رواية حيوان موتور دالة واحدة تتبع النظام باستخدام برامج بسيطة ومتوفرة بسهولة
August 31st, 2018
تهدف الدراسة الحالية إلى أتمتة التقدير الكمي لحالات العجز الحركي في الفئران. نموذج التقييم الأولى تقيم السيارات الخسارة الناتجة عن غرس ميكروليكترودي إينتراكورتيكال في القشرة الحركية. نحن تقريرا عن تطوير واستخدام خوارزمية تتبع استخدام قابلة للتكيف بسهولة وبسيطة ومتاحة بسهولة ترميز البرمجيات.
يمكن أن تساعد هذه الطريقة في تحسين الاتساق في الاختبارات السلوكية للحيوانات الصغيرة عن طريق إنشاء مقاييس موضوعية للوظائف الحركية. تتمثل ميزة هذه التقنية في أنه على عكس الطرق التقليدية ، يتم تحديد النتائج كميا بواسطة نظام كمبيوتر يقلل من الخطأ البشري والجهد والوقت. ستظهر هذا الإجراء مارينا يو وسيدني ليندنر ، الباحثان الجامعيان من مختبر كابادونا.
ابدأ التصوير وضع في وسط الشبكة ، متجها بعيدا عن الباحث لبدء اختبار الشبكة. اسمح للحيوان بالركض بحرية لمدة ثلاث دقائق أثناء تسجيل الفيديو من الأعلى. توقف عن التصوير عند انتهاء الفترة الزمنية التي تبلغ مدتها ثلاث دقائق وأعد إلى قفص منزله.
نظف الشبكة باستخدام مادة Sterilant القائمة على ثاني أكسيد الكلور ، مع الحرص على تجفيف الأسطح بالكامل قبل الاختبار. بعد ذلك ، لاختبار السلم ، ضع في قفص مؤقت نظيف. اضبط جهاز السلم ليمتد على قفصين ، حيث يكون قفص البداية عبارة عن قفص نظيف والقفص النهائي هو القفص الحي للحيوان ، وهو حافز لإكمال الجري.
ضع الكاميرا على حامل ثلاثي القوائم ، متمركزا على طول السلم. قم بالتمديد إلى الحامل ثلاثي القوائم بحيث تكون عدسة الكاميرا في ارتفاع درجة السلم. ضع الكاميرا بحيث تتماشى الدرجات تماما مع العدسة ، لأن هذا مهم لخوارزمية اكتشاف الانزلاق في رمز BVAS.
ابدأ تسجيل الفيديو واسمح للحيوان ببدء الجري عن طريق إمساك كفوفه الأمامية فوق الدرجة الأولى من السلم. اسمح للحيوان بالانتقال إلى السلم دون مساعدة. اسمح للحيوان بالانتقال من خط البداية إلى خط النهاية بالسرعة التي تناسبه أثناء التصوير.
أخيرا ، قم بإنهاء تسجيل الفيديو وإزالة من السلم بمجرد أن يكمل الجري. ابدأ بتسمية كل مقطع فيديو بتسمية لجميع مقاطع فيديو اختبار الشبكة. خذ مقاطع الفيديو المسماة الآن على اسم كل وضع الملفات في مجلد التخزين الخاص به.
بعد ذلك، قم بإنشاء ملف جدول بيانات فارغ جديد لتخزين البيانات لكل دراسة ووضع اختبار. بعد ذلك ، قم بتثبيت أحدث إصدار من BVAS بالنقر المزدوج على أيقونة المثبت. بعد اكتمال التثبيت ، انقر نقرا مزدوجا فوق أيقونة برنامج BVAS لإظهار قائمة BVAS الرئيسية ، والتي تسمح بالخيارات التالية: تحليل الشبكة أو تحليل السلم أو مراجعة السلم أو الإنهاء.
داخل برنامج BVAS ، ابدأ بتحديد تحليل الشبكة من شاشة القائمة العلوية. بعد ذلك ، استخدم الزر "علامات الحذف" بجوار مربع الإدخال العلوي لتصفح نظام الملفات للعثور على ملف مقاطع الفيديو المراد تحليلها. حدد الزر علامات الحذف بجوار مربع الإدخال السفلي لاستعراض نظام الملفات لتحديد ملف جدول البيانات الذي تريد تخزين البيانات فيه.
انقر فوق انتقال لبدء عملية التحليل. افحص صور كل فيديو على شاشة المراجع. حدد الزر تحرير إذا لم تكن هناك خطوط خضراء أو إذا لم يظهر الخط الأخضر في المربع الصحيح حول منطقة الاختبار.
لتحرير الزوايا، حدد الزر تحرير الزوايا. اتبع التعليمات الموجودة على يمين الصورة التمثيلية لتحديد منطقة الاختبار واضغط على Enter لإكمال عملية التحديد. أخيرا ، حدد تم لحفظ التحديد والعودة إلى شاشة المراجع.
ثم حدد الزر الأوسط تم لبدء عملية التحليل الكامل ، بمجرد تحديد منطقة الشبكة لكل مقطع فيديو بشكل صحيح. اسمح بتشغيل البرنامج وعند الانتهاء، ستظهر مطالبة بنجاح. بعد ذلك ، حدد تحليل سلم من القائمة العلوية لفتح قائمة تحليل السلم.
