Method Article

Una funzione motoria animale singola romanzo Tracking System utilizzando il Software semplice, prontamente disponibile

DOI:

10.3791/57917

⸱

August 31st, 2018

 ,  ,  , 
1Advanced Platform Technology Center, Rehabilitation Research and Development, Louis Stokes Cleveland Department of Veterans Affairs Medical Center, 2Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Lo studio corrente ha mirato per automatizzare la quantificazione dei deficit motori in ratti. Il modello di valutazione iniziale valuta motore perdite derivanti da un impianto di microelettrodo intracorticali nella corteccia motoria. Segnaliamo sullo sviluppo e l'uso di un algoritmo di rilevamento utilizzando facilmente adattabile, semplice e prontamente disponibili software di codifica.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Recentemente abbiamo dimostrato che impiantando intracorticali microelettrodi nel motore corteces di ratti provoca deficit motori immediato e duraturo. Motorie manualmente sono stati quantificati attraverso una prova di griglia del campo aperto per misurare la funzione di motore lorda e attraverso un test di scala per misurare la funzione motoria fine. Discutiamo qui, una tecnica per la quantificazione automatizzata delle prove video-registrato utilizzando il nostro personalizzato Capadona comportamentale dei Video analisi sistema: griglia e scaletta Test o BVAS. Sfruttando semplici e facilmente accessibili software di codifica (Vedi la Tabella materiali), questo programma permette il tracciamento di un singolo animale sia la griglia di campo aperto e le prove di scaletta. In aprire la griglia del campo di rilevamento, le soglie di codice il video per intensità, tiene traccia della posizione del ratto nel corso della durata di 3 min della prova griglia e analizza il percorso. Quindi calcola e restituisce le misurazioni per la distanza totale percorsa, la velocità massima raggiunta, il numero di giri a sinistra e mano destra e il numero totale di linee di griglia attraversata da ratto. In scaletta, il codice nuovo di monitoraggio soglie il video per intensità, segue il movimento del ratto attraverso la scala, e restituisce misure calcolate compreso il tempo impiegato il ratto di attraversare la scala, il numero di zampa scivola che si verificano sotto il piano dei pioli e l'incidenza di danni dovuti a ristagno o inversioni. Immaginiamo che il BVAS sviluppato qui può essere impiegato per l'analisi della funzione motoria in una varietà di applicazioni, tra cui molti modelli di infortunio o malattia.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ci sono molti metodi consolidati per valutare entrambi motore funzionale e comportamento e cognitivi1,2,3. Alcuni dei metodi più comunemente impiegati includono test funzione motoria fine via zampa placement, rafforzamento e coordinamento degli arti su una scaletta prova4, test lorda funzione motoria e lo stress comportamento tramite il test di griglia campo aperto5 ,6e test per paura, depressione e disperazione attraverso il nuoto forzato test7,8 o rotore asta9. Tuttavia, molti di questi metodi si basano su ricercatori umani a "segnare" l'animale o per giudicare le prestazioni soggettivamente. La necessità di una valutazione soggettiva umana può rallentare la generazione e l'analisi dei dati, nonché a presentare l'opportunità per un'influenza intenzionale o non intenzionale della polarizzazione di ricerca in Studio10. Ulteriore valutazione soggettiva dei dati presenta anche il rischio di rappresentazione di dati inesatti, sia attraverso la dimenticanza, scarsa motivazione, formazione improprio o negligenza11.

Recentemente abbiamo segnalato l'uso di sia un test di griglia di campo aperto e uno scaletta in ratti impiantati con microelettrodi intracortical12,13. A causa della novità dei risultati in quegli studi, abbiamo subito iniziato a coloro che impiegano e ulteriori test funzionale in molti studi in corso nel laboratorio. In attesa della variabilità di generati non intenzionali derivanti da un aumento del numero di valutatori soggettive e per migliorare il throughput di analisi, abbiamo deciso di creare un programma automatizzato, computer-assistita di segnare test comportamentali, e limitare notevolmente il potenziale di errore.

