Name: Una tarea de motricidad fina para estudiar la cinemática articular en un modelo preclínico de enfermedad neurodegenerativa (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-13T14:35:00.000+00:00
Duration: 5 min 39 s
Description: Aprende a evaluar déficits motores en ratas TgF344-AD mediante un test de motricidad fina con aprendizaje automático. Este método combina seguimiento de partes corporales y clustering para clasificar movimientos con precisión.

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<table><tbody><tr><td>Material para impresión 3D</td><td>Amazon (Obertura)</td><td>B07PGY2JP1</td><td>Filamento PLA 1,75 mm Filamento para impresora 3D PLA, precisión dimensional +/- 0,03 mm</td></tr><tr><td>Cámara</td><td>Edmond Optics</td><td>BFS-U3-13Y3M-C</td><td>1,3 MP, mono, 170 fps, ON Semi PYTHON 1300 x2</td></tr><tr><td>Cables de cámara</td><td>Edmond Optics</td><td>ACC-01-2300</td><td>USB 3.1, 3 m, Tipo A a Micro-B (Bloqueo)</td></tr><tr><td>Lente de cámara</td><td>Thor Labs</td><td>MVL5WA</td><td>Lente de visión por máquina EFL, F/1.4, formato 1/2" de 4,5 mm</td></tr><tr><td>Conexión cámara a trípode</td><td>Edmond Optics</td><td>88-210</td><td>Conexión de la cámara al trípode</td></tr><tr><td>Toallitas limpiadoras</td><td>Amazon (Sani-Cloth)</td><td>B00KMZ7KMO</td><td>Limpiador de desinfectante de superficie AF3 Recipiente de toallita con aroma suave 160 Ct P13872</td></tr><tr><td>Ordenador</td><td>Dell</td><td>Precisión</td><td>Intel Core i7-13700 @ 2,1 GHz, NVIDIA T1000 8 GB, RAM 16 GB</td></tr><tr><td>Luz IR</td><td>Amazonas (Serlium)</td><td>B0BJFDBT44</td><td>Cámara Luz IR 48 LED Iluminadores IR Luces Impermeable Infrarrojo Luz nocturna para seguridad Cámara CCTV &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;</td></tr><tr><td>Pegamento para paneles</td><td>Amazon (Sdintar)</td><td>B0B1DLRPNZ</td><td>Pegamento de vidrio</td></tr><tr><td>Plexiglás</td><td>Amazon (TOOLINHAND&nbsp; EE. UU.)</td><td>B0BRJ1L8TR</td><td>12 y más veces; Láminas transparentes de acrílico/plexiglás fundido de 12" - transparentes de 1/8" Grueso (3 mm) y nobsp;</td></tr><tr><td>Python</td><td>&nbsp; Fundación de Software Python</td><td>Python 3.7</td><td></td></tr><tr><td>Spinview</td><td>Teledyne Technologies</td><td>Versión 3.1.0.79&nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>Pellets de azúcar (45 mg)</td><td>Bioserv</td><td>F0023</td><td>45 mg, sin saborizar 50.000/caja; Ingredientes: Sacarosa, Dextrosa, Estearato de Magnesio, Silicato de Calcio, Aceite Mineral</td></tr><tr><td>Trípode</td><td>Amazon (YOUYI)</td><td>B086PYJF9D</td><td>Trípode de escritorio flexible de Amazon para cámara web</td></tr><tr><td>Pinzas</td><td>Herramientas Científicas Fines</td><td>11064-07</td><td>Pinzas de iris</td></tr><tr><td>Cera</td><td>Amazon (Ortomecánica)</td><td>B00FKDC0UU</td><td>Orthowax genuino &nbsp;</td></tr></tbody></table>

una tarea de motricidad fina para estudiar la cinemática articular en un modelo preclínico de enfermedad neurodegenerativa

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

Una tarea de motricidad fina para estudiar la cinemática articular en un modelo preclínico de enfermedad neurodegenerativa

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

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Research

Investigación

JoVE Journal

Neuroscience

Neurociencia

Se presenta un paradigma para analizar la adquisición de una tarea de alcance de extremidades anteriores hábil de alta precisión en ratas.

Adquisición de una alta precisión Skilled Miembro Anterior Alcanzar Tarea en Ratas

Para investigar la co-mórbida enfermedad de Alzheimer (EA) y la condición de accidente cerebrovascular en un nuevo modelo, se describen tres tareas de comportamiento que evaluar tanto el control motor y comportamientos cognitivos. Estas tareas incluyen la tarea haz de pie, tarea cilindro y laberinto acuático de Morris.

