Name: Quantification non invasive des muscles squelettiques chez les petits animaux à l’aide de la micro-tomodensitométrie (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-11-08T14:50:00.000+00:00
Duration: 7 min 33 s
Description: Découvrez une méthode de micro-tomodensitométrie non invasive pour quantifier la composition corporelle chez les petits animaux. Cette technique permet d'analyser la masse maigre, le tissu adipeux et les structures osseuses avec précision.

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Toutes les méthodes ont été approuvées par le Comité institutionnel de soin et d’utilisation des animaux de l’Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro (IACUC - UFRJ ; A16/23-025-20). Les scanners ont été effectués sur des souris C57BL/6 mâles âgées de 6 et 22 mois.
1. Préparation des animaux
<ol>
	<li>Anesthésie les souris à l’aide de 2 % d’isoflurane dans un mélange d’oxygène délivré par vaporisation. Utilisez un vaporisateur de précision pour l’induction et l’entretien avec un mélange de 100 % d’oxygène à l’aide d’un vaporisateur de précision.</li>
	<li>Positionnez l’animal anesthésié en décubitus dorsal sur le balayage micro-CT à l’aide d’un lit de souris. Fixez la souris avec du ruban adhésif pour minimiser les mouvements pendant le balayage, puis insérez-la dans le portique.</li>
	<li>Tout au long de l’expérience, qui dure environ 10 min, assurez-vous que l’animal porte un masque pour le maintenir sous le plan anesthésique tout en recevant la dose d’entretien au besoin.</li>
</ol>
2. Acquisition et reconstruction d’images
<ol>
	<li>Acquérez des micro-tomodensitogrammes corporels à l’aide d’un système d’imagerie préclinique à haute résolution. Capturez un total de 1 024 projections avec un temps d’exposition de 470 ms chacune, en utilisant une rotation en mode vol à une tension de 60 kV et un courant de 480 μA. Réglez le système sur un grossissement de 1,25, ce qui permet d’obtenir un champ de vision (FOV) de 94,72 mm pour un temps d’acquisition total de 8,02 min. Capturez des images avec un binning de 1 x 1, ce qui donne une résolution de 2 368 x 2 240 pixels. REMARQUE : L’équipement utilisé dans ce manuscrit pour les images micro-CT présente des limites dans l’obtention d’images de la tête en raison du chevauchement avec le masque anesthésique. De plus, toute la longueur de la queue n’est pas capturée. Par conséquent, nous avons exclu l’analyse tête et queue (voir section 3).</li>
	<li>Effectuez un balayage avec les mêmes paramètres sur un fantôme cylindrique en acrylique (diamètre : 2,5 cm, longueur : 11,5 cm) à moitié rempli d’eau distillée pour déterminer l’HU pour l’air et l’eau. Une fois les acquisitions terminées, reconstruisez les images à l’aide du logiciel d’acquisition avec des paramètres optimisés pour la réduction du bruit et l’algorithme de rétroprojection filtrée (FBP). Reconstruisez par lots des images d’animaux et de fantômes à l’aide d’une taille de voxel isotrope de 147 μm et d’une matrice de 640.</li>
	<li>Extraire l’air et l’eau HU du fantôme (données brutes) à l’aide du logiciel référencé. Convertissez les images en fichiers DICOM et corrigez les valeurs HU.</li>
</ol>
3. Analyse d’images
<ol>
	<li>Téléchargement d’un fichier REMARQUE : La micro-tomodensitométrie est une technique qui permet de capturer des images dans le temps et dans l’espace, générant ainsi une séquence d’images. Par conséquent, il est nécessaire d’ouvrir l’ensemble du dossier plutôt qu’une seule image.<ol>
		<li>Dans la zone supérieure gauche de l’interface, recherchez le menu Slicer 3D , mis en évidence dans une couleur bleu grisâtre. Cliquez sur Ajouter des données (<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq01.jpg" style="margin: auto;">).</li>
		<li>Lorsqu’une fenêtre avec deux options s’affiche, sélectionnez la première option : Choisissez Répertoire à ajouter.</li>
		<li>Naviguez jusqu’au dossier contenant la série d’images DICOM de l’animal cible et cliquez dessus. Cette action ouvrira le dossier dans le logiciel, permettant à toutes les images d’être visualisées simultanément.</li>
		<li>Observez les images affichées sur trois écrans. Chaque écran représente un plan anatomique différent : coronal, sagittal et transversal, identifié par les couleurs vert, jaune et rouge, respectivement.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Segmentation<ol>