Qui, segnaliamo sullo sviluppo del BVAS. Il BVAS utilizza analisi computerizzata per segnare un test di griglia di campo aperto e un test di scala metrica della funzione motoria lorda e fine, rispettivamente. I risultati possono essere usati per delucidare i deficit di funzione motoria possibile causati da infortunio o malattia, indipendentemente dal modello di infortunio o malattia. I codici di analisi possono essere adattati per tenere conto delle modifiche comportamento apparecchiatura di collaudo o di segnare diverse metriche della funzione motoria. Pertanto, il BVAS può essere implementato in molte applicazioni, oltre la nostra destinazione d'uso o l'uso previsto di quelli attualmente impiegati da altri laboratori.

Si noti che i test di griglia e la scaletta di campo aperto richiedono registrazione video. Di conseguenza, ogni test richiederà una videocamera [1080p, minimi 15 fotogrammi al secondo (fps)], un computer portatile e una camera per memorizzare i dati video. Per entrambi i test, è possibile posizionare la fotocamera in posizione centrata, consentendo l'intero apparato deve essere visto sul telaio. Ancorare la fotocamera su un treppiede o un ponteggio affinché non si sposti durante il test. Mantenere i bordi del fotogramma video più vicino al parallelo con i bordi dell'apparato di test possibili. Assicurarsi che lo stesso personale completano tutti i test e la camera è ben illuminata con un sistema di controllo della temperatura. Utilizzare la stessa camera per tutti gli animali nel corso della sperimentazione, con modifiche minime alla camera. Cereali o chips di banana fanno buone ricompense per incoraggiare gli animali per completare i test di comportamento.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tutte le procedure e le prassi di cura degli animali sono state approvate da e in accordo con il Comitato di uso e Louis Stokes Cleveland dipartimento del Veterans Affairs Center istituzionale animale cure mediche. Il protocollo di test comportamento segue da vicino il lavoro precedentemente pubblicato12,13.

1. test comportamentale: Le riprese le attività

Nota: Qui, gli animali sono stati testati per 8 settimane rilevare le modifiche comportamentali che croniche. La durata dello studio è dipenda il modello di applicazione/infortunio/malattia utilizzato per lo studio.