حدد زر الإدخال العلوي علامات الحذف لتحديد المجلد الذي يحتوي على مقاطع فيديو سلم تحمل اسم كل. بعد ذلك ، حدد الزر "علامات الحذف" السفلية لتحديد دليل لحفظ مجلد يحتوي على بيانات من مقاطع فيديو السلم لمراجعتها لاحقا. حدد انتقال لبدء عملية التحليل، وكرر نفس الخطوات لتحليل اختبار المجال المفتوح.
اسمح للبرنامج بالتشغيل وعند المنافسة ، ستظهر مطالبة بالنجاح. ضمن برنامج BVAS ، حدد مراجعة صورة السلم من القائمة العلوية لسحب شاشة تحديد ملف مراجعة السلم. حدد زر علامات الحذف العلوي لتحديد مجلد ملفات البيانات ، وحدد زر علامات الحذف السفلي لتحديد ملف جدول البيانات الذي تم إنشاؤه للدراسة.
ثم اضغط على Go لبدء عملية المراجعة اليدوية. بعد ذلك ، اعرض قائمة مراجعة بيانات السلم المفتوحة تلقائيا. إذا تم اكتشاف زلة، فاستخدم زري الإطار التالي والإطار الأخير للتحقق من أي إطارات مسجلة على التوالي، إن وجدت.
استخدم مفتاح تبديل الانزلاق للإشارة إلى قدم الجرذ التي انزلقت. اترك مفتاح التبديل قيد التشغيل No Slip إذا كان الاكتشاف إيجابيا خاطئا. انقر فوق حفظ ومتابعة للانتقال إلى الاكتشاف التالي.
في حالة الفشل، استخدم مفتاح التبديل للإشارة إلى ما إذا كان الفشل ناتجا عن الانعكاس أو الركود. أخيرا ، انقر فوق حفظ و متابعة للانتقال إلى الاكتشاف التالي. في آخر اكتشاف، انقر على حفظ ومتابعة لإكمال التحليل وحفظ البيانات في ملف جدول البيانات الذي تم اختياره سابقا.
رفض إشعار الإنجاز. في هذه الدراسة ، أظهرت نتائج اختبار شبكة المجال المفتوح أن المراجعين الخبراء كانوا أكثر اتساقا من المراجعين المبتدئين ، ولكن عند استخدام BVAS ، لم يكن هناك أي تباين لكل من المستخدمين الخبراء والمبتدئين. وبالمثل ، أظهرت نتائج اختبار السلم أن المراجعين الخبراء كانوا أكثر اتساقا من المراجعين المبتدئين ، ولكن عند استخدام BVAS ، لم يكن هناك ، مرة أخرى ، أي تباين لكل من المستخدمين الخبراء والمبتدئين.
بالنسبة لاختبار شبكة المجال المفتوح ، شوهدت الاتجاهات على مدار دراسة زيادة السرعة القصوى التي تم تحقيقها ، وزيادة إجمالي المسافة المقطوعة ، وزيادة عدد خطوط الشبكة المتقاطعة. تراوحت النسبة المئوية للمنعطفات اليمنى إلى حد كبير بين 40 و 50٪ أخيرا ، بالنسبة لاختبار السلم ، كان هناك اتجاه تنازلي في وقت عبور السلم ، تليها زيادة في الوقت ، بدءا من الأسبوع الرابع تقريبا. يقوم البرنامج تلقائيا باكتشاف وجدولة عدد زلات المخلب أثناء عبور السلم.
وفي عملية مراجعة الفيديو ، يمكن للمستخدم فرز الزلات المكتشفة إلى زلات مخلب يسرى مقابل يمين كما هو موضح في الرسم البياني الشريطي. بمجرد إتقانها ، يمكن إكمال هذه التقنية في 30 إلى 40 دقيقة لكل لكل جلسة اختبار. أثناء محاولة هذا الإجراء ، من المهم التصوير في بيئة مضاءة جيدا على المستوى الصحيح وبتباين عال بين والخلفية.
باتباع هذا الإجراء ، يمكن تنفيذ مهام سلوكية إضافية من أجل الإجابة على أسئلة محددة في نماذج المرض أو الإصابة. بينما نستخدم هذه الطريقة لتقديم نظرة ثاقبة للعجز الحركي الناجم عن زرع الجهاز في الدماغ ، يمكن استخدام تقنية التحليل هذه في العديد من نماذج الأمراض أو الإصابات الأخرى. بعد مشاهدة هذا الفيديو ، يجب أن يكون لديك فهم جيد لكيفية تصوير وتحليل مقاطع الفيديو السلوكية باستخدام برنامج BVAS الخاص ب Capadona Lab ، والذي يوفر تقنية قياس سلوك قابلة للتكرار.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
نظرة عامة
تركز هذه الدراسة على أتمتة قياس العجز الحركي في الفئران، تحديدًا تقييم فقدان الوظائف الحركية بسبب زرع الأقطاب الدقيقة داخل القشرة الحركية. تم تطوير خوارزمية تتبع باستخدام برامج برمجة متاحة لتعزيز عملية التقييم.
