th>Left-H</th><th>Right-H</th><th>Left-H</th><th>Right-H</th><th>Line</th><th>Hemisphere</th><th>Interaction</th></tr></thead><tbody><tr><td>Midbrain</td><td>1.059 ± 0.06</td><td>1.051 ± 0.071</td><td><u>1.15 ± 0.051</u></td><td><u>1.138 ± 0.035</u></td><td><b>F=14.735</b><br><b>p=0.001</b></td><td>F=1.057<br>p=0.318</td><td>F=0.036,<br>p=0.851</td></tr><tr><td>Preoptic area</td><td>0.187 ± 0.013</td><td>0.191 ± 0.017</td><td><u>0.203 ± 0.016</u></td><td><u>0.203 ± 0.018</u></td><td><b>F=4.448</b><br><b>p=0.049</b></td><td>F=0.548<br>p=0.469</td><td>F=0.845<br>p=0.37</td></tr><tr><td>Preisthmic region of the midbrain</td><td><b>0.151 ± 0.01</b></td><td>0.118 ± 0.012</td><td><b><u>0.183 ± 0.009</u></b></td><td><u>0.148 ± 0.015</u></td><td><b>F=39.647</b><br><b>p&lt;0.0001</b></td><td><b>F=330.034</b><br><b>p&lt;0.0001</b></td><td>F=0.456<br>p=0.508</td></tr><tr><td>Apical hyperpallium</td><td>1.99 ± 0.113</td><td><b>2.029 ± 0.121</b></td><td>2.074 ± 0.093</td><td><b>2.138 ± 0.125</b></td><td>F=4.091,<br>p=0.058</td><td><b>F=9.569</b><br><b>p=0.006</b></td><td>F=0.522<br>p=0.479</td></tr><tr><td>Nidopallium</td><td>8.34 ± 0.372</td><td><b>8.536 ± 0.364</b></td><td>8.066 ± 0.311</td><td><b>8.325 ± 0.291</b></td><td>F=2.957<br>p=0.103</td><td><b>F=18.204</b><br><b>p=0.0005</b></td><td>F=0.348<br>p=0.562</td></tr><tr><td>Ambiguus nucleus</td><td>0.012 ± 0.002</td><td><b>0.014 ± 0.002</b></td><td>0.011 ± 0.002</td><td><b>0.014 ± 0.002</b></td><td>F=0.662,<br>p=0.426</td><td><b>F=29.588</b><br><b>p&lt;0.0001</b></td><td>F=0.657<br>p=0.428</td></tr><tr><td>Anterior pretectal and subpretectal nuclei</td><td><b>0.174 ± 0.017</b></td><td>0.162 ± 0.014</td><td><b>0.176 ± 0.015</b></td><td>0.16 ± 0.015</td><td>F=0<br>p=0.999</td><td><b>F=42.136</b><br><b>p&lt;0.0001</b></td><td>F=0.646<br>p=0.432</td></tr><tr><td>Striatopallidal area</td><td><b>0.074 ± 0.005</b></td><td>0.067 ± 0.005</td><td><b>0.08 ± 0.008</b></td><td>0.07 ± 0.006</td><td>F=3.824<br>p=0.066</td><td><b>F=49.132</b><br><b>p&lt;0.0001</b></td><td>F=0.811<br>p=0.38</td></tr><tr><td>Semilunar nucleus</td><td><b>0.052 ± 0.007</b></td><td>0.039 ± 0.004</td><td><b>0.055 ± 0.005</b></td><td>0.041 ± 0.004</td><td>F=1.486<br>p=0.239</td><td><b>F=145.881</b><br><b>p&lt;0.0001</b></td><td>F=0.277<br>p=0.605</td></tr><tr><td>Ventral tegmental area</td><td><b>0.066 ± 0.006</b></td><td>0.059 ± 0.004</td><td><b>0.067 ± 0.007</b></td><td>0.059 ± 0.005</td><td>F=0.281<br>p=0.603</td><td><b>F=20.262</b><br><b>p=0.0003</b></td><td>F=0.012<br>p=0.913</td></tr><tr><td>Caudal hindbrain</td><td><b>2.942 ± 0.196</b></td><td>2.721 ± 0.208</td><td><b>2.964 ± 0.176</b></td><td>2.737 ± 0.181</td><td>F=0.052<br>p=0.823</td><td><b>F=164.425</b><br><b>p&lt;0.0001</b></td><td>F=0.025<br>p=0.877</td></tr><tr><td>Lateral preoptic area</td><td>0.141 ± 0.011</td><td>0.141 ± 0.007</td><td>0.155 ± 0.011</td><td>0.142 ± 0.014</td><td>F=3.599<br>p=0.074</td><td>F=3.581<br>p=0.075</td><td>F=4.354<br>p=0.051</td></tr><tr><td>Rostral hindbrain #</td><td>0.814 ± 0.044</td><td>0.777 ± 0.043</td><td>0.838 ± 0.043</td><td>0.808 ± 0.033</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Lateral pontine nucleus #</td><td>0.08 ± 0.01</td><td>0.066 ± 0.005</td><td>0.075 ± 0.007</td><td>0.07 ± 0.011</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Unknown rostrolateral band #</td><td>0.042 ± 0.003</td><td>0.043 ± 0.002</td><td>0.043 ± 0.004</td><td>0.042 ± 0.004</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Lateral forebrain bundle</td><td>0.073 ± 0.004</td><td><b>0.088 ± 0.005</b></td><td>0.077 ± 0.005</td><td><b>0.09 ± 0.006</b></td><td>F=2.997<br>p=0.101</td><td><b>F=230.682</b><br><b>p&lt;0.0001</b></td><td>F=0.807<br>p=0.381</td></tr><tr><td>Medial forebrain bundle</td><td>0.046 ± 0.003</td><td><b>0.055 ± 0.003</b></td><td><u>0.051 ± 0.004</u></td><td><u>0.06 ± 0.005</u></td><td><b>F=9.429</b><br><b>p=0.007</b></td><td><b>F=114.559</b><br><b>p&lt;0.0001</b></td><td>F=0.003<br>p=0.956</td></tr></tbody></table>