  1. Aprire il test sul campo griglia
    Nota: Il test di griglia ha una superficie di 1 m2 con pareti di 40 cm e fu costruito in-House. Il fondo è suddiviso in nove quadrati via brillantemente colorato nastro (Figura 1A). Per l'uso della BVAS automatizzata, è importante che il colore della linea e la griglia in contrasto con il topo. Qui, sono stati utilizzati ratti Sprague Dawley bianchi; così, sullo sfondo di griglia era dipinto di nero, e le linee sono state create con nastro rosa brillante.
    1. Testare gli animali 2 volte a settimana per tutte le prove compresa la settimana prima di iniziare lo studio al fine di creare un punteggio di riferimento per l'uso nei calcoli successivi.
    2. Pulire tutte le apparecchiature di prova con un sterilizzante di basato sul biossido di cloro all'inizio di ogni sessione di test e tra ogni animale.
    3. Portare gli animali in camera per test e consentire loro di regolare alla camera per 20 min prima di iniziare le prove.
    4. Iniziare le riprese e posizionare l'animale al centro della griglia, il ricercatore, per iniziare il test di griglia dalla parte opposta.
    5. Permettere all'animale di correre liberamente per 3 min mentre video registrate dall'alto.
    6. Interrompere le riprese quando il min 3 periodo di tempo è terminato e tornare l'animale alla sua gabbia a casa. Pulire la griglia con un sterilizzante di basato sul biossido di cloro, avendo cura di asciugare completamente le superfici prima del test. Testare ogni animale 1 x per ogni sessione.
  2. Test di scaletta
    Nota: Il test di scala è stato costruito in-House e si compone di due pareti laterali acrilico, ogni 1 m di lunghezza, collegato da gradini di diametro 3 mm spaziati ad intervalli di 2 cm (Figura 2). Gli animali richiedono una settimana di formazione scaletta prima di iniziare le prove ufficiali. Non c'è alcuna differenza tra la formazione e il protocollo di prova. Si noti che la formazione non ha bisogno di essere girato.
    1. Per l'uso con il BVAS, coprire il muro dietro la scala con un cartellone nero e delineare il livello di pioli, start e linee di finitura con nastro brillante per creare un contrasto con i ratti di bianco.
    2. Testare gli animali 2 volte a settimana per tutte le prove compresa la settimana prima di iniziare lo studio per creare un punteggio di riferimento per l'uso nei calcoli successivi.
    3. Pulire tutte le apparecchiature di prova con un sterilizzante di basato sul biossido di cloro all'inizio di ogni sessione di test e tra ogni animale.
    4. Portare gli animali in camera per test e consentire loro di regolare alla camera per 20 min prima di iniziare le prove.
    5. Metti l'animale in una gabbia pulita temporanea prima della prova di scaletta.
      Nota: Una gabbia temporanea è una gabbia a breve termine per tenere l'animale mentre gabbia dell'animale viene utilizzato alla fine della scala. Non c'è nessuna età bias come tutti gli animali utilizzati nello studio sono della stessa età e completare i test rispetto allo stesso periodo di tempo. Il controllo utilizzato qui è un ingenuo animale dopo aver mai ricevuto la chirurgia.
    6. Impostare l'apparecchio di scala fino a span due gabbie; la gabbia di inizio è una gabbia pulita, e la gabbia di fine è gabbia dell'animale vivente, un incentivo per completare l'esecuzione.
    7. Posizionare la fotocamera su un treppiede, centrato sulla lunghezza della scala. Estendere il treppiede così l'obiettivo della fotocamera è all'altezza dei gradini scaletta. Posizionare la fotocamera in modo che i gradini sono esattamente allineati con la lente come questo è importante per l'algoritmo di rilevamento di slittamento nel codice BVAS.
    8. Avviare la registrazione video e consentire il topo a inizio della corsa tenendo le loro zampe anteriori sopra il primo gradino della scala. Permettere all'animale di passare la scala senza assistenza.
    9. Permettere all'animale di muoversi dalla linea di partenza al traguardo a loro piacimento durante le riprese. Terminare la registrazione dei video e rimuovere l'animale dalla scaletta, una volta che l'animale ha completato l'esecuzione.
    10. Si consideri il termine un'esecuzione non riuscita se l'animale si gira o rimane stagnante per 20 s. fine la registrazione video e rimuovere l'animale dalla scaletta, se l'animale non riesce la corsa. Assegnare un punteggio di penalità per le esecuzioni dei falliti che equivale al tempo più lento registrato durante la prova basale pre-intervento.
    11. Garantire che ciascun animale completa 5 cicli al giorno di test e dare loro un periodo di riposo min 1 tra ogni prova.
      Nota: In questo studio, gli animali sono stati testati 2 volte a settimana per 8 settimane. Tuttavia, l'intervallo di tempo è a discrezione del ricercatore.

2. deposito e denominazione del file

Nota: Il codice BVAS utilizza specificamente designato dei video file e cartella convenzioni di denominazione in modo che il video può essere analizzato in modo affidabile e analizzato correttamente. Diverse convenzioni di denominazione non sono supportate. Dopo il completamento di una sessione di test, il file video viene salvato nel percorso predefinito con un nome predefinito.