مكونات الدراسة الرئيسية
مجال العلم
- علم الأعصاب
- الاختبار السلوكي
- تقييم الوظيفة الحركية
الخلفية
- العجز الحركي في نماذج الحيوانات مهم لفهم الحالات العصبية.
- الطرق التقليدية لتقييم الوظيفة الحركية يمكن أن تكون ذاتية وتميل إلى الخطأ البشري.
- الأنظمة الآلية يمكن أن توفر قياسات أكثر موثوقية وموضوعية.
- تهدف هذه الدراسة إلى تحسين اتساق الاختبار السلوكي في الحيوانات الصغيرة.
غرض الدراسة
- تطوير طريقة لتحديد العجز الحركي في الفئران.
- تقليل الخطأ البشري في التقييمات السلوكية.
- إنشاء مقاييس موضوعية لتقييم الوظيفة الحركية.
الطرق المستخدمة
- تنفيذ خوارزمية تتبع لمقاييس الوظيفة الحركية.
- تسجيل الفيديو للفئران خلال اختبار الشبكة لمدة ثلاث دقائق.
- تحليل اللقطات المسجلة لتقييم الأداء الحركي.
- استخدام برامج البرمجة المتاحة لتطوير الخوارزمية.
النتائج الرئيسية
- أظهر النظام الآلي تحسنًا في اتساق قياس العجز الحركي.
- أظهرت النتائج انخفاضًا في الخطأ البشري مقارنة بالطرق التقليدية.
- أثبتت خوارزمية التتبع فعاليتها في تحديد مقاييس الوظيفة الحركية.
- نجح الباحثون الجامعيون في تنفيذ الإجراء في مختبر Capadona.
الاستنتاجات
- تقدم الدراسة طريقة موثوقة لتقييم العجز الحركي في الفئران.
- الأتمتة في الاختبار السلوكي يمكن أن تعزز دقة النتائج.
- قد يكون هذا النهج مفيدًا لأبحاث علم الأعصاب في المستقبل.
الأسئلة المتداولة
Executive Industry Relevance
Automated motor function tracking addresses the need for objective, reproducible behavioral phenotyping in preclinical neuroscience research. By reducing inter-observer variability and human error, the system enhances data reliability for target validation and mechanistic de-risking in CNS drug discovery. This supports consistent cross-functional interpretation of motor endpoints across discovery and translational workflows.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables quantitative interrogation of motor phenotypes to support target hypothesis testing in disease models.
- Operational Value: Provides standardized, computer-generated metrics that reduce subjectivity in behavioral assessments.
- Predictive Value: Improves confidence in target engagement readouts by minimizing noise in functional outcome measures.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Generates quantifiable outputs including total distance traveled, maximum velocity, turn counts, and grid line crossings for high-throughput screening compatibility.
- Reproducibility: Eliminates variance between expert and novice users, ensuring consistent data generation across sites and operators.
- Scalability: Uses readily available software, enabling easy deployment and adaptation across multiple behavioral paradigms.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Supports longitudinal tracking of motor function trends, such as changes in ladder crossing time or paw slip incidence, to model disease progression or recovery.
- Mechanistic De-risking: Facilitates objective correlation of motor deficits with neural interventions, strengthening causal inference in target validation.
- Preclinical Alignment: Outputs like paw slip detection and failure modes (stagnation/reversal) provide translatable functional readouts for IND-enabling studies.
Pipeline & Workflow Integration
The BVAS system integrates into the discovery continuum from early phenotypic screening through lead optimization and preclinical validation, particularly for CNS targets where motor function is a key biomarker.
- Discovery Biology: Supports hypothesis-driven assessment of motor circuit function following genetic or pharmacological modulation.
- Screening: Delivers standardized, quantitative video-based readouts suitable for assay automation and compound effect comparison.
- Analytics: Generates multiple parametric outputs (velocity, distance, turns, slips, timing) enabling multivariate analysis of motor behavior.
- Translational Research: Enables continuous monitoring of motor recovery or decline, aligning with clinical functional assessments.
- Enterprise Reuse: Built on accessible coding tools, allowing adaptation across injury, neurodegeneration, and neuromuscular disease models without proprietary constraints.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing biological noise in motor endpoint measurements.
- Operational Value: Cuts analysis time to 30–40 minutes per animal while improving inter-user consistency to zero variance.
- Strategic Value: Enables faster, more reliable go/no-go decisions in lead optimization by improving data quality.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement through reproducible, quantifiable motor phenotyping across study cohorts.
Implementation Considerations
- Requires basic proficiency in video tracking software and spreadsheet data management.
- Needs consistent lighting, high animal-background contrast, and top-down camera positioning for accurate thresholding.
- Dependent on proper calibration of the slip detection algorithm via camera alignment with ladder rungs.
- Limited to single-animal tracking; not designed for group-housed or social interaction assays.
- Relies on manual validation steps (e.g., corner editing, slip review) to ensure tracking accuracy.