<table><caption>**Table 5** Relative volumes (mean % ± standard error) of other brain regions according to the hemisphere (Left-H, left hemisphere; Right-H, right hemisphere). Statistical values in bold indicate a significant effect (p<0.05) of the tested factors (line, hemisphere and interaction for bilateral regions; line for interhemispheric regions). The highest significant values observed for line are underlined, for hemisphere are bold. For the regions with no statistical analysis, the # indicates that the assumption of normality was not met and the ## indicates that the assumption of equality of variance was not met</caption><tbody><tr><td>Nigrostriatal tract</td><td>0.051 ± 0.003</td><td><strong>0.06 ± 0.005</strong></td><td>0.051 ± 0.003</td><td><strong>0.059 ± 0.004</strong></td><td>F=0.247<br>p=0.625</td><td><strong>F=70.433</strong><br><strong>p&lt;0.0001</strong></td><td>F=0.426<br>p=0.522</td></tr><tr><td>Tectothalamic tract</td><td>0.191 ± 0.019</td><td><strong>0.211 ± 0.019</strong></td><td><u>0.207 ± 0.013</u></td><td><strong>0.234 ± 0.018</strong></td><td><strong>F=6.976</strong><br><strong>p=0.017</strong></td><td><strong>F=89.953</strong><br><strong>p&lt;0.0001</strong></td><td>F=2.042<br>p=0.17</td></tr><tr><td>Corticomesencephalic tract</td><td>0.239 ± 0.014</td><td>0.237 ± 0.02</td><td>0.23 ± 0.014</td><td>0.227 ± 0.012</td><td>F=2.241<br>p=0.152</td><td>F=0.559<br>p=0.464</td><td>F=0.015<br>p=0.904</td></tr><tr><td>Amygdalofugal tract</td><td>0.101 ± 0.009</td><td>0.105 ± 0.01</td><td>0.108 ± 0.008</td><td>0.111 ± 0.009</td><td>F=3.351<br>p=0.084</td><td>F=3.345<br>p=0.084</td><td>F=0.044<br>p=0.836</td></tr><tr><td>Quintofrontal tract</td><td>0.015 ± 0.002</td><td>0.015 ± 0.002</td><td>0.016 ± 0.001</td><td>0.016 ± 0.002</td><td>F=2.369<br>p=0.141</td><td>F=2.046<br>p=0.17</td><td>F=0.128<br>p=0.725</td></tr><tr><td>Medial longitudinal fasciculus</td><td>0.167 ± 0.015</td><td>0.172 ± 0.015</td><td>0.167 ± 0.016</td><td>0.167 ± 0.014</td><td>F=0.206<br>p=0.656</td><td>F=0.675<br>p=0.422</td><td>F=0.946<br>p=0.344</td></tr><tr><td>Subgeniculate nuclei #</td><td>0.171 ± 0.019</td><td>0.155 ± 0.016</td><td>0.161 ± 0.016</td><td>0.146 ± 0.016</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pallium ##</td><td>1.823 ± 0.135</td><td>1.735 ± 0.157</td><td>1.745 ± 0.058</td><td>1.691 ± 0.114</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="8"><strong>Interhemispheric region</strong></td></tr><tr><td>Region</td><td>LTI quail</td><td>STI quail</td><td></td><td></td><td colspan="3">Statistical values (Line Effect)</td></tr><tr><td>Mammillary bodies ##</td><td>0.069 ± 0.008</td><td>0.07 ± 0.005</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Anterior commissure</td><td>0.077 ± 0.008</td><td>0.075 ± 0.006</td><td></td><td></td><td>t=0.6799, p=0.505</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Posterior commissure #</td><td>0.054 ± 0.005</td><td>0.064 ± 0.02</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Vestibular commissure</td><td>0.1 ± 0.008</td><td>0.097 ± 0.008</td><td></td><td></td><td>t=0.8353, p=0.414</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Decussation of the solitary tract</td><td>0.023 ± 0.003</td><td>0.023 ± 0.002</td><td></td><td></td><td>t=-0.0097, p=0.992</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ventricle #</td><td>6.359 ± 0.283</td><td>6.445 ± 0.307</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