  1. Denominazione dei video individuali
    1. Nome ogni video con indicazione dell'animale per griglia tutte le prove video.
    2. Raccogliere 5 video di scaletta per sessione per ogni animale di test. Selezionare tutti i cinque video e rinominare il primo video, utilizzando la denominazione dell'animale. Ad esempio, se il nome dell'animale è "C1NS", i file sono denominati "C1NS (1)", "C1NS (2)", "C1NS (3)", ecc.
  2. Cartella di archiviazione denominazione
    1. Prendere il video ora chiamato dopo di ogni animale e inserire i file nella propria cartella di archiviazione. Nome di questa cartella utilizzando la seguente convenzione: "TestingWeek_TestMode_MM_DD_YY".
      Nota: per esempio, se questa cartella contiene la prima settimana di video di griglia ed è stata girata il 1 ° gennaiost, 2018, la cartella che tiene questi video è denominato "Week1_GridTest_01_01_18".
    2. Posto questa cartella denominata specificamente in un'altra cartella che sarà denotano il più grande studio che questo set di esperimenti appartiene.
      Nota: Non sono previsti requisiti di denominazione per il sistema di albero di cartelle mantenere gli studi e test modalità organizzato. L'unica cartella che il sistema seleziona è la cartella holding video denominato al punto 2.2.1.
  3. Creazione di file foglio di calcolo
    1. Utilizzando un programma di foglio di calcolo esterno (Vedi la Tabella materiali), creare un nuovo file di foglio di calcolo vuoto per memorizzare i dati per ogni studio e il modo di prova.
      Nota: Non esistono requisiti di denominazione o deposito posizione per questo file. Ogni studio richiede due file di foglio di calcolo per l'utilizzo con il sistema, uno per il test della griglia e uno per il test di scaletta. Lasciare questi file vuoto per ora.
    2. Verificare che questi file di foglio di calcolo non sono aperti su tutti i computer mentre è in esecuzione il BVAS.
      Nota: Se il BVAS tenta di aprire un file di foglio di calcolo che è già aperto, questo verrà generato un errore.

3. sistema installazione

Nota: Il BVAS è stato costruito e testato su sistemi operativi per PC e sfrutta Runtime componenti da semplice e prontamente disponibili software di codifica. Altre configurazioni di sistema non sono attualmente supportati.

  1. Installazione versione BVAS
    1. Eseguire il programma di installazione facendo doppio clic sull'icona installer etichettato 'BVASX. XXinstaller'. "XX" è il numero di versione corrente, attualmente 'BVAS3.30installer'.
      Nota: Si tratta di software open source. Contattare l'autore corrispondente per la versione più recente.
    2. Seguire sullo schermo istruzioni per installare il BVAS.
      Nota: Il programma di installazione verificherà il sistema per la versione corretta del software (ad es., MATLAB Runtime) e se non viene trovato, verrà installato il software da internet.
    3. Una volta installato, lanciare il programma cliccando il 'BVAS.exe' file.