		<li>Localisez l’éditeur de segments (<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq02.jpg" style="margin: auto;">) dans l’onglet supérieur (Modules) et cliquez dessus.</li>
		<li>Cliquez sur le bouton vert + Ajouter pour créer des segments, définissant la plage HU.</li>
		<li>Créez des segments pour l’os, le tissu maigre et le tissu adipeux en cliquant 3x chacun.</li>
		<li>Double-cliquez sur chaque segment pour le nommer et le colorer selon les paramètres souhaités.</li>
		<li>Définissez la plage HU pour chaque segment à l’aide de la fonction Seuil, située sur le côté gauche de la fenêtre. Pour ce faire, recherchez la fonction <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq03.jpg" style="margin: auto;"> Plage de seuil et entrez les valeurs HU pour chaque type de tissu : tissu maigre (-29 à 225 HU), tissu adipeux (-190 à -30 HU), os (500 à 5 000 HU). Cliquez sur le bouton Appliquer. REMARQUE : Reportez-vous à la figure supplémentaire S1 pour les comparaisons des valeurs HU.</li>
		<li>Répétez le processus de segmentation pour chaque type de tissu.</li>
		<li>Cliquez sur Afficher la 3D pour générer un rendu 3D. REMARQUE : Le rendu apparaîtra dans le quadrant bleu de l’écran.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Nettoyage de l’image REMARQUE : Après la segmentation et le rendu 3D, les éléments superflus doivent être exclus pour s’assurer qu’ils ne sont pas inclus dans les mesures volumétriques du tissu maigre, du tissu adipeux et de l’os. L’élimination de ces artefacts est essentielle pour garantir une analyse précise.<ol>
		<li>Localisez l’outil « Ciseaux » (<img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq04.jpg" style="margin: auto;">) dans le menu Segmentation .</li>
		<li>Choisissez soit le plan anatomique, soit le rendu 3D pour une vue plus claire de l’objet à supprimer.<ol>
			<li>Si vous utilisez un plan anatomique, cliquez sur le bouton d’agrandissement de la vue (<img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq05.jpg" style="margin: auto;">) sur la barre colorée du plan. À l’intérieur de la fenêtre du plan anatomique, utilisez le bouton de défilement de la souris pour naviguer vers l’avant ou vers l’arrière dans la tomodensitométrie. REMARQUE : Chaque fenêtre peut défiler indépendamment.</li>
			<li>Pour le rendu 3D, utilisez le bouton gauche de la souris pour pivoter le long de n’importe quel axe et le bouton droit de la souris pour zoomer. REMARQUE : Les touches fléchées du clavier peuvent également faire pivoter l’image.</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Avec l’outil Ciseaux sélectionné, mettez en surbrillance la segmentation autour de l’objet indésirable et encerclez-le pour le supprimer de l’image. Le logiciel supprime automatiquement l’objet. REMARQUE : Assurez-vous que l’opération Effacer à l’intérieur est sélectionnée. Si l’équipement utilisé génère des images pour une image non biologique, telle que la bille, l’anesthésique ou l’équipement chirurgical, il est important de le retirer. De plus, si une zone anatomique n’est pas entièrement obtenue, il est fondamental d’établir une référence anatomique pour éliminer ces zones qui ne sont pas entièrement obtenues afin d’assurer la répétabilité entre les expériences. Les objets indésirables doivent être éliminés dans chaque plan.</li>
		<li>Cliquez sur l’icône de restauration de la disposition de la vue (<img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq06.jpg" style="margin: auto;">) pour revenir à l’écran avec les quatre fenêtres, quelle que soit la fenêtre sélectionnée.</li>
		<li>Répétez le processus pour toutes les fenêtres où l’objet doit être retiré.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Volume de segmentation<ol>
		<li>Après la segmentation, quantifiez les volumes des segments à l’aide de la fonction de quantification disponible dans le menu déroulant. REMARQUE : Toutes les segmentations doivent être visibles pour cette action.</li>