The relative volumes of midbrain, preoptic area and preisthmic region of the midbrain were significantly smaller in LTI than in STI. Moreover, for preisthmic region of the midbrain, the relative volume was larger in the left than in the right hemisphere. The relative volumes of apical hyperpallium, nidopallium and ambiguus nucleus were larger in the right than in the left hemisphere. On the contrary, the relative volumes of anterior pretectal and subpretectal nuclei, striatopallidal area, semilunar nucleus, ventral tegmental area and caudal hindbrain were smaller in the right than in the left hemisphere.

Discussion

In line with our hypothesis, we demonstrated for the first time in male Japanese quail that genetic selection for a specific emotional behavior (tonic immobility) is able to modify the anatomy of brain regions involved in sensory and emotional processing. These results are in agreement with previously published data in the Red Junglefowl (Agnvall et al. 2017) indicating that genetic selection can modify brain anatomy. The differences in relative
volumes observed in our study may be due to several microstructural modifications (Asan et al. 2021). For example, in the grey matter, it may be due to a change in the number or size of the different cells. In the white matter, it may be due to a difference in the number or size of the fibers or even the myelin composition. Moreover these differences may be associated with modification of specific neurotransmitter systems described in the quail brain (e.g., neuropeptide Y, Boswell et al. 1998; serotonin, Cozzi et al. 1991; calcitonin gene related peptide, Lanuza et al. 2000).

The examination of sensory-related regions (in particular olfactory, visual and auditory) demonstrated that several were affected by genetic selection of high-trait emotivity. This suggests that the divergent selection impacted globally the sensory abilities of quails. In visual-related regions, the rotundus nucleus was impacted. Its lesion has also previously been shown to induce an attenuation of red color-preference in quail artificially color-imprinted (Csillag et al. 1995) suggesting the importance of the rotundus nucleus in color and visual perception. These observations suggest that visual perception contributes to the difference in emotivity between STI and LTI lines. These results also provide some support for the speculation that LTI quails display different sensory processing of environmental cues than STI quails (Calandreau et al. 2013). It is important to further assess and compare the perceptual abilities of STI and LTI lines to fully understand the link between perceptual ability, brain anatomy and genetic selection of high-trait emotivity.

The examination of emotional processing regions highlighted numerous differences throughout the emotional neuronal network. The relative volume of arcopallium-amygdaloïd complex and other amygdala-related regions were smaller in STI than LTI quails, further confirming the role of these regions in emotivity. The implication of the arcopallium in the quail emotional neuronal network was previously demonstrated by the lesioning of arcopallium in LTI, which reduced their fear level (Saint-Dizier et al. 2009). Moreover, subjective observation of the data for the PAG showed an impact of divergent selection on the relative volume of this region. These results highlight the involvement of PAG in emotivity in quails (Takeuchi et al. 1996). The PAG is known to be involved in coping style (Bandler and Shipley 1994; Zelena et al. 2018) thus the difference in emotional reaction during the tonic immobility test between the STI and LTI may reflect a more general difference in their coping style. The relative volume of several cerebellar lobules were also
impacted, suggesting that the cerebellum may be involved in emotion in birds as has been shown in mammals (Adamaszek et al. 2017; Moreno-Rius 2018). Divergent selection (high or low reproductive investment) has already been shown to modify purkinje cell size and foliation in the cerebellum of Japanese quails (EL-Andari et al. 2020). The relative volume of the hippocampus was smaller in the left than in the right hemisphere whereas there was no difference between STI and LTI quails. We had expected a difference for the relative volume of the hippocampus between STI and LTI because it is involved in spatial memory (Lormant et al. 2020a) and LTI preferentially use spatial memory whereas STI preferentially use cue-based memory (Lormant et al. 2018). However, this difference in the form of memory used could be explained by a difference in sensory perception. As suggested above, STI and LTI quails may perceive their environment differently, which implies an adaptation of the forms of memory used.

Despite a difference in the corticotropic axis between the two quail lines (Hazard et al. 2005), we did not find any significant difference in their pituitary volumes. In contrast, pineal gland volume was smaller for LTI than STI. It is possible to speculate that this difference is associated with differences in melatonin synthesis and secretion (Gómez Brunet et al. 2002). As melatonin is involved in the stress response in neonatal chicks it would be interesting to investigate the putative role of melatonin in the emotional reactivity of the LTI and STI quails (Saito et al. 2005).

Genetic selection of high-trait emotivity also affects regions involved in other physiological processes. For example, the relative volume of the preoptic area was significantly smaller in LTI than in STI quails. The preoptic area is involved in sexual behavior, in particular because of the presence of aromatase (Balthazart and Foidart 1993; Absil et al. 2001). Based on these results, it would be interesting to compare the sexual behavior of male STI and LTI quails to test whether the difference of relative volume leads to a modification of this behavior.

It is well known that the brains of many birds are functionally and structurally lateralized (Manns and Ströckens 2014; Güntürkün and Ocklenburg 2017) but, to our knowledge, no studies have investigated either the functional or structural lateralization of the Japanese quail brain. However, quails do display behavioral lateralization in a visual task (Valenti et al. 2003). The current results highlighted several brain regions differing in relative volume
between the left and right hemispheres regardless of the line. Future work could investigate
whether these anatomical differences also reflect a functional lateralization of the Japanese
quail brain (Moorman and Nicol 2015; Güntürkün and Ocklenburg 2017).

The current work was conducted with sexually mature male quails. Future work could
investigate the developmental trajectory of the differences in brain morphology between
these quail lines; do they exist *in ovo*, at birth or during early maturation? To our knowledge,
the developmental trajectory of total or regional quail brain volume is unknown. Based on
the developmental trajectory of the zebra finch (*Taeniopygia guttata*) brain, we can speculate
that at 10 weeks of age the quail brain has already reached its maximum volume (Hamaide
et al. 2018). Furthermore, it would be important to investigate whether or not the same
differences in brain morphology also occur for female LTI and STI quails. Such work would
also enable the creation of a template and atlas comprised of both male and female quails,
which would be optimal for studies explicitly investigating the factor sex.

