Name: Une méthode automatisée de strabisme pour synchroniser le comportement et la dynamique cérébrale dans les études sur la douleur chez la souris (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-11-01T14:10:00.000+00:00
Duration: 5 min 49 s
Description: Découvrez une méthode automatisée de suivi du clignement oculaire chez les rongeurs pour synchroniser les réponses de douleur et l'activité cérébrale en neurophysiologie. Cette approche facilite l'étude des mécanismes de la migraine.

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<meta charset="utf8"></head><body>Détection en temps réel du strabisme de la souris pour le suivi de la douleur migraineuse à l’aide de DeepLabCut

<ol><li>Disease, G. B. D., Injury, I., Prevalence, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global%2C+regional%2C+and+national+incidence%2C+prevalence%2C+and+years+lived+with+disability+for+354+diseases+and+injuries+for+195+countries+and+territories%2C+1990-2017%3A+A+systematic+analysis+for+the+global+burden+of+disease+study+2017%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet%22%5BJournal%5D)">Global, regional, and national incidence, prevalence, and years lived with disability for 354 diseases and injuries for 195 countries and territories, 1990-2017: A systematic analysis for the global burden of disease study 2017.</a> Lancet. 392 (10159), 1789-1858 (2018).</li>
<li>Russo, A. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cgrp+as+a+neuropeptide+in+migraine%3A+Lessons+from+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Clin+Pharmacol%22%5BJournal%5D)">Cgrp as a neuropeptide in migraine: Lessons from mice.</a> Br J Clin Pharmacol. 80 (3), 403-414 (2015).</li>
<li>Wattiez, A. S., Wang, M., Russo, A. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cgrp+in+animal+models+of+migraine%5BTitle%5D)+AND+%22Handb+Exp+Pharmacol%22%5BJournal%5D)">Cgrp in animal models of migraine.</a> Handb Exp Pharmacol. 255, 85-107 (2019).</li>
<li>Hansen, J. M., Hauge, A. W., Olesen, J., Ashina, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Calcitonin+gene-related+peptide+triggers+migraine-like+attacks+in+patients+with+migraine+with+aura%5BTitle%5D)+AND+%22Cephalalgia%22%5BJournal%5D)">Calcitonin gene-related peptide triggers migraine-like attacks in patients with migraine with aura.</a> Cephalalgia. 30 (10), 1179-1186 (2010).</li>
<li>Mason, B. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Induction+of+migraine-like+photophobic+behavior+in+mice+by+both+peripheral+and+central+cgrp+mechanisms%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Induction of migraine-like photophobic behavior in mice by both peripheral and central cgrp mechanisms.</a> J Neurosci. 37 (1), 204-216 (2017).</li>
<li>Rea, B. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Peripherally+administered+cgrp+induces+spontaneous+pain+in+mice%3A+Implications+for+migraine%5BTitle%5D)+AND+%22Pain%22%5BJournal%5D)">Peripherally administered cgrp induces spontaneous pain in mice: Implications for migraine.</a> Pain. 159 (11), 2306-2317 (2018).</li>
<li>Kopruszinski, C. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prevention+of+stress-+or+nitric+oxide+donor-induced+medication+overuse+headache+by+a+calcitonin+gene-related+peptide+antibody+in+rodents%5BTitle%5D)+AND+%22Cephalalgia%22%5BJournal%5D)">Prevention of stress- or nitric oxide donor-induced medication overuse headache by a calcitonin gene-related peptide antibody in rodents.</a> Cephalalgia. 37 (6), 560-570 (2017).</li>
<li>Juhasz, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((No-induced+migraine+attack%3A+Strong+increase+in+plasma+calcitonin+gene-related+peptide+%28cgrp%29+concentration+and+negative+correlation+with+platelet+serotonin+release%5BTitle%5D)+AND+%22Pain%22%5BJournal%5D)">No-induced migraine attack: Strong increase in plasma calcitonin gene-related peptide (cgrp) concentration and negative correlation with platelet serotonin release.</a> Pain. 106 (3), 461-470 (2003).</li>
<li>Aditya, S., Rattan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advances+in+cgrp+monoclonal+antibodies+as+migraine+therapy%3A+A+narrative+review%5BTitle%5D)+AND+%22Saudi+J+Med+Med+Sci%22%5BJournal%5D)">Advances in cgrp monoclonal antibodies as migraine therapy: A narrative review.</a> Saudi J Med Med Sci. 11 (1), 11-18 (2023).</li>
<li>Goadsby, P. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+controlled+trial+of+erenumab+for+episodic+migraine%5BTitle%5D)+AND+%22N+Engl+J+Med%22%5BJournal%5D)">A controlled trial of erenumab for episodic migraine.</a> N Engl J Med. 377 (22), 2123-2132 (2017).</li>
<li>Mogil, J. S., Pang, D. S. J., Silva Dutra, G. G., Chambers, C. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+development+and+use+of+facial+grimace+scales+for+pain+measurement+in+animals%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosci+Biobehav+Rev%22%5BJournal%5D)">The development and use of facial grimace scales for pain measurement in animals.</a> Neurosci Biobehav Rev. 116, 480-493 (2020).</li>