		<li>Accéder à Quantification | Statistiques sectorielles. Cliquez sur Appliquer, et attendez que le logiciel génère un tableau affichant les valeurs pour chaque segmentation. Le logiciel fournit deux valeurs de volume pour chaque segmentation : Labelmap (LM) et Closed Surface (CS). REMARQUE : La valeur LM convient généralement au calcul des volumes de segments, en utilisant le nombre de voxels multiplié par le volume d’un seul voxel. CS Value utilise un modèle de surface lissée et intègre le volume basé sur des éléments de surface triangulaires. Le CS s’aligne plus étroitement avec les contours anatomiques et est recommandé pour des mesures précises.</li>
		<li>Pour télécharger les données d’un nouvel animal, enregistrez et fermez la scène dans le menu Fichier .</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Analyse de la composition corporelle<ol>
		<li>Utilisez les mesures de volume fournies par le logiciel en cm3 pour convertir ces volumes en masse tissulaire et appliquer la densité appropriée pour chaque type de tissu. Utilisez les densités tissulaires suivantes spécifiées par la Commission internationale des unités et mesures de rayonnement22 : 0,95 g/cm³ (tissu adipeux), 1,05 g/cm³ (tissu maigre) et 1,92 g/cm³ (tissu squelettique)2.<ol>
			<li>Pour calculer la masse tissulaire, multipliez le volume (cm³) obtenu à partir du logiciel par la densité tissulaire respective (g/cm³) : Masse de tissu adipeux :Segmentation du volume X 0,95 = Masseadipeuse Masse tissulaire maigre :Segmentation du volume X 1,05 = Massemaigre Masse tissulaire squelettique :Segmentation volumique X 1,92 = Massesquelettique Masse totale : Masseadipeuse + Massemaigre + Massesquelettique = Massetotale</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Mesure de la longueur des os REMARQUE : Pour corriger la masse tissulaire en fonction de la longueur de l’os pour certaines analyses, il est nécessaire d’obtenir des longueurs osseuses spécifiques.<ol>
		<li>Revenez au menu Éditeur de segments . Cachez les segmentations du tissu adipeux et du tissu maigre en cliquant sur l’icône de l’œil (<img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq07.jpg" style="margin: auto;">) à côté de chaque segment. REMARQUE : Seule la segmentation correspondant au tissu squelettique doit rester visible.</li>
		<li>Sélectionnez l’option Activer/désactiver les annotations/barre d’outils (<img alt="Equation 8" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq08.jpg" style="margin: auto;">) dans le coin supérieur du menu principal. Cela ouvrira un menu secondaire juste en dessous du menu principal. Localisez le bouton Créer une nouvelle ligne (<img alt="Equation 9" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq09.jpg" style="margin: auto;">).</li>
		<li>Après avoir cliqué sur le bouton Créer une nouvelle ligne , naviguez jusqu’à la reconstruction 3D et identifiez l’os à mesurer. REMARQUE : Les os recommandés sont le tibia ou le fémur22.</li>
		<li>Une fois l’os identifié, faites un clic gauche sur une extrémité de l’os et à nouveau sur l’autre extrémité du tissu. Cette action permet au logiciel de calculer la taille de l’os. REMARQUE : Pour des mesures cohérentes, sélectionnez la même région anatomique de l’os pour chaque animal. Par exemple, la tête fémorale est utilisée comme une extrémité et le condyle latéral comme l’autre extrémité du fémur.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Analyse et normalisation des données REMARQUE : Les données de masse peuvent être obtenues comme expliqué au point 3.5 et utilisées telles quelles. Alternativement, la masse maigre, grasse et osseuse peuvent être normalisées de deux manières.<ol>
		<li>Calculez le rapport entre la masse tissulaire et le poids de l’animal le jour de l’obtention des images. Normalisation au poids : massemaigre ÷ poids corporel</li>
		<li>Calculez le rapport entre la masse et la taille de l’os (par exemple, le fémur ou le tibia). Normalisation au fémur : massemaigre ÷ Tailledu fémur Normalisation du tibia : massemaigre ÷ tailledu tibia REMARQUE : Les paramètres de normalisation sont choisis en fonction de la question expérimentale. Si des changements dans la taille de l’os sont attendus (par exemple, lors de la comparaison du remodelage osseux), la normalisation en fonction du poids corporel est suggérée (point 3.7.1). De plus, si des changements dans le poids corporel sont attendus dans votre question expérimentale, la taille des os longs est le paramètre de normalisation suggéré (point 3.7.2).</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