Conclusion

This exploratory work shows for the first time in Japanese quail that genetic selection for a
specific emotional behavior (tonic immobility) is correlated with widespread modification
in brain anatomy. Here we mainly focused on how this selection influenced the anatomy of
several sensory and emotional processing brain regions. The widespread modification also
suggests that the connectivity of brain networks would differ between the LTI and STI
quails; a hypothesis that we are currently investigating using diffusion-weighted imaging.
The exploratory approach taken here facilitates the creation of more focused hypotheses
relating changes in brain structure to differences in expressed behaviors or cognitive
capacities.

Declarations

Funding and Competing Interest

This project was supported by the APR Neuro2Co grant (Convention 2017 00117257; coordinator Elodie Chaillou, France) from Région Centre Val de Loire. Marine Siwiaszczyk's PhD was funded by Région Centre Val de Loire and Beauval Nature
Foundation. Cyril Poupon and Raissa Yebga Hot received funding from the European Union's Horizon 2020 Framework Program for Research and Innovation under the specific Grants No. 945539 (HBP SGA3). The authors have no relevant financial or non-financial interests to disclose.

## Author Contributions

EC, LC, BM, FA, CP contributed to the study conception. EC, LC designed the final study. RYH, JB and DAB performed the MRI acquisition. SAL and MS created the MRI template. MS, MM and EC manually segmented MRI atlas. MS, SAL and EC performed data analysis and interpretation. MS, SAL and EC wrote the first draft of the manuscript. All authors critically revised the manuscript and approved the final version.

## Availability of data and code

The template, atlas and LUT are openly available online: https://doi.org/10.5281/zenodo.4700522. The anatomical MRI (.nii.gz format) for each of the 20 quails, their individual atlas-based segmentations (.nii.gz format), the region volume data (.csv format) and R code (.Rmd and .html format) used for statistical analysis will be available online (https://doi.org/10.5281/zenodo.5584517) when this manuscript has been accepted for publication.

## References

Absil P, Baillien M, Ball GF, et al (2001) The control of preoptic aromatase activity by afferent inputs in Japanese quail. Brain Res Rev 37:38-58.
https://doi.org/10.1016/s0165-0173(01)00122-9

Adamaszek M, D'Agata F, Ferrucci R, et al (2017) Consensus Paper: Cerebellum and Emotion. The Cerebellum 16:552-576. https://doi.org/10.1007/s12311-016-0815-8

Agnvall B, Bélteky J, Jensen P (2017) Brain size is reduced by selection for tameness in Red Junglefowl- correlated effects in vital organs. Sci Rep 7:3306.
https://doi.org/10.1038/s41598-017-03236-4

Asan L, Falfán-Melgoza C, Beretta CA, et al (2021) Cellular correlates of gray matter volume changes in magnetic resonance morphometry identified by two-photon microscopy. Sci Rep 11:4234. https://doi.org/10.1038/s41598-021-83491-8

Avants B, Epstein C, Grossman M, Gee J (2008) Symmetric diffeomorphic image
registration with cross-correlation: Evaluating automated labeling of elderly and
neurodegenerative brain. Med Image Anal 12:26-41.
https://doi.org/10.1016/j.media.2007.06.004

Avants B, Gee JC (2004) Geodesic estimation for large deformation anatomical shape averaging and interpolation. NeuroImage 23:S139-S150.
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.07.010

Avants BB, Tustison NJ, Song G, et al (2011) A reproducible evaluation of ANTs similarity metric performance in brain image registration. NeuroImage 54:2033-2044.
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.09.025

Balthazart J, Foidart A (1993) Brain aromatase and the control of male sexual behavior. J Steroid Biochem Mol Biol 44:521-540. https://doi.org/10.1016/0960-0760(93)90256-V

Bandler R, Shipley MT (1994) Columnar organization in the midbrain periaqueductal gray: modules for emotional expression? Trends Neurosci 17:379-389.
https://doi.org/10.1016/0166-2236(94)90047-7

Baroncini M, Jissendi P, Balland E, et al (2012) MRI atlas of the human hypothalamus. NeuroImage 59:168-180. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.07.013

Baylé JD, Ramade F, Oliver J (1974) Stereotaxic topography of the brain of the quail (Coturnix coturnix japonica). J Physiol (Paris) 68:219-241

Bertin A, Cornilleau F, Lemarchand J, et al (2018) Are there facial indicators of positive emotions in birds? A first exploration in Japanese quail. Behav Processes 157:470-473. https://doi.org/10.1016/j.beproc.2018.06.015

Boswell T, Millam JR, Li Q, Dunn IC (1998) Cellular localization of neuropeptide Y mRNA and peptide in the brain of the Japanese quail and domestic chicken. Cell Tissue Res 293:31-38. https://doi.org/10.1007/s004410051095

Boulay J, Chaillou E, Bertin A, et al (2013) A higher inherent trait for fearfulness is associated with increased anxiety-like behaviours and diazepam sensitivity in Japanese quail. Behav Brain Res 237:124-128.
https://doi.org/10.1016/j.bbr.2012.09.026

Butler AB, Cotterill RMJ (2006) Mammalian and Avian Neuroanatomy and the Question of Consciousness in Birds. Biol Bull 211:106-127. https://doi.org/10.2307/4134586

Cabezas M, Oliver A, Lladó X, et al (2011) A review of atlas-based segmentation for magnetic resonance brain images. Comput Methods Programs Biomed 104:e158-
e177. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2011.07.015