<li>Whittaker, A. L., Liu, Y., Barker, T. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Methods+used+and+application+of+the+mouse+grimace+scale+in+biomedical+research+10+years+on%3A+A+scoping+review%5BTitle%5D)+AND+%22Animals+%28Basel%29%22%5BJournal%5D)">Methods used and application of the mouse grimace scale in biomedical research 10 years on: A scoping review.</a> Animals (Basel). 11 (3), 673(2021).</li>
<li>Langford, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coding+of+facial+expressions+of+pain+in+the+laboratory+mouse%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Coding of facial expressions of pain in the laboratory mouse.</a> Nat Methods. 7 (6), 447-449 (2010).</li>
<li>Rea, B. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+detection+of+squint+as+a+sensitive+assay+of+sex-dependent+calcitonin+gene-related+peptide+and+amylin-induced+pain+in+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Pain%22%5BJournal%5D)">Automated detection of squint as a sensitive assay of sex-dependent calcitonin gene-related peptide and amylin-induced pain in mice.</a> Pain. 163 (8), 1511-1519 (2022).</li>
<li>Tuttle, A. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+deep+neural+network+to+assess+spontaneous+pain+from+mouse+facial+expressions%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Pain%22%5BJournal%5D)">A deep neural network to assess spontaneous pain from mouse facial expressions.</a> Mol Pain. 14, 1744806918763658(2018).</li>
<li>Mathis, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Deeplabcut%3A+Markerless+pose+estimation+of+user-defined+body+parts+with+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Deeplabcut: Markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning.</a> Nat Neurosci. 21 (9), 1281-1289 (2018).</li>
<li>Wattiez, A. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Different+forms+of+traumatic+brain+injuries+cause+different+tactile+hypersensitivity+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Pain%22%5BJournal%5D)">Different forms of traumatic brain injuries cause different tactile hypersensitivity profiles.</a> Pain. 162 (4), 1163-1175 (2021).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>CUDA toolkit 11.8</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>cuDNN SDK 8.6.0</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ordinateurs Intel avec Windows 11, 13e génération&nbsp ;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Module complémentaire de suivi des paupières LabFaceX 2D pour une souris en itinérance libre :</td><td>FaceX LLC</td><td>NA N’importe</td><td>quelle caméra capable d’enregistrer l’œil d’un animal est suffisante, mais il s’agit de notre matériel de suivi oculaire.</td></tr><tr><td>Pilote de GPU NVIDIA de version 450.80.02 ou ultérieure</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>NVIDIA RTX A5500, 24 Go DDR6</td><td>NVIDIA</td><td>[490-BHXV]</td><td>Tout GPU répondant à la configuration minimale requise spécifiée pour votre version de DLC, actuellement de 8 Go, est suffisant. Nous avons utilisé NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti GPU</td></tr><tr><td>Python 3.9-3.11</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>TensorFlow version 2.10</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

une méthode automatisée de strabisme pour synchroniser le comportement et la dynamique cérébrale dans les études sur la douleur chez la souris

An Automated Squint Method for Time-syncing Behavior and Brain Dynamics in Mouse Pain Studies

Ici, nous fournissons une méthode pour la détection fiable du strabisme à haute résolution temporelle à l’aide de DeepLabCut. Nous avons optimisé les paramètres d’entraînement, et nous fournissons une évaluation des forces et des faiblesses de cette méthode (Figure 1).
Après avoir entraîné nos modèles, nous avons vérifié qu’ils étaient capables d’estimer correctement les points supérieur et inférieur de la paupière (Figure 2), qui servent de points de coordonnées pour la mesure de la distance euclidienne. La distance euclidienne est définie comme la longueur moyenne des distances entre les deux points supérieur et inférieur de l’œil. Notre modèle a été capable de détecter des cas de non-strabisme (Figure 2A) et de strabisme (Figure 2B). Les points bleus indiquent les points utilisés pour déterminer la distance euclidienne pour chaque image. Les points verts, jaunes, oranges et violets ont été utilisés pour aider le modèle à estimer correctement la distance euclidienne et à diminuer la valeur de probabilité lorsque la tête est dans une position sous-optimale (c’est-à-dire en tenant compte des mouvements de la tête et des changements de position entre les sessions). Nous avons ensuite validé la précision du modèle à l’aide d’un certain nombre de méthodes différentes.
