Name: Eine feinmotorische Aufgabe zur Untersuchung der Gelenkkinematik in einem präklinischen Modell neurodegenerativer Erkrankungen (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-13T14:35:00.000+00:00
Duration: 5 min 39 s
Description: Erfahren Sie, wie maschinelles Lernen feinmotorische Defizite bei Nagetieren erkennt. Diese Methode kombiniert Körperteil-Tracking mit Clustering-Algorithmen zur automatisierten Bewegungsanalyse.

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<table><tbody><tr><td>3D-Druckmaterial</td><td>Amazon (Ouvertüre)</td><td>B07PGY2JP1</td><td>PLA Filament 1,75 mm PLA 3D Druckerfilament, Maßgenauigkeit +/- 0,03 mm</td></tr><tr><td>Kamera</td><td>Edmond-Optik</td><td>BFS-U3-13Y3M-C</td><td>1,3 MP, Mono, 170 FPS, AUF Semi PYTHON 1300 x2</td></tr><tr><td>Kamerakabel</td><td>Edmond-Optik</td><td>ACC-01-2300</td><td>USB 3.1, 3 m, Type-A-zu-Micro-B (Verriegelungs-)Kabel</td></tr><tr><td>Kameraobjektiv</td><td>Thor Labs</td><td>MVL5WA</td><td>4,5 mm EFL, F/1,4, 1/2" Format Machine Vision Objektiv</td></tr><tr><td>Verbindung zwischen Kamera und Stativ</td><td>Edmond-Optik</td><td>88-210</td><td>Verbindung von Kamera zum Stativ</td></tr><tr><td>Reinigungstücher</td><td>Amazon (Sani-Stoff)</td><td>B00KMZ7KMO</td><td>AF3 Oberflächendesinfektionsmittel Reinigungsmittel Feuchttuch Dose Milder Geruch 160 Ct P13872</td></tr><tr><td>Computer</td><td>Dell</td><td>Präzision</td><td>Intel Core i7-13700 @ 2,1 GHz, NVIDIA T1000 8 GB, RAM 16 GB</td></tr><tr><td>IR-Licht</td><td>Amazon (Serlium)</td><td>B0BJFDBT44</td><td>Kamera IR-Licht 48 LED IR-Beleuchtungslampen Wasserdichte Infrarot-Nachtsichtlampe für Sicherheits-CCTV-Kamera&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;</td></tr><tr><td>Plattenkleber</td><td>Amazon (Sdintar)</td><td>B0B1DLRPNZ</td><td>Glaskleber</td></tr><tr><td>Plexiglas</td><td>Amazon (TOOLINHAND&nbsp; USA)</td><td>B0BRJ1L8TR</td><td>12 & Times; 12" klare gegossene Acryl-/Plexiglasplatten – transparente 1/8" Dick (3 mm)&nbsp;</td></tr><tr><td>Python</td><td>&nbsp; Python Software Foundation</td><td>Python 3.7</td><td></td></tr><tr><td>Spinview</td><td>Teledyne Technologies</td><td>Version 3.1.0.79&nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>Zuckerpellets (45 mg)</td><td>Bioserv</td><td>F0023</td><td>45 mg, geschmacklos 50.000 pro Packung; Inhaltsstoffe: Saccharose, Dextrose, Magnesiumstearat, Kalziumsilikat, Mineralöl</td></tr><tr><td>Tripod</td><td>Amazon (YOUYI)</td><td>B086PYJF9D</td><td>Amazon Flexible Schreibtisch-Webcam-Stativ</td></tr><tr><td>Pinzette</td><td>Feine wissenschaftliche Werkzeuge</td><td>11064-07</td><td>Iris-Zange</td></tr><tr><td>Wachs</td><td>Amazon (Orthomechanik)</td><td>B00FKDC0UU</td><td>Genuine Orthowax&nbsp;</td></tr></tbody></table>

eine feinmotorische aufgabe zur untersuchung der gelenkkinematik in einem präklinischen modell neurodegenerativer erkrankungen

A Fine Motor Task to Study Joint Kinematics in a Preclinical Model of Neurodegenerative Disease

Eine feinmotorische Aufgabe zur Untersuchung der Gelenkkinematik in einem präklinischen Modell neurodegenerativer Erkrankungen

Motor dysfunction is a critical, yet often underappreciated, component of neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease (AD) and related ...

a-fine-motor-task-to-study-joint-kinematics-preclinical-model

Research

Forschung

JoVE Journal

Neuroscience

Neurowissenschaften

Es wird ein Paradigma vorgestellt, um den Erwerb einer hochpräzisen geschickten Aufgabe zum Erreichen der Vordergliedmaßen bei Ratten zu analysieren.

Erwerb eines Hochpräzise Skilled Vorderbein Erreichen Aufgabe in Ratten

Um die komorbiden Alzheimer-Krankheit (AD) und Schlaganfall Zustand in einem neuen Modell zu untersuchen, werden drei Verhalten Aufgaben beschrieben, die sowohl die Motorsteuerung und kognitive Verhalten beurteilen. Zu diesen Aufgaben gehören die Strahl zu Fuß Aufgabe, Zylinder Aufgabe und Morris-Wasserlabyrinth.