Calandreau L, Bertin A, Favreau-Peigné A, et al (2013) Impact of high and low anxiety trait on object habituation and discrimination: Evidence from selected lines of Japanese quail. Behav Brain Res 250:299-303. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2013.05.032

Cozzi B, Viglietti-Panzica C, Aste N, Panzica GC (1991) The serotoninergic system in the brain of the Japanese quail: An immunohistochemical study. Cell Tissue Res 263:271-284. https://doi.org/10.1007/BF00318769

Csillag A, Kabai P, Kovach J (1995) Effects of diencephalic lesions on approach responses and color preferences in quail. Physiol Behav 58:659-667.
https://doi.org/10.1016/0031-9384(95)00113-W

De Groof G, George I, Touj S, et al (2016) A three-dimensional digital atlas of the starling brain. Brain Struct Funct 221:1899-1909. https://doi.org/10.1007/s00429-015-1011-1

EL-Andari R, Cunha F, Tschirren B, Iwaniuk AN (2020) Selection for Divergent Reproductive Investment Affects Neuron Size and Foliation in the Cerebellum. Brain Behav Evol 95:69-77. https://doi.org/10.1159/000509068

Evans AC, Janke AL, Collins DL, Baillet S (2012) Brain templates and atlases. NeuroImage 62:911-922. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.01.024

Faure JM, Arnould C, Beaumont C, et al (2006) Consequences of selection for fear in Japanese quail - European Poultry Science. ArchGeflügelk 70:216-222

Gómez Brunet A, Gómez Brunet A, Malpaux B, et al (2002) Genetic variability in melatonin secretion originates in the number of pinealocytes in sheep. J Endocrinol 172:397-404. https://doi.org/10.1677/joe.0.1720397

Güntürkün O, Ocklenburg S (2017) Ontogenesis of Lateralization. Neuron 94:249-263.
https://doi.org/10.1016/j.neuron.2017.02.045

Güntürkün O, Verhoye M, De Groof G, Van der Linden A (2013) A 3-dimensional digital atlas of the ascending sensory and the descending motor systems in the pigeon brain. Brain Struct Funct 218:269-281. https://doi.org/10.1007/s00429-012-0400-y

Hamaide J, De Groof G, Van Ruijssevelt L, et al (2018) Volumetric development of the zebra finch brain throughout the first 200 days of post-hatch life traced by in vivo MRI. NeuroImage 183:227-238. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.08.015

Hazard D, Couty M, Faure JM, Guemene D (2005) Daily and photoperiod variations of hypothalamic-pituitary-adrenal axis responsiveness in Japanese quail selected for
short or long tonic immobility. Poult Sci 84:1920-1925.
https://doi.org/10.1093/ps/84.12.1920

Hogg S, Paterson S, Mills AD, File SE (1994) Receptor binding in Japanese quail selected for long or short tonic immobility. Pharmacol Biochem Behav 49:625-628.
https://doi.org/10.1016/0091-3057(94)90079-5

Jarvis ED, Yu J, Rivas MV, et al (2013) Global View of the Functional Molecular Organization of the Avian Cerebrum: Mirror Images and Functional Columns. J Comp Neurol 521:3614-3665. https://doi.org/10.1002/CNE.2304

Jones RB, Mills AD, Faure J-M (1991) Genetic and Experiential Manipulation of Fear-Related Behavior in Japanese Quail Chicks (Coturnix coturnix japonica). J Comp Psychol 105:15-24. https://doi.org/10.1037/0735-7036.105.1.15

Kassambara A (2020) rstatix: Pipe-Friendly Framework for Basic Statistical Tests

Kingsbury MA, Kelly AM, Schrock SE, Goodson JL (2011) Mammal-Like Organization of the Avian Midbrain Central Gray and a Reappraisal of the Intercollicular Nucleus. PLoS ONE 6:e20720. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0020720

Kraimi N, Calandreau L, Zemb O, et al (2019) Effects of gut microbiota transfer on emotional reactivity in Japanese quails (Coturnix japonica). J Exp Biol 222:jeb202879. https://doi.org/10.1242/jeb.202879

Lanuza E, Davies DC, Landete JM, et al (2000) Distribution of CGRP-like immunoreactivity in the chick and quail brain. J Comp Neurol 421:515-532.
https://doi.org/10.1002/(sici)1096-9861(20000612)421:4<515::aid-cne4>3.0.co;2-6

Liu C, Ye FQ, Yen CC-C, et al (2018) A digital 3D atlas of the marmoset brain based on multi-modal MRI. NeuroImage 169:106-116.
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.12.004

Lormant F, Cornilleau F, Constantin P, et al (2018) A trait for a high emotionality favors spatial memory to the detriment of cue-based memory in Japanese quail. Behav Processes 157:256-262. https://doi.org/10.1016/j.beproc.2018.10.006

Lormant F, Cornilleau F, Constantin P, et al (2020a) Role of the hippocampus in spatial memory in Japanese quail. Poult Sci 99:61-66. https://doi.org/10.3382/ps/pez507

Lormant F, Ferreira VHB, Meurisse M, et al (2020b) Emotionality modulates the impact of chronic stress on memory and neurogenesis in birds. Sci Rep 10:14620.
https://doi.org/10.1038/s41598-020-71680-w

Love SA, Marie D, Roth M, et al (2016) The average baboon brain: MRI templates and
tissue probability maps from 89 individuals. NeuroImage 132:526-533.
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.03.018

Manns M, Ströckens F (2014) Functional and structural comparison of visual lateralization in birds – similar but still different. Front Psychol 5:206.
https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00206