Pour valider le nombre idéal de cadres utilisés pour le modèle, nous avons entraîné et testé quatre modèles de différentes tailles de cadre d’échantillon (Figure 3). Nous avons d’abord comparé les valeurs de l’erreur quadratique moyenne (EQM) entre les données de test et d’entraînement afin de valider la capacité des modèles à prédire avec précision les données de test sur lesquelles ils n’avaient pas été entraînés. Cette comparaison a montré que la variabilité entre les points étiquetés manuellement et les points étiquetés par modèle s’est stabilisée après 300 images. Cette tendance était corrélée aux moyennes de vraisemblance rapportées qui semblaient également se stabiliser après 300 images étiquetées. Nous avons utilisé ces valeurs de vraisemblance rapportées pour filtrer les points inférieurs à 0,92. Ces valeurs de vraisemblance indiquent le degré de confiance du modèle dans le fait qu’un point donné a été correctement étiqueté sur la base des données d’entraînement. Nous avons fait la moyenne de ces valeurs pour les points qui contribuent à la métrique de distance euclidienne afin d’examiner les performances des modèles les uns par rapport aux autres. Bien qu’il n’y ait pas de différence significative entre 300 et 400 images, nous avons utilisé 400 images parce qu’elles étaient en moyenne supérieures à la valeur de vraisemblance de 0,95, ce qui se rapproche de notre seuil pour le filtrage manuel et s’aligne sur le seuil utilisé dans des modèles similaires pour l’estimation de la pose16.
Une autre façon de valider la précision du modèle a été d’utiliser une matrice de confusion comparant les cadres annotés manuellement aux cadres étiquetés DLC. Deux personnes aveugles ont annoté manuellement 300 images du même œil dans huit vidéos. Nous avons utilisé ces données pour construire une matrice de confusion afin d’évaluer les vrais et les faux positifs et négatifs (figure 4), où les données notées manuellement ont été utilisées comme vérité terrain. Pour DLC, une valeur positive du strabisme a été enregistrée lorsque la distance euclidienne a été enregistrée à moins de 75 pixels (c’est-à-dire que l’animal plisse les yeux), et une valeur négative a été enregistrée pour des valeurs supérieures à 75 pixels (c’est-à-dire que l’animal ne plisse pas les yeux). Nous avons trouvé une valeur prédictive positive de 96,96 %, qui est le pourcentage de temps pendant lequel le modèle prédit avec précision le strabisme par rapport à un strabisme annoté manuellement. Nous avons trouvé une valeur prédictive négative de 99,66 %, qui est le pourcentage de temps pendant lequel le modèle prédit avec précision l’absence de strabisme par rapport au strabisme annoté manuellement. Ceux-ci montrent la proportion de valeurs négatives et positives qui ont été correctement étiquetées. Nous avons également trouvé un taux de vrais positifs de 98,1 % et un taux de vrais négatifs de 99,46 %, qui représentent la prédiction précise du modèle des valeurs positives et négatives par rapport à toutes les valeurs positives et négatives, respectivement. Notre coefficient de corrélation de Matthews, ou MCC, était de 93,8 %, indiquant le coefficient de corrélation entre les valeurs observées et prédites.
Une fois que nous avons été convaincus que notre modèle suit de manière fiable le strabisme, nous avons comparé cette méthode DLC à une méthode de suivi du strabisme précédemment publiée à l’aide d’un ensemble de données précliniques sur la migraine14. Nous appellerons cette autre méthode le « modèle de strabisme de zone (ASM) » car elle a été développée en utilisant la zone oculaire ouverte comme variable continue mesurant le strabisme14. Le modèle de strabisme de zone utilise un logiciel de détection faciale entraîné combiné à un script MATLAB personnalisé pour analyser la surface moyenne des pixels de l’œil tout en excluant les images avec un taux d’erreur de suivi de &gt;15 %14. L’une des principales limitations est que l'« ASM » n’est pas open source et, par conséquent, n’est pas largement accessible. Le DLC permet une optimisation et une adaptabilité accrues sans nécessiter un achat important de logiciels et de matériel.