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<li>Rother, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+micro-CT-based+standard+brain+atlas+of+the+bumblebee%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Tissue+Res%22%5BJournal%5D)">A micro-CT-based standard brain atlas of the bumblebee.</a> Cell Tissue Res. 386 (1), 29-45 (2021).</li>
<li>Ijiri, T., Todo, H., Hirabayashi, A., Kohiyama, K., Dobashi, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digitization+of+natural+objects+with+micro+CT+and+photographs%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Digitization of natural objects with micro CT and photographs.</a> PLoS One. 13 (4), e0195852(2018).</li>
<li>Fedorov, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+Slicer+as+an+image+computing+platform+for+the+Quantitative+Imaging+Network%5BTitle%5D)+AND+%22Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network.</a> Magn Reson Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).</li>
<li>Ponti, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Aging+and+imaging+assessment+of+body+composition%3A+From+fat+to+facts%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Endocrinol+%28Lausanne%29%22%5BJournal%5D)">Aging and imaging assessment of body composition: From fat to facts.</a> Front Endocrinol (Lausanne). 10, 861(2020).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>3DSlicer, version 5.6.2</td> Plateforme <td></td><td>3D Slicer</td><td>Un logiciel gratuit et open-source pour l’analyse d’images et la visualisation scientifique.</td></tr><tr><td>Amide, version 1.0.1</td><td>Plateforme Amide Logiciel</td><td></td><td>gratuit et open-source utilisé pour corriger les valeurs de l’unité Hounsfield dans les images DICOM traitées.</td></tr><tr><td>Amira, version 4.1</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td></td><td>Utilisé pour extraire les valeurs de l’unité Hounsfield de l’air et de l’eau à partir des données brutes du fantôme et pour convertir les images en fichiers DICOM.</td></tr><tr><td>Isoforine</td><td>Crist&aacute ; lia</td><td></td><td>L’isoflurane est un agent anesthésique liquide ininflammable destiné à être utilisé dans l’anesthésie générale par inhalation par vaporisation.</td></tr><tr><td>Sous-système Triumph XO</td><td>Gamma Medica-Ideas Flex</td><td></td><td>Sous-système d’imagerie avancé conçu pour l’imagerie préclinique des petits animaux, offrant des capacités de tomodensitométrie et de TEP haute résolution pour l’analyse quantitative et qualitative.</td></tr></tbody></table>