Mills AD, Faure J-M (1991) Divergent Selection for Duration of Tonic Immobility and Social Reinstatement Behavior in Japanese Quail (Coturnix coturnix japonica) Chicks. J Comp Psychol 105:25-38. https://doi.org/10.1037/0735-7036.105.1.25

Moorman S, Nicol AU (2015) Memory-related brain lateralisation in birds and humans. Neurosci Biobehav Rev 50:86-102. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2014.07.006

Moreno-Rius J (2018) The cerebellum in fear and anxiety-related disorders. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry 85:23-32.
https://doi.org/10.1016/j.pnpbp.2018.04.002

Poirier C, Vellema M, Verhoye M, et al (2008) A three-dimensional MRI atlas of the zebra finch brain in stereotaxic coordinates. NeuroImage 41:1-6.
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.01.069

Poissenot K, Anger K, Constantin P, et al (2019) Brain mapping of the gonadotropin-inhibitory hormone-related peptide 2 with a novel antibody suggests a connection with emotional reactivity in the Japanese quail (Coturnix japonica, Temminck & Schlegel, 1849). J Comp Neurol 527:1872-1884. https://doi.org/10.1002/cne.24659

Puelles L, Martinez-de-la-Torre M, Martinez S (2019) The Chick Brain in Stereotaxic Coordinates and Alternate Stains Online, 2nd edn. Academic Press

Reiner A, Perkel DJ, Mello CV, Jarvis ED (2004) Songbirds and the Revised Avian Brain Nomenclature. Ann N Y Acad Sci 1016:77-108.
https://doi.org/10.1196/annals.1298.013

Richard S, Davies DC, Faure JM (2000) The role of fear in one-trial passive avoidance learning in Japanese quail chicks genetically selected for long or short duration of the tonic immobility reaction. Behav Processes 48:165-170.
https://doi.org/10.1016/S0376-6357(99)00082-0

Saikali S, Meurice P, Sauleau P, et al (2010) A three-dimensional digital segmented and deformable brain atlas of the domestic pig. J Neurosci Methods 192:102-109.
https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2010.07.041

Saint-Dizier H, Constantin P, Davies DC, et al (2009) Subdivisions of the
arcopallium/posterior pallial amygdala complex are differentially involved in the control of fear behaviour in the Japanese quail. Brain Res Bull 79:288-295.
https://doi.org/10.1016/j.brainresbull.2009.03.004

Saito S, Tachibana T, Choi Y, et al (2005) ICV melatonin reduces acute stress responses in neonatal chicks. Behav Brain Res 165:197-203.
https://doi.org/10.1016/j.bbr.2005.06.045

Satterlee DG, Johnson WA (1988) Selection of Japanese Quail for Contrasting Blood Corticosterone Response to Immobilization. Poult Sci 67:25-32.
https://doi.org/10.3382/ps.0670025

Takeuchi H, Yazaki Y, Matsushima T, Aoki K (1996) Expression of Fos-like immunoreactivity in the brain of quail chick emitting the isolation-induced distress calls. Neurosci Lett 220:191-194. https://doi.org/10.1016/S0304-3940(96)13256-0

Talairach J, Tournoux P (1988) Co-planar stereotaxic atlas of the human brain: 3-Dimensional proportional system: An approach to cerebral imaging., 1st edn. Thieme

Tustison NJ, Avants BB (2013) Explicit B-spline regularization in diffeomorphic image registration. Front Neuroinformatics 7:39. https://doi.org/10.3389/fninf.2013.00039

Tzourio-Mazoyer N, Landeau B, Papathanassiou D, et al (2002) Automated Anatomical Labeling of Activations in SPM Using a Macroscopic Anatomical Parcellation of the MNI MRI Single-Subject Brain. NeuroImage 15:273-289.
https://doi.org/10.1006/nimg.2001.0978

Valenti A, Anna Sovrano V, Zucca P, Vallortigara G (2003) Visual lateralisation in quails (Coturnix coturnix). Laterality Asymmetries Body Brain Cogn 8:67-78.
https://doi.org/10.1080/713754470

Van Essen DC, Dierker DL (2007) Surface-Based and Probabilistic Atlases of Primate Cerebral Cortex. Neuron 56:209-225. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2007.10.015

Vellema M, Verschueren J, Van Meir V, Van der Linden A (2011) A customizable 3-dimensional digital atlas of the canary brain in multiple modalities. NeuroImage 57:352-361. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.04.033

Wylie DRW, Gutierrez-Ibanez C, Pakan JMP, Iwaniuk AN (2009) The optic tectum of birds: Mapping our way to understanding visual processing. Can J Exp Psychol Can Psychol Expérimentale 63:328-338. https://doi.org/10.1037/a0016826

Xiao Q, Güntürkün O (2018) Asymmetrical Commissural Control of the Subdominant Hemisphere in Pigeons. Cell Rep 25:1171-1180.e3.
https://doi.org/10.1016/j.celrep.2018.10.011

Yushkevich PA, Piven J, Hazlett HC, et al (2006) User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability. *NeuroImage* 31:1116–1128.
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.01.015

Zelena D, Menant O, Andersson F, Chaillou E (2018) Periaqueductal gray and emotions: the complexity of the problem and the light at the end of the tunnel, the magnetic resonance imaging. *Endocr Regul* 52:222–238. https://doi.org/10.2478/enr-2018-0027
### III. Médiation scientifique : Comprendre et modéliser le comportement des lignées STI et LTI