Motor y del hipocampo aprendizaje espacial dependiente y Evaluación de referencia a memoria en un modelo de rata transgénica de la enfermedad de Alzheimer con accidente cerebrovascular

Análisis de la cinemática de la marcha en el plano sagital obtiene información muy precisa acerca de cómo se ejecuta el movimiento. Se describe la aplicación de estas técnicas para identificar los déficits de marcha para los ratones sometidos a desmielinización autoinmune mediada. Estos métodos pueden usarse para caracterizar los déficits de paso para otros modelos de ratón con locomoción deteriorada.

Análisis cinemático de la marcha de plano sagital en ratones C57BL/6 sometidos a MOG35-55 inducida por encefalomielitis Autoinmune Experimental

Este manuscrito describe una tarea semiautomático que cuantifica la supinación en ratas. Las ratas alcanzaran, agarre y supinados un manipulandum esférico. La rata es recompensada con una pelotilla si el ángulo de giro supera un criterio establecido por el usuario. Ello aumenta el rendimiento, sensibilidad a la lesión y la objetividad frente a las tareas tradicionales.

La tarea de supinación de mando: Un método semiautomático para evaluar la función de Forelimb en ratas

La medición de la conducción nerviosa es una herramienta útil para evaluar modelos de neurodegeneración ratón pero es con frecuencia sólo se aplica para estimular el nervio ciático en miembros posteriores. Aquí, describimos una técnica para medir compuestos musculares potencial de acción (CMAP) en vivo en el ratón miembro anterior músculos inervados por el plexo braquial.

En Vivo Medición electrofisiológica de potencial de acción compuesto del músculo de las extremidades anteriores en modelos de ratón de la degeneración de la motoneurona

En este estudio, se demuestra el uso del análisis cinemático de la marcha en plano ventral de imágenes para monitorear los cambios sutiles en la coordinación motora, así como la progresión de la neurodegeneración con edad en modelos de ratón (por ejemplo, endophilin mutante avanzada base líneas de ratón).

Análisis de la marcha de deficiencias motoras dependientes de la edad en ratones con neurodegeneración

Aquí se presenta un protocolo para recopilar y analizar la cinemática tridimensional de la locomoción cuadrúpeda en roedores para estudios preclínicos.

Análisis de gait cinemático 3D para estudios preclínicos en roedores

El alcance con habilidades de roedores se utiliza comúnmente para estudiar habilidades hábiles, pero requiere mucho tiempo y esfuerzo para implementar la tarea y analizar el comportamiento. Describimos una versión automatizada del alcance cualificado con seguimiento de movimiento y reconstrucción tridimensional de trayectorias de alcance.

Rata automatizada de un solo pellet alcanzando la reconstrucción tridimensional de trayectorias de patas y dígitos

Este protocolo está destinado a investigar el impacto de las condiciones de la tarea en las estrategias de movimiento en los sobrevivientes crónicos de accidente cerebrovascular. Además, este protocolo se puede utilizar para examinar si una restricción en la extensión del codo inducida por el estímulo eléctrico neuromuscular causa la remuneración del tronco durante alcances meta-dirigidos del brazo en adultos no-lisiados.

El impacto de las condiciones de las tareas motoras en el brazo dirigido a la meta que alcanza la cinemática y la compensación del tronco en los sobrevivientes crónicos de accidente cerebrovascular

El presente protocolo describe cómo utilizar la optogenética inalámbrica combinada con videografía de alta velocidad en una sola tarea de alcance a agarre de pellets para caracterizar los circuitos neuronales involucrados en el rendimiento del comportamiento motor hábil en ratones que se mueven libremente.

In vivo Control optogenético inalámbrico del comportamiento motor calificado

Este protocolo establece una cadena de evaluación cinemática de la extremidad posterior de rata utilizando una prueba de cinta sin marcadores con autoetiquetado de trayectorias multiarticular impulsado por aprendizaje profundo, que permite la cuantificación reproducible del movimiento.

Seguimiento síncrono multiarticular basado en aprendizaje profundo para la cuantificación objetiva de la cinemática locomotora de las extremidades posteriores en ratas

Aprende a evaluar déficits motores en ratas TgF344-AD mediante un test de motricidad fina con aprendizaje automático. Este método combina seguimiento de partes corporales y clustering para clasificar movimientos con precisión.

Una tarea de motricidad fina para estudiar la cinemática articular en un modelo preclínico de enfermedad neurodegenerativa

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