4. sistema uso

  1. Apertura del programma
    1. Fare doppio clic sull'icona del programma BVAS per far apparire il menu principale di BVAS che consente le seguenti opzioni: 'Grid Analysis', 'Analisi di scala', 'Scaletta recensione' o 'Quit'.
      Nota: Esiste anche un menu a discesa situato in alto a sinistra con l'etichetta 'Impostazioni Email' (Figura 3A).
  2. Impostazioni email
    1. Fare clic sul menu a discesa "Impostazioni Email" e selezionare prima 'Cambia destinazione e-mail'.
    2. Immettere un indirizzo di posta elettronica preferito per ricevere aggiornamenti sull'analisi e selezionare 'OK'. Selezionare 'Annulla' per non cambiare l'indirizzo email attualmente salvato.
    3. Fare clic sul pulsante 'Invia Email di prova' per inviare una email di prova all'indirizzo email attualmente salvato nel sistema. Vicino il 'Email inviata!' pop-up finestra indicante il completamento del test.
  3. Analisi del Test di campo aperto griglia
    1. Selezionare 'Griglia analisi' dalla schermata del menu superiore.
    2. Garantirvi la pulsante toggle etichettato 'Singolo Video/intera sessione/traccia dati' è visualizzazione intera sessione per completare l'analisi su tutta una serie di prove sessione video.
    3. Utilizzare il pulsante di '...' accanto alla casella di input superiore a sfogliare il file system per trovare il file di video da analizzare. Selezionare la cartella denominata nello stile discusso al punto 2.2.1.
    4. Utilizzare il... pulsante accanto alla casella di ingresso inferiore a sfogliare il file system per selezionare il file di foglio di calcolo in cui memorizzare i dati.
      Nota: Si noti che, come pure l'output dei dati in un file di foglio di calcolo, i dati di percorso completo per ogni video sono memorizzati in un file di dati (Mat) nella stessa directory che contiene il video scelto al punto 4.3.3.
    5. Assicurarsi che il pulsante di commutazione indicato al punto 4.3.2 è impostato su 'Singolo Video' per completare l'analisi su un singolo video.
    6. Utilizzare il... pulsante accanto alla casella di input superiore a sfogliare il file system per trovare il file del video per analizzare.
    7. Utilizzare il... pulsante accanto alla casella di ingresso inferiore a sfogliare il file system per selezionare una directory in cui salvare il file di dati (Mat) che risulta dall'analisi dei video singolo.
      Nota: Il file di dati si chiamerà dopo il video, che prende il nome l'animale.
    8. Selezionare 'Output dati' da toggle menzionato al punto 4.3.2. per estrarre i dati da una griglia precedentemente analizzato dei video. Esempi di questo dati tracciati sono riportati nelle figure 1B e 1C.
    9. Utilizzare il... pulsante accanto alla casella di input superiore a sfogliare il file system per selezionare un file di dati video griglia creata in precedenza. Selezionare 'Go!' per creare la figura di trama e dati.
      Nota: Questa funzione crea anche un file di testo, denominato la stessa e si trova nella stessa directory del file di dati, che ha l'animale di eseguire dati al suo interno.
    10. Una volta che entrambi i file necessari sono stati localizzati, selezionare 'Go!' per iniziare l'analisi dei video. Si noti che il pulsante di 'restituire' riaprirà il menu in alto e il pulsante 'Esci' si chiude il programma completamente. Scegliere il commutatore 'Display Debug' per mostrare una rappresentazione visiva dell'algoritmo di rilevamento (figure 3 e 3D).
    11. Selezionare 'Go!' per avviare il processo di analisi. Esaminare le immagini di ciascun video sullo schermo del revisore. Utilizzare i pulsanti della pagina 'Next' e 'precedente' se ci sono più di cinque video.
    12. Per visualizzare un menu di selezione manuale, selezionare il pulsante 'modifica' se non esistono righe verde o la linea verde non sembra essere in Piazza corretta intorno l'area di test. Per modificare gli angoli, selezionare il pulsante 'Modifica angoli'.
      Nota: Il pulsante 'Fotogramma successivo' Cambia immagine rappresentativa al frame successivo del video in questione. Selezionare il pulsante 'Fotogramma successivo' se il telaio dato automaticamente è ostruito o fuori fuoco.
    13. Seguire le istruzioni a destra dell'immagine rappresentativa a selezionare l'area di test e premi 'invio' per completare il processo di selezione.