Motor und Hippokampus-Dependent Spatial Learning und Referenz-Gedächtnis-Bewertung in einem transgenen Mausmodell der Alzheimer-Krankheit mit Schlaganfall

Kinematische Ganganalyse in der Sagittalebene liefert präzise Informationen über wie Bewegung ausgeführt wird. Wir beschreiben die Anwendung dieser Techniken, Gang Defizite für Mäuse ausgesetzt Autoimmun-vermittelter Demyelinisierung zu identifizieren. Diese Methoden können auch verwendet werden, Gang Defizite für andere Maus-Modellen mit eingeschränkter Fortbewegung zu charakterisieren.

Sagittalebene kinematische Ganganalyse bei C57BL/6 Mäusen unterworfen MOG35-55 induzierte experimentelle Autoimmune Enzephalomyelitis

Dieses Manuskript beschreibt eine halbautomatische Aufgabe, die Supination in Ratten quantifiziert. Ratten erreichen, erfassen und eine sphärische Manipulandum supinieren. Die Ratte ist mit einem Pellet belohnt, übersteigt die Umdrehung Winkel ein Kriterium, die vom Benutzer festgelegt. Diese Aufgabe erhöht den Durchsatz, Empfindlichkeit gegenüber Verletzungen und Objektivität im Vergleich zu traditionellen Aufgaben.

Drehknopf Supination Aufgabe: Eine halbautomatische Methode für die Beurteilung der Funktion der Vordergliedmaße bei Ratten

Die Messung der Nervenleitgeschwindigkeit ist ein nützliches Instrument zur Maus-Modellen der Neurodegeneration zu beurteilen, aber es ist häufig nur angewendet, um den Ischiasnerv im Hintergliedmaßen zu stimulieren. Hier beschreiben wir eine Technik, um zusammengesetzte Muskel Aktionspotential (CMAP) in Vivo in der Maus vordergliedmaße Muskeln innerviert den Plexus brachialis zu messen.

In Vivo Elektrophysiologische Messungen der zusammengesetzten Muskel Aktionspotential aus die Vorderbeine in Maus-Modellen der Motor Neuron Degeneration

In dieser Studie zeigen wir Ihnen die Nutzung der kinematischen Ganganalyse anhand der ventralen Flugzeug imaging zu überwachen, die subtilen Veränderungen in motorische Koordination sowie das Fortschreiten der Neurodegeneration mit zunehmendem Alter in Maus-Modellen (z. B. Endophilin mutant Mauslinien).

Ganganalyse altersabhängigen motorische Beeinträchtigungen bei Mäusen mit neurodegenerativen Erkrankungen

Hier wird ein Protokoll zur Erfassung und Analyse dreidimensionaler Kinematik entolierter Vierbeiner bei Nagetieren für präklinische Studien vorgestellt.

3D Kinematic Gait Analysis for Preclinical Studies in Rodents

Nagetier qualifizierte sausen wird häufig verwendet, um geschickte Fähigkeiten zu studieren, erfordert aber viel Zeit und Mühe, um die Aufgabe zu implementieren und das Verhalten zu analysieren. Wir beschreiben eine automatisierte Version des geschickten Erreichens mit Bewegungsverfolgung und dreidimensionaler Rekonstruktion von Reichweitenbahnen.

Automatisierte Ratte Single-Pellet Erreichen mit 3-dimensionalen Rekonstruktion von Pfoten- und Digit-Trajektorien

Dieses Protokoll soll den Einfluss von Aufgabenzuständen auf Bewegungsstrategien bei chronischen Schlaganfallüberlebenden untersuchen. Darüber hinaus kann dieses Protokoll verwendet werden, um zu untersuchen, ob eine Einschränkung der Ellenbogendehnung, die durch neuromuskuläre elektrische Stimulation induziert wird, eine Rumpfkompensation bei zielgerichteten Armreichungen bei nicht behinderten Erwachsenen verursacht.

Der Einfluss motorischer Aufgabenbedingungen auf die zielgerichtete Armreichungskinematik und Rumpfkompensation bei chronischen Schlaganfallüberlebenden

Das vorliegende Protokoll beschreibt, wie drahtlose Optogenetik in Kombination mit Hochgeschwindigkeits-Videografie in einer einzigen Pellet-Reach-to-Grasp-Aufgabe verwendet werden kann, um die neuronalen Schaltkreise zu charakterisieren, die an der Leistung eines qualifizierten motorischen Verhaltens in sich frei bewegenden Mäusen beteiligt sind.

Im lebenden Organismus Drahtlose optogenetische Steuerung des motorischen Verhaltens

Dieses Protokoll etabliert eine kinematische Bewertungspipeline für Ratten-Hintergliedmaßen mittels eines markerlosen Laufbandtests mit Deep-Learning-gesteuerter Auto-Labeling, die eine reproduzierbare Bewegungsquantifizierung ermöglicht.

Tiefenlernen-basiertes Mehrgelenk-Synchrontracking zur objektiven Quantifizierung der Hintergliedmaßen-Lokomotor-Kinematik bei Ratten

Erfahren Sie, wie maschinelles Lernen feinmotorische Defizite bei Nagetieren erkennt. Diese Methode kombiniert Körperteil-Tracking mit Clustering-Algorithmen zur automatisierten Bewegungsanalyse.

Eine feinmotorische Aufgabe zur Untersuchung der Gelenkkinematik in einem präklinischen Modell neurodegenerativer Erkrankungen

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