#### 1. Modéliser le comportement des lignées de caille à l'aide de robots

Au cours des différentes séances hebdomadaires, le comportement des lignées STI et LTI a été expliqué aux élèves de l'atelier Ciboulot à l'aide de vidéos ou de présentations réalisées par les scientifiques impliqués dans le projet. Les élèves ont intégré le fait que les cailles de la lignée LTI sont considérées comme plus émotives que les cailles de la lignée STI. Pour mettre en application les connaissances acquises, les élèves ont souhaité réaliser à l'aide de leur professeur de technologie, des robots représentant les deux lignées de caille. Comment représenter les différences de comportement à l'aide de robots ? Après réflexion des élèves, il a été décidé d'utiliser des capteurs pour que les robots réagissent différemment à une stimulation. Deux types de capteurs ont été envisagés : des capteurs sonores ou des capteurs visuels. La stimulation avec un capteur visuel étant plus difficile à mettre en place, le capteur sonore a été préféré. Les élèves ont ensuite choisi la stimulation : une balle de ping-pong lancée devant les robots. Une fois les capteurs et la stimulation choisis, les élèves ont appris à programmer ce capteur à l'aide d'un logiciel spécialisé pour les enfants. Une fois le capteur programmé, les élèves ont construit leur robot et ont intégré leur capteur. Lorsqu'une balle de ping-pong est lancé devant le robot représentant la caille de la lignée STI, le robot n'a pas de réaction et continue à avancer normalement. Lorsque la balle est lancée devant le robot représentant la caille de la lignée LTI, le robot se met à tourner sur lui-même. Ces robots représentent donc la différence de réactivité émotionnelle des deux lignées de cailles STI et LTI.

#### 2. Segmentation des images IRM par les élèves de l'atelier Ciboulot

Un des objectifs de l'atelier Ciboulot est de permettre la segmentation d'images IRM par des personnes non expertes et ayant un regard sans apriori sur les délimitations à réaliser, c'est le cas des élèves de l'atelier. Dans cet optique, les élèves de l'atelier Ciboulot ont eu à leur disposition des images IRM de cailles qu'ils ont dû segmenter. La segmentation a été réalisée à l'aide du logiciel gratuit ITK-Snap. La prise en main de ce logiciel a été facile et rapide : ils ont commencé par segmenter des « fausses » images et ont rapidement pu segmenter les images de cerveaux de caille. Les élèves ont alors pu segmenter le cerveau
dans sa globalité puis des régions plus petites telles que le cervelet. Cependant, bien que la
réalisation d'une segmentation soit parfaitement maitrisée par les élèves, aboutir à l'objectif
initial n'a pas été possible. En effet, les ateliers se déroulent sur un créneau d'une heure ce
qui est assez court pour avancer réellement sur une segmentation. La segmentation des
images a donc dû se dérouler sur plusieurs séances (consécutives) ce qui a été perçu comme
répétitif par une partie des élèves. De plus, la segmentation d'images IRM demande de la
concentration tout au long de la séance ce qui peut être difficile pour des collégiens, il fut
donc également difficile de les faire segmenter efficacement sur une séance entière.

Les images IRM sur lesquelles l'atelier Ciboulot a travaillé ont été acquises par NeuroSpin (CEA, Gif-sur-Yvette). Dans le but de comprendre comment ces images ont été acquises, les élèves ont eu l'occasion de visiter NeuroSpin. Lors de cette visite, ils ont pu découvrir les machines IRM qui ont été utilisées pour faire ces acquisitions. Ils ont également pu échanger avec les chercheurs spécialisés dans l'IRM et ils ont pu présenter l'ensemble des travaux qu'ils ont réalisé au cours de leur année scolaire.
**Action pédagogique :** NeuroSpin accueille des collégiens dans le cadre du projet Neuro2Co.

Rédaction : Elodie Chaillou, Marine Siwiaszczyk, Laurent Cario avec la complicité des élèves de l'atelier Ciboulot

Article publié le 29 septembre 2018

https://www.echosciences-centre-valdeloire.fr/communautes/un-cerveau-dans-toutes-les-tetes/articles/action-pedagogique-neurospin-accueille-des-collegiens-dans-le-cadre-du-projet-neuro2co-le-projet
Le projet Neuro2Co, porté par **Elodie Chaillou**, chercheure à l'INRA Val de Loire, rassemble de nombreux partenaires dont NeuroSpin. Ce projet, mené en sciences participatives, vise à tester l'hypothèse selon laquelle l'organisation des connexions cérébrales, le connectome, rend compte des stratégies d'adaptation comportementale des différentes espèces animales. Sous l'impulsion de ce projet, 3 enseignants en sciences du collège André Bauchant (37) animent depuis septembre 2017 un atelier scientifique avec les collaborateurs du projet Neuro2Co, l'atelier Ciboulot, pour les élèves de la 5ème à la 3ème.
C'est dans ce contexte qu'ils sont venus à NeuroSpin le 12 juin dernier, accueillis par **Cyril Poupon** et son équipe pour réaliser l'acquisition d'images en IRM d'un cerveau de caille.
En effet, au sein de ce projet collaboratif, l'équipe de **Cyril Poupon** est chargée de l'acquisition des images anatomiques et de la création des connectomes.