      Nota: Le linee verdi selezionate ora apparirà l'immagine rappresentativa.
    14. Selezionare 'fatto' per salvare la selezione e tornare alla schermata di revisore.
    15. Selezionare il pulsante di 'fatto' di centrale per avviare il processo di analisi completa una volta nell'area della griglia per ogni video è selezionato correttamente. Consentire al programma di eseguire e, al termine, verrà visualizzato un messaggio di successo.
      Nota: L'analisi completa di una sessione di video può richiedere qualche tempo, circa 10 min per animale.
  4. Analisi del test di scaletta
    Nota: Il protocollo per l'analisi di prova scaletta iniziale è molto simile al protocollo descritto nella procedura 4.3.10–4.3.15. Le notevoli differenze prima quei passi sono i seguenti:
    1. Selezionare 'Scaletta analisi' dal menu in alto per aprire il menu di analisi di scala.
    2. Visualizza le due opzioni di toggle, 'Singolo Video' e 'Tutta la sessione' (Figura 3B).
    3. Con 'Intera sessione', selezionare la tomaia ingresso... pulsante per selezionare la cartella con i video di scaletta denominato nel passaggio 2.2.1.Select minore... pulsante per selezionare una directory per salvare una cartella con i dati dei video di scaletta per il ripasso.
    4. Se 'Singolo Video' è selezionata, selezionare un singolo video file con la tomaia... pulsante e una posizione lo stesso come descritto al punto 4.4.3.
    5. Selezionare 'Go!' per avviare il processo di analisi e far apparire la schermata di revisore scaletta zona di prova.
    6. Seguire i passaggi 4.3.10–4.3.15 allo stesso modo per la scala per quanto riguarda la griglia. Consentire al programma di eseguire e, al termine, verrà visualizzato un messaggio di successo.
      Nota: Se qualcosa va storto durante l'analisi, un'e-mail viene inviata all'indirizzo e-mail inserito al punto 4.2.2. Al termine di un'analisi di qualsiasi tipo, un completamento e-mail allo stesso indirizzo e-mail.
  5. Rivedere le immagini scala
    Nota: Il seguente protocollo è di rivedere in precedenza analizzato video scaletta per confermare eventuali guasti e zampa scivola. Si noti che non vengono generati file di foglio di calcolo per una traversata di scaletta per visualizzare fino al completamento della 'Scala immagine recensione' (passi 4.5.1–4.5.5).
    1. Dal menu in alto, selezionare 'Scala immagine Review'. Verrà visualizzata la schermata di selezione del file di scaletta recensione.
    2. Seleziona il top... pulsante per selezionare la cartella dei file di dati.
      Nota: I file vengono salvati nella posizione scelta nel passaggio 4.4.2 e sono denominati nel seguente formato: "M1_D1_Y1 scaletta Video sessione HH_MM M2_D2_YYYY". M1, D1 e Y1 sono la data della sessione analizzata. "Scaletta sessione Video" leggerà "Analisi Video singolo" se solo un singolo video è stato analizzato. HH_MM e M2_D2_YYYY sono il tempo e la data in cui è stata avviata la sessione di revisione.
    3. Selezionare la parte inferiore... per selezionare il file di foglio di calcolo creato per lo studio.
    4. Selezionare 'Go!' per avviare il processo di revisione manuale.
    5. Visualizzare il menu di revisore di dati aperti automaticamente scaletta. Se viene rilevato un lapsus, utilizzare il 'Frame successivo' e 'Ultimo fotogramma' pulsanti per controllare qualsiasi consecutivamente registrata cornici se disponibile.
    6. Utilizzare il commutatore di slittamento per indicare quale piede del ratto è scivolato. Lasciare l'interruttore su 'No Slip' se il rilevamento è un falso positivo. Fare clic su 'Salva/continua' per passare alla successiva rilevazione (Figura 2A).
    7. In caso di errore, utilizzare l'interruttore per indicare se il guasto è dovuto inversione (dove il ratto girato intorno durante l'esecuzione) o stagnazione (dove il ratto Impossibile completare l'esecuzione in modo tempestivo).
    8. Fare clic su 'Salva/continua' per passare al successivo rilevamento. L'ultimo rilevamento, fare clic su 'Salva/continua' per completare l'analisi e salvare i dati nel file di foglio di calcolo scelto in precedenza. Allontanare la notifica di completamento.
      Nota: Una volta completata la revisione, viene rinominata la cartella che è stata controllata "Recensione M1_D1_Y1 scaletta Video sessione HH_MM M2_D2_YYYY".