quantification non invasive des muscles squelettiques chez les petits animaux à l’aide de la micro-tomodensitométrie

Non-invasive Skeletal Muscle Quantification in Small Animals Using Micro-computed Tomography

Le positionnement anatomique correct de l’animal sous sédatif sur la table d’imagerie garantit des résultats de balayage cohérents et reproductibles, mettant en évidence l’efficacité de l’acquisition de données pour obtenir des résultats fiables. Une sédation animale appropriée tout au long de l’imagerie, y compris les systèmes d’administration de gaz spécialisés et les vaporisateurs, est fondamentale pour des évaluations anatomiques précises (Figure 1).
La figure 2 illustre la segmentation et le rendu dans différents plans anatomiques, présentant des images séquentielles dans les plans coronal, sagittal et transversal. Ces images démontrent la segmentation progressive des tissus squelettiques, adipeux et maigres, aboutissant à une représentation soigneusement segmentée qui intègre tous les types de tissus, mettant en évidence une distinction claire entre les tissus et démontrant des marquages spécifiques à la région en fonction des types de tissus identifiés. Malgré les limites de l’équipement qui empêchent la capture du corps entier, la méthode fournit des informations détaillées sur la distribution et la composition des tissus sur divers plans anatomiques.
La figure 3 présente des rendus 3D mettant l’accent sur les types de tissus - os (bleu), tissu adipeux (jaune) et tissu maigre (rouge) - offrant une visualisation complète des structures anatomiques. Cette visualisation souligne l’efficacité du protocole à générer des modèles 3D détaillés essentiels aux études anatomiques.
Le tableau 1 détaille les masses tissulaires normalisées (masse maigre, graisse corporelle et masse squelettique) par rapport au poids de l’animal le jour de l’imagerie. Les valeurs présentées résultent de la multiplication du volume tissulaire (en cm³) par la densité tissulaire correspondante, comme détaillé à l’étape 3.5.1.1 de la méthodologie.
Le tableau 2 fournit les valeurs absolues de la composition corporelle, montrant la distribution de la masse de chaque animal et le pourcentage de tissu maigre, de graisse corporelle et de tissu squelettique. Il nous permet d’évaluer la quantité totale de chaque type de tissu et comment il contribue à la composition corporelle globale de chaque échantillon.
Le tableau supplémentaire S1 indique le temps nécessaire à chaque analyste pour effectuer l’analyse de la composition corporelle de chaque animal et la variabilité des résultats d’un analyste à l’autre. Il évalue s’il existe une variabilité significative entre les opérateurs expérimentés (analystes 1, 2 et 5) et inexpérimentés (analystes 3 et 4) dans la mesure des paramètres de composition corporelle tels que la masse maigre, la masse grasse corporelle et la masse squelettique.
La figure 4 présente une analyse comparative de la composition corporelle entre des sujets adultes et âgés. Il révèle une réduction du pourcentage de masse maigre et une augmentation de la graisse corporelle, ce qui s’aligne sur les schémas de vieillissement typiques. Ces résultats mettent collectivement en évidence la robustesse et la précision du protocole d’imagerie dans la fourniture de données anatomiques critiques, ce qui est essentiel pour faire progresser les méthodologies de recherche préclinique.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig01.jpg"> 
Figure 1 : Préparation de l’animal. (A) L’appareil utilisé pour la sédation animale tout au long du processus d’imagerie, tels que les systèmes d’administration de gaz et les vaporisateurs ; (B) le système de balayage par micro-tomodensitométrie. (C) L’animal anesthésié est allongé sur le dos sur un lit de souris. Un bon positionnement est essentiel pour obtenir des résultats cohérents et reproductibles. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig01large.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/67393/67393fig02.jpg"> 
Figure 2 : Segmentation et visualisation des coupes dans différents plans anatomiques. (A) Plan coronal, (B) plan sagittal et (C) plan transversal. De gauche à droite, les images montrent un balayage non segmenté (gris), une segmentation osseuse (bleu), une segmentation de la graisse corporelle (jaune), une segmentation des tissus maigres (rouge) et enfin, une segmentation complète, incluant toutes les segmentations. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig02large.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/67393/67393fig03.jpg"> 
Figure 3 : Rendus 3D. De gauche à droite, les images affichent le rendu 3D du sujet, mettant en évidence différents types de tissus : os en bleu, graisse corporelle en jaune, tissu maigre en rouge, et l’image finale montre une vue complète combinant l’os, le tissu adipeux et le tissu maigre. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig03large.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/67393/67393fig04.jpg"> 
Figure 4 : Comparaison de la composition corporelle entre des souris adultes et âgées. Le graphique à barres illustre les pourcentages de composition corporelle du tissu squelettique (adulte : 10,5 ± 0,5 %; personnes âgées : 9,9 ± 1,0 %, p = 0,19), de la graisse corporelle (adulte : 17,2 ± 5,7 %; personnes âgées : 27,9 ± 4,4 %, p = 0,03) et de la masse maigre (adulte : 72,3 ± 5,7 %; personnes âgées : 62,3 ± 3,6 %, p = 0,03). Les données sont présentées sous forme de MEAN ± SD des animaux (adultes : n = 3 ; personnes âgées : n = 3). Les statistiques ont été calculées à l’aide d’un test t non apparié avec une valeur p unilatérale (* p &lt; 0,05). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig04large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td colspan="4">MAIGRE</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Identification de l’animal</td>
			<td>Masse maigre (g)</td>
			<td>Poids (g)</td>
			<td>Normalisation (poids)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 1</td>
			<td>15.1</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 2</td>
			<td>14.4</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.3</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 3</td>