Pour vérifier l'hypothèse, le projet Neuro2Co exige d'utiliser une méthode unique et commune pour décrire et comparer les connectomes de modèles animaux originaux dont les stratégies d'adaptation comportementale sont connues et spécifiques (prédateur, proie, émotifs...). Ces deux exigences sont satisfaites d'une part par l'étude d'un modèle génétique de caille, d'un modèle ovin au vécu spécifique et d'espèces issues de la faune sauvage, et d'autre part par l'utilisation du logiciel NeuroBrainSeg pour segmenter les images obtenues par l'imagerie par résonance magnétique (IRM) à haut et très haut champ, ce logiciel étant utilisable par des non experts. Cette particularité est un atout pour segmenter objectivement les images sans *a priori* et a permis d'associer des citoyens à l'analyse et l'interprétation des images. Cette démarche de sciences participatives a été engagée avec la communauté de communes du Castelrenaudais et plus particulièrement l'équipe enseignante du collège André Bauchant à Château-Renault (37). Au cours de l'année scolaire 2017-2018, un atelier scientifique a été créé, baptisé par les collégiens « Atelier Ciboulot », au cours duquel ils ont découvert les neurosciences, les méthodes d'investigation pour étudier le cerveau, participé à des manifestations scientifiques et visité les laboratoires de recherche.

C'est dans ce contexte, que le 12 juin dernier, 14 collégiens accompagnés de leurs professeurs de SVT, physique-chimie et technologie, d'Elodie Chaillou et de collaborateurs du projet dont **Béatrice Saulnier**, médiatrice scientifique du Centre Sciences, ont été accueillis à NeuroSpin par Cyril Poupon et son équipe. Un programme sur mesure les attendait.
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Accueil des collégiens par Cyril Poupon et présentation du programme de la journée.</figcaption></figure>

Ainsi, ils ont eu la chance de visiter le plateau technique de NeuroSpin (Cyril Poupon et Lionel Allirol), de réaliser des expériences ludiques conçues et animées par Christine Doublé, Raïssa Yebga-Hot et Justine Beaujoin.

<figure><img src="image_23.png" /></figure>
Après le déjeuner et la traditionnelle photo de groupe, les élèves ont présenté leur travail, réalisé au cours de l'année scolaire : des robots simulant le comportement des lignées de cailles très émotives et peu émotives, étudiées dans le projet Neuro2Co.

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

Les élèves ont également pu assister à l'acquisition en temps réel d'images d'un encéphale de caille sur l'IRM 7T pré-clinique de NeuroSpin tout en bénéficiant des explications de Raïssa et Justine qui leur ont aussi montré comment extraire des connexions cérébrales à partir des données acquises à l'aide du logiciel Connectomist.

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

Cette mise en pratique leur a permis de faire le lien avec les différentes thématiques abordées au cours des ateliers qui se sont déroulés tout au long de l'année. Vous pouvez retrouver et suivre les ateliers Ciboulot sur **Echosciences** (https://www.echosciences-centre-valdeloire.fr/communautes/un-cerveau-dans-toutes-les-tetes).

Après cette journée bien remplie, les élèves qui ont eu le privilège de voir la science en train de se faire ont pris le chemin du retour, enrichis de nouvelles connaissances et, on l'espère, de perspectives scientifiques. La cellule communication de l'institut leur avait préparé des « cadeaux maison » dans un joli sac aux couleurs du CEA (Les Défis CEA, les Savanturiers,
le magazine Clefs CEA dédié au cerveau, et quelques goodies).

Un grand merci à Alexandros Popov (UNIRS) pour toutes ses photos !

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

Crédits Photos : Alexandros Popov © CEA

Crédits pour la vignette :

© Atelier Ciboulot, Collège André Bauchant Château-Renault
Hypothèse de l'environnement précoce : le modèle ovin
De nombreuses recherches ont été menées pour comprendre l'impact de l'expérience précoce sur les comportements et sur le cerveau. Il a été montré que l'exposition a un stress lors de la phase précoce de la croissance entraine des effets à long terme que ce soit sur le fonctionnement cérébral, le développement émotionnel ou cognitif (Benmhammed et al., 2019; van Bodegom et al., 2017). Chez l'Homme, un stress prénatal ou une séparation d'avec la mère entraine une hyper activation de l'axe HPA à l'âge adulte ce qui peut entrainer par la suite une dépression (van Bodegom et al., 2017). Au contraire, un isolement social précoce peut entraine une hypo activation de cet axe HPA (van Bodegom et al., 2017). Le développement du cerveau *in utero* et lors de la croissance est fortement impacté par l'environnement. En effet, l'environnement va entrainer une modification de la structure et de la fonction cérébrale due à des modifications épigénétiques (telles qu'une altération de la structure de l'ADN) (Miguel et al., 2019). Ces modifications environnementales vont entrainer des modifications sur le volume cérébral, les microstructures mais aussi la connectivité de structures telles que l'amygdale ou l'hippocampe et vont favoriser l'apparition de maladies mentales (Miguel et al., 2019). Chez les rongeurs, des études ont montré qu'une séparation précoce d'avec la mère entraine des altérations cérébrales et comportementales (Nishi, 2020). Chez le mouton, des études ont montré que l'expérience précoce a également un impact sur leur comportement. La séparation précoce avec la mère entraine notamment une apathie des agneaux ou encore un niveau basal de cortisol plus élevé (Gaudin et al., 2018). Suite à ces observations, nous avons voulu savoir comment cette expérience précoce impacte de développement cérébral des moutons.

L'hypothèse de notre étude est donc que la plasticité anatomique des régions cérébrales associées aux comportements adaptatifs des animaux est modelé par l'expérience précoce.

Pour réaliser cette étude, nous avons choisi d'utiliser le modèle ovin.