5. uscita dati analisi

  1. File di foglio di calcolo di griglia
    1. Individuare i dati creati nel file foglio di calcolo da ogni griglia dei video.
      Nota: Le colonne sono da sinistra a destra come indicato di seguito: nome degli animali, data del test, settimana di studio numero e distanza totale percorsa, totale tempo fermato, velocità massima raggiunta, sinistra curve, curve in linea griglia attraversa (Figura 1D).
    2. Utilizzare questi parametri per quantificare le prestazioni di motore lorda e creare grafici di confronto tra animali e intervalli di tempo.
  2. File di foglio di calcolo di scaletta
    1. Individuare i dati creati nel file di foglio di calcolo da ogni video scaletta dopo il fallimento e zampa recensione di slittamento.
      Nota: Le colonne sono da sinistra a destra come indicato di seguito: nome degli animali, numero 1 – 5, settimana di studio numero, data di prova, esecuzione tipo (successo o fallimento), tempo di esecuzione per i successi, percentuale completamento, zampa scivola su ogni zampa e modalità di guasto. La colonna è vuota per un guasto e la colonna di modalità di guasto leggerà o inversione o stagnazione (Figura 2B).
    2. Utilizzare questi parametri per quantificare le prestazioni di motore bene e creare grafici di confronto tra animali e punti di tempo.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

In seguito i metodi presentati qui, ratti completato la griglia di campo aperto e scaletta prove 2 volte a settimana. I dati sono stati analizzati utilizzando BVAS sia manualmente, sia con un cronometro di addestrato e utenti alle prime armi. I risultati presentati sono una media dei punteggi settimanali crudi da un animale singolo controllo non impiantati nel corso di uno studio di 8 settimane, dove la settimana "0" corrisponde al collaudo della linea di base. Nota non c'era nessun test ...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La parte più critica del protocollo per garantire un'analisi forte è la contaminazione coerente. Se i video sono ben illuminate e girato nella posizione corretta, come discusso nella prima sezione del protocollo, è possibile che il sistema sarà in grado di fare un'analisi precisa. Come con qualsiasi problema di elaborazione delle immagini, il lavoro svolto nella pre-elaborazione renderà il post-processing più preciso e semplice. Come tale, assicurandosi che l'apparecchio e gli animali sono ben illuminati durante il test ...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gli autori non hanno nulla a rivelare.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Questo studio è stato sostenuto dal Merit Award Review # B1495-R (per Jeffrey R. Capadona) e il premio alla carriera precoce presidenziale per scienziato e ingegneri (PECASE) (di Jeffrey R. Capadona) da Dipartimento di Stati Uniti di Veterans Affairs riabilitazione Servizio ricerca e sviluppo. Inoltre, questo lavoro è stato supportato in parte dall'ufficio di assistente segretario della difesa per gli affari di salute attraverso il Peer recensione di programma di medica ricerca sotto Premio Nr. W81XWH-15-1-0608. Gli autori riconoscono la fonte per la ricerca di estate sostegno finanziario. I contenuti non rappresentano le opinioni della United States Department of Veterans Affairs o di governo degli Stati Uniti. Gli autori vorrei ringraziare Hiroyuki Arakawa nel nucleo di comportamento del roditore CWRU per la sua guida nella progettazione e test del roditore protocolli comportamentali. Gli autori inoltre ringraziare James Drake e Kevin Talbot dalla CWRU dipartimento di meccanica e ingegneria aerospaziale per il loro aiuto nella progettazione e produzione la prova scaletta del roditore.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Ratti Sprague Dawley, maschio, 201-225 gCharles RiverCD
Webcam HD Pro c920Logitec960-000764
ExcelMicrosoftN/A
Matalb 2017a, Computer Vision System ToolboxMathworksN/A Test
della griglia in campo apertoRealizzato internamente presso la Case Western Reserve UniversityN/A
Test della scalaRealizzato internamente presso la Case Western Reserve UniversityN/A