Nous avons utilisé un ensemble de données de 10 souris CD1 femelles et 10 souris CD1 mâles. Expérimentalement, tous les animaux ont été acclimatés à des contraintes douces pendant 30 minutes sur un total de 3 jours avant le début des enregistrements. Chaque animal a été enregistré pendant 5 minutes pour les enregistrements de base, puis 5 minutes pour les enregistrements de traitement. Au cours des séances de traitement, les animaux ont été traités avec du PBS (véhicule) ou 0,1 mg/kg de CGRP (traitement) par voie intrapéritonéale pour induire un état semblable à celui de la migraine. Les données ont été recueillies dans une pièce bien éclairée à l’aide de caméras équipées d’une lumière infrarouge pour éclairer le visage, assurant ainsi une détection précise des points de repère. La caméra infrarouge était équipée d’un objectif à iris manuel Kowa LM35JC 2/3" 35 mm F1.6 à monture C avec une distance focale de 254 mm et une ouverture ajustée de manière appropriée. Après avoir collecté les données, nous avons utilisé l’ASM et le DLC pour analyser les données. Étant donné que la notation manuelle a été conventionnellement utilisée sur le terrain pour quantifier la grimace faciale, le strabisme étant une composante de la grimace faciale14, nous avons également comparé nos données aux données notées manuellement.
Sur la base des résultats précédents selon lesquels l’injection périphérique de CGRP induit une réponse de strabisme chez la souris, nous nous attendions à observer des différences significatives dans la réponse de strabisme entre le véhicule et le traitement par CGRP 6,14. Nous avons comparé les méthodes ASM, manuelles et DLC et avons constaté que notre modèle détectait de manière robuste un phénotype de strabisme, tout comme le faisaient les méthodes manuelles et ASM (Figure 5). Il est important de noter que le modèle ASM a été utilisé pour évaluer la douleur et le strabisme induits par le CGRP. Dans cette étude, Rea et al. ont comparé la réponse au strabisme après CGRP à la réponse au strabisme après l’injection de formol de la patte arrière dans le cadre d’un test d’induction de la douleur « plus traditionnel »14. De plus, il est bien documenté que le CGRP induit une hypersensibilité au toucher chez les souris grâce à l’utilisation de von Frey 3,17. Conformément au terrain, nous avons normalisé le strabisme moyen pendant la séance de traitement à une base de prétraitement de 5 minutes pour chaque animal et comparé le PBS (n = 10) aux animaux traités au CGRP (n = 11). Les analyses statistiques des groupes PBS par rapport aux groupes traités par CGRP sont les suivantes. Nous avons constaté que les animaux traités au CGRP présentaient une diminution de la surface moyenne des pixels en utilisant la méthode de suivi par strabisme de zone (p = 0,012, figure 5A) et une diminution de la distance euclidienne lorsqu’ils étaient notés manuellement (p = 0,0007, figure 5B) et en utilisant notre modèle DLC (p = 0,007, figure 5C). Lorsque nous avons comparé chaque méthode au fil du temps chez un seul animal représentatif, le même schéma a été observé (Figure 5). Cet animal a montré un phénotype de strabisme très clair en réponse au traitement par CGRP, mais pas au PBS. Tous les modèles ont été en mesure de détecter ces différences, mais les données étaient plus clairement représentées dans notre modèle DLC (Figure 5). Des mesures précises et exactes sont particulièrement importantes lorsque les données doivent être analysées à des résolutions plus fines où la moyenne n’est pas indicative de la lecture comportementale complète (par exemple, l’activité cérébrale). La méthode DLC de détection du strabisme chez la souris nous permet de collecter des données à l’ordre de la milliseconde et de les verrouiller dans le temps pour mesurer l’activité cérébrale (par exemple, les potentiels de champ locaux), ce qui se produit à l’échelle de l’ordre de la milliseconde. Nous pouvons ensuite utiliser cette technique pour établir un profil plus robuste d’un état cérébral indiquant une douleur spontanée dans le contexte de la migraine et d’autres troubles cérébraux complexes.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67136/67136fig01.jpg"> Figure 1 : Vue d’ensemble de la procédure de génération d’un réseau entraîné avec DLC. Schéma général du processus par lequel les caractéristiques oculaires d’un animal sont suivies puis analysées à l’aide de l’apprentissage automatique. Abréviation : DLC = DeepLabCut. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67136/67136fig01large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67136/67136fig02.jpg"> Figure 2 : Exemple de suivi automatisé du strabisme chez une souris CD1 représentative. (A) Exemple d’une image montrant le strabisme de suivi DLC (points colorés) sur le contour de l’œil pendant la journée de traitement lorsque la souris ne plisse pas les yeux. (B) Exemple d’une image montrant la détection automatisée du strabisme le jour du traitement, à l’aide de notre modèle DLC. La distance euclidienne a été mesurée à l’aide de la distance moyenne entre B et C, les points bleus, en haut et en bas de l’œil. Les ensembles de points bleus en haut et en bas de l’œil sont utilisés pour suivre la distance euclidienne. Les autres points (vert, jaune, orange, violet) sont des points de repère utilisés à la fois pour aider le modèle à estimer les points de distance euclidiens et à filtrer le positionnement sous-optimal de la tête après la collecte de données. Abréviation : DLC = DeepLabCut. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67136/67136fig02large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67136/67136fig03.jpg"> Figure 3 : Justification du nombre de cadres utilisés pour l’entraînement du modèle. (A) L’analyse de l’erreur quadratique moyenne indique la distance moyenne entre les valeurs prédites et observées pour les ensembles de données d’essai et d’entraînement. L’ensemble de données d’entraînement représente les images échantillonnées lors de l’entraînement du modèle, et l’ensemble de données de test représente les images non d’entraînement utilisées pour valider la capacité du modèle à identifier des images similaires mais différentes. Nous avons utilisé cinq ensembles de données d’entraînement et de test et avons constaté que les valeurs RMSE se stabilisaient autour de 300 images pour le groupe de test. (B) La probabilité qu’un point donné soit correctement étiqueté (moyenne + SEM). Cela a montré que 400 trames étiquetées manuellement étaient idéales car les ensembles de données brutes avaient une probabilité moyenne supérieure à 0,95, tout en ayant un score RMSE le plus proche de celui des données d’entraînement. Cela signifie que le modèle a été capable d’approximer étroitement les points sur lesquels il avait été entraîné tout en rapportant la plupart des images avec une forte probabilité. Abréviation : RMSE = erreur quadratique moyenne. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67136/67136fig03large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67136/67136fig04.jpg"> Figure 4 : Matrice de confusion pour les mesures de strabisme DLC. Nous avons échantillonné 300 secondes de huit vidéos (cinq CGRP et trois PBS) et avons comparé ces points à un score binaire oui ou non étiqueté manuellement pour le strabisme. Nous avons quantifié les valeurs prédites comme celles identifiées par DLC et les valeurs réelles comme celles notées manuellement par un humain. Nous avons ensuite comparé cela aux données notées manuellement pour voir combien de fois le strabisme était correctement identifié par rapport au oui ou non binaire noté manuellement du strabisme. Abréviations : DLC = DeepLabCut ; CGRP = peptide lié au gène de la calcitonine ; PBS = solution saline tamponnée au phosphate ; TP = vrais positifs ; FP = faux positifs ; FN = faux négatifs ; TN = vrais négatifs ; PPV = valeur prédictive positive ; VAN = valeur prédictive négative ; TPR = taux de vrais positifs ; TNR = taux négatif réel ; MCC = coefficient de corrélation de Matthieu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67136/67136fig04large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67136/67136fig05.jpg"> Figure 5 : Phénotype du strabisme sur trois modèles différents pour détecter le strabisme. Les deux rangées supérieures contiennent le même animal représentatif de chaque condition (PBS ou CGRP) dans trois modèles différents pour détecter le strabisme. La rangée du bas reflète les moyennes pour tous les animaux. (A) Il y a eu une diminution de la surface moyenne des pixels (surface globale moyenne des pixels/ligne de base) chez les souris traitées au CGRP par rapport aux souris traitées au PBS (t(18) = 2,805, p = 0,012) après le traitement de toutes les données à l’aide du modèle de strabisme de zone14 précédemment publié et validé. (B) Il y avait une réponse similaire dans les données notées manuellement (t(18) = 4,064, p = 0,0007). (C) Les souris traitées au CGRP ont montré une diminution de la distance moyenne entre les paupières (distance euclidienne de traitement/distance euclidienne de prétraitement, ligne de base) par rapport aux souris traitées par PBS (t(18) = 3,040, p = 0,007 lors de l’utilisation du DLC pour traiter toutes les données. N = 20 (10 femelles, 10 mâles). Les barres d’erreur indiquent la moyenne ± SEM. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67136/67136fig05large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>

Une méthode automatisée de strabisme pour synchroniser le comportement et la dynamique cérébrale dans les études sur la douleur chez la souris

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