			<td>14.3</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 1</td>
			<td>12.3</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 2</td>
			<td>16.5</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 3</td>
			<td>16.1</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="4">GRAISSE CORPORELLE</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Identification de l’animal</td>
			<td>Masse grasse corporelle (g)</td>
			<td>Poids (g)</td>
			<td>Normalisation (poids)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 1</td>
			<td>6.4</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 2</td>
			<td>8.2</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 3</td>
			<td>5.3</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 1</td>
			<td>4.4</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 2</td>
			<td>2.7</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 3</td>
			<td>3.4</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="4">SQUELETTIQUE</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Identification de l’animal</td>
			<td>Masse squelettique (g)</td>
			<td>Poids (g)</td>
			<td>Normalisation (poids)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 1</td>
			<td>2.3</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.06</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.05</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 3</td>
			<td>2.4</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.06</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 1</td>
			<td>2.0</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.07</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.08</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 3</td>
			<td>2.2</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.07</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tableau 1 : Normalisation des masses par le poids de l’animal le jour de l’imagerie. Comme expliqué à la section 3.7, la masse du tissu peut être normalisée par le poids de l’animal le jour de l’examen. Cette normalisation a été appliquée aux tissus maigres, adipeux et osseux en fonction du poids de l’animal.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td colspan="5">Composition corporelle (g)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Volume de segmentation X 1,05</td>
			<td>Volume de segmentation X 0,95</td>
			<td>Volume de segmentation X 1,92</td>
			<td>Maigre + Adipeux + Squelettique</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Identification de l’animal</td>
			<td>Masse maigre (g)</td>
			<td>Masse grasse corporelle (g)</td>
			<td>Masse squelettique (g)</td>
			<td>Masse totale (g)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 1</td>
			<td>15.1</td>
			<td>6.4</td>
			<td>2.3</td>
			<td>23.8</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 2</td>
			<td>14.3</td>
			<td>8.2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>24.9</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 3</td>
			<td>14.3</td>
			<td>5.3</td>
			<td>2.4</td>
			<td>22.0</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 1</td>
			<td>12.3</td>
			<td>4.4</td>
			<td>2.0</td>
			<td>18.6</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 2</td>
			<td>16.5</td>
			<td>2.7</td>
			<td>2.3</td>
			<td>21.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 3</td>
			<td>16.1</td>
			<td>3.4</td>
			<td>2.2</td>
			<td>21.7</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="5">Composition corporelle ( %)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Identification de l’animal</td>
			<td>Masse maigre ( %)</td>
			<td>Masse grasse corporelle ( %)</td>
			<td>Masse squelettique ( %)</td>
			<td>Masse totale ( %)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 1</td>
			<td>63.6</td>
			<td>26.8</td>
			<td>9.6</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 2</td>
			<td>58.1</td>
			<td>32.8</td>
			<td>9.0</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Personnes âgées 3</td>
			<td>64.9</td>
			<td>24.1</td>
			<td>11.0</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 1</td>
			<td>65.9</td>
			<td>23.5</td>
			<td>10.6</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 2</td>
			<td>76.8</td>
			<td>12.4</td>
			<td>10.9</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulte 3</td>
			<td>74.3</td>
			<td>15.7</td>
			<td>9.9</td>
			<td>100</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tableau 2 : Composition corporelle. A) La composition corporelle des animaux en grammes ; (B) le pourcentage de la composition corporelle.
Tableau supplémentaire S1 : Composition corporelle évaluée par différents opérateurs. La masse maigre, la masse grasse corporelle, la masse squelettique et le temps nécessaire à l’analyse (en minutes) ont été enregistrés pour chaque évaluation. Les analystes 1, 2 et 5 étaient des opérateurs expérimentés, tandis que les analystes 3 et 4 étaient inexpérimentés et n’ont suivi que le protocole décrit dans l’étude. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/Supplementary%20table%201%20R1.xlsx" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.</a>
Figure supplémentaire S1 : Plage de densité de différentes matières biologiques et non biologiques. La figure illustre les plages de densité de divers tissus biologiques et substances non biologiques. Les valeurs ont été obtenues à partir de la littérature et ajustées pour obtenir une différenciation tissulaire optimale. Les os présentent la densité la plus élevée, suivis des tissus maigres, tandis que la graisse corporelle montre une densité nettement plus faible. L’appareil a été calibré avec de l’eau comme référence à une densité de 0. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/Supplementary%20Figure.pdf" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.</a>

Quantification non invasive des muscles squelettiques chez les petits animaux à l’aide de la micro-tomodensitométrie

Skeletal muscle size, mass, and composition are critical properties for studying metabolic and muscle-related diseases, as they directly impact the ...

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Research

Recherche

JoVE Journal

Biology

Biologie

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