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Beery, A. K., Kaufer, D. Stress, social behavior, and resilience: insights from rodents. Neurobiology of Stress. 1, 116-127 (2015).
  2. Crawley, J. N. Behavioral phenotyping of rodents. Comparative Medicine. 53, 140-146 (2003).
  3. Wolf, A., Bauer, B., Abner, E. L., Ashkenazy-Frolinger, T., Hartz, A. M. A Comprehensive Behavioral Test Battery to Assess Learning and Memory in 129S6/Tg2576 Mice. PLoS One. 11, 0147733(2016).
  4. Metz, G. A., Whishaw, I. Q. Cortical and subcortical lesions impair skilled walking in the ladder rung walking test: a new task to evaluate fore- and hindlimb stepping, placing, and co-ordination. Journal of Neuroscience Methods. 115, 169-179 (2002).
  5. Bailey, K. R., Crawley, J. N. Anxiety-Related Behaviors in Mice. Methods of Behavior Analysis in Neuroscience. Buccafusco, J. J. , CRC Press/Taylor & Francis. Boca Raton, FL. chapter 5 (2009).
  6. Prut, L., Belzung, C. The open field as a paradigm to measure the effects of drugs on anxiety-like behaviors: a review. European Journal of Pharmacology. 463, 3-33 (2003).
  7. Porsolt, R. D., Bertin, A., Jalfre, M. Behavioral despair in mice: a primary screening test for antidepressants. Archives Internationales de Pharmacodynamie et de Thérapie. 229, 327-336 (1977).
  8. Porsolt, R. D., Brossard, G., Hautbois, C., Roux, S. Rodent models of depression: forced swimming and tail suspension behavioral despair tests in rats and mice. Current Protocols in Neuroscience. , Chapter 8, Unit 8 10(2001).
  9. Dunham, N. W., Miya, T. S. A note on a simple apparatus for detecting neurological deficit in rats and mice. Journal of the American Pharmaceutical Association. 46, 208-209 (1957).
  10. Forstmeier, W., Wagenmakers, E. J., Parker, T. H. Detecting and avoiding likely false-positive findings - a practical guide. Biological Reviews of the Cambridge Philosophical Society. 92, 1941-1968 (2017).
  11. Reason, J. Human error: models and management. The Western Journal of Medicine. 172, 393-396 (2000).
  12. Goss-Varley, M. Rodent Behavioral Testing to Assess Functional Deficits Caused by Microelectrode Implantation in the Rat Motor Cortex. Journal of Visualized Experiments. , (2018).
  13. Goss-Varley, M., et al. Microelectrode implantation in motor cortex causes fine motor deficit: Implications on potential considerations to Brain Computer Interfacing and Human Augmentation. Scientific Reports. 7, 15254(2017).
  14. Metz, G. A., Whishaw, I. Q. The ladder rung walking task: a scoring system and its practical application. Journal of Visual Experiments. (28), e1204(2009).
  15. Chesler, E. J., Wilson, S. G., Lariviere, W. R., Rodriguez-Zas, S. L., Mogil, J. S. Influences of laboratory environment on behavior. Nature Neuroscience. 5, 1101-1102 (2002).
  16. Crabbe, J. C., Wahlsten, D., Dudek, B. C. Genetics of mouse behavior: interactions with laboratory environment. Science. 284, 1670-1672 (1999).
  17. Richter, S. H., Garner, J. P., Auer, C., Kunert, J., Wurbel, H. Systematic variation improves reproducibility of animal experiments. Nature Methods. 7, 167-168 (2010).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Motor Function TrackingBehavioral Video AnalysisOpen Field Grid TestLadder Test AnalysisAutomated Video ThresholdingSingle Animal TrackingPaw Slip DetectionGrid Line CrossingBVAS SoftwareMotor Deficit Quantification

Related Articles