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Research Article
Virginia Wertman1,2, Anastasia Gromova1,2,3, Albert R. La Spada1,2,4,5, Constanza J. Cortes1,2
1Department of Neurology,Duke University School of Medicine, 2Duke Center for Neurodegeneration & Neurotherapeutics,Duke University School of Medicine, 3Biomedical Sciences Graduate Program,University of California San Diego, 4Department of Neurobiology,Duke University School of Medicine, 5Department of Cell Biology,Duke University School of Medicine
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
フットプリント分析は、マウスの運動異常を定量化する研究者のためのデジタル化された歩行分析プログラムに代わる低コストの代替手段です。その速度、シンプルさ、縦方向の可能性のために、それはマウスモデルの行動表現型に最適です。
動物の移動の測定は、所定の疾患、傷害、または薬物モデルの表現型を記述するために使用される一般的な行動ツールです。ここで示す歩行分析の低コスト方法は、マウスモデルにおける歩行異常の簡単かつ効果的な尺度である。足跡は、マウスの足を非毒性の洗浄可能な塗料で塗装し、被験者が紙の上のトンネルを歩くことを可能にすることによって分析されます。テストトンネルの設計は、自然なマウスの動作と小さな暗い場所に対する親和性を利用します。各マウスのストライドの長さ、ストライド幅、つま先の広がりは、定規と鉛筆を使用して簡単に測定できます。これは確立された信頼性の高い方法であり、デジタル システムに類似したいくつかのメトリックを生成します。このアプローチは、表現型プレゼンテーションの早い段階でストライドの変化を検出するのに十分な敏感さであり、非侵襲的なアプローチのために、寿命または表現型プレゼンテーション全体のグループのテストを可能にします。
ロコモーションは、複雑な神経学的および筋骨格系の調整を必要とし、運動経路の単一の側面における欠損は、観察可能な歩行異常1、2を生成することができる。歩行分析は、特定の病気、傷害、または薬物が動物の動きにどのように影響するかに関する定量化可能な行動データを提供するので、マウスモデルをテストする研究者にとって重要なツールです3。しかし、歩行のデジタル化された分析には、トレッドミル、カメラ、および関連するソフトウェアを購入する必要があり、研究者にとっては非常に高価な場合があります。歩行解析は、運動機能の縦方向の変化を追跡するために断続的に使用されることが多いため、散発的に使用した場合に支出を正当化することは困難である場合があります4。デジタル化された分析は、単純なフットプリント分析よりも詳細な歩行メトリックを提供するかもしれませんが、これらのより複雑なメジャーは、行動表現型5の特性を決定するために必ずしも必要または関連しているとは限りません。
ここでは、デジタル化された歩行分析プログラム6,7に代わる迅速かつ機密性の高い代替手段として、低コストの手動フットプリント分析方法を紹介します。手動フットプリント分析は、多数のマウス病モデル4、7、8、9、10、11の多数の歩行差を検出することが実証されています。 ,12,13,14,15,16,17, そして、少なくとも1つのケースでは、この低コストの方法は、歩行の変化を特定しました。一般的なデジタル化された歩行分析プログラム12によって検出されませんでした。材料の総コストは公称であり、それは容易に他のげっ歯類の研究モデルに合わせることができる。
データを描画できる歩行メトリックは多くありますが、ここでは、ストライドの長さ、歩幅(別名「トラック幅」)、つま先の広がりの 3 つの特定のメトリックに焦点を当てます。評価するパラメータはモデルごとに決定する必要があります。歩行分析のこの方法は、認知機能を測定するように設計されていない、と歩行16の複雑な生体力学的測定を必要とする研究のために推奨されません。
運動ニューロン変性と筋萎縮を特徴とする神経筋疾患であるX連結脊髄およびバルバー筋萎縮症(SBMA)をモデル化する前および後の症候性マウスのコホートからの行動データを提示する。これらのマウスは、他の疾患特異的な型分型の発症と一致する歩行の進行性の欠損を開発する。これは、この方法の有効性と特異性を示し、影響を受ける動物と非影響動物を確実に区別できることを確認します。
本研究の実験マウスは、C57BL/6バックグラウンド(nエクスト=12)上の2.5(症状前)および9ヶ月齢(症後)BAC fxAR121トランスジェニックマウスであった。このモデルは私たちの研究室で生成され、完全にSBMA9の強力なマウスモデルとして特徴付けられました.非トランスジェニックリタークをコントロールとして使用した(nctrl=8)。SBMAは、男性のみで完全に現れる性制限疾患ですので、オスのマウスは、この研究のために排他的に使用されました。計画段階では、研究者は、グループの大きさと組成18を決定するために、生物学的変数としての性に関する国立衛生研究所の考慮事項を考慮する必要があります。
マウスで行われたすべての試験は、デューク大学の機関動物ケアおよび使用委員会(IACUC)によってレビューされ、承認されました。コホート全体で歩行分析と論文の採点が完了するまで、テストと採点を担当する担当者は、動物の遺伝子型または実験状態に目がくらむ必要があります。
1. 材料の調製をテストする
2. データ収集
3. 採点基準
十分な数の動物で、この手順は、時間の経過とともに同じ株内で、マウスのジェノタイプ間の歩行の違いを検出することができる。図1Bは、下部運動ニューロンおよび骨格筋に影響を与える神経変性疾患であるX連結脊髄およびバルバー筋萎縮症(SBMA)のマウスモデルを用いて、研究室で収集された足跡画像の代表的な痕跡を示す。我々は以前に、オスのBAC fxAR121トランスジェニックマウスが有意な体重減少、グリップ強度の障害、および非トランスジェニック・リッターメイトコントロール9と比較した場合、症状後の年齢でのストライド長の短縮を発症することを報告した。
ここでは、前症状(生後2.5ヶ月)と後症(生後9ヶ月)のコホートから歩行解析結果を提示します(図2)。疾患発症前、BAC fxAR121トランスジェニックマウスは、リターメイト非トランスジェニックコントロールと比較して、ストライド長さ、ストライド幅、つま先の広がりと同様の歩幅を示します。疾患発症後、BAC fxAR121トランスジェニックマウスは、歩行長が有意に短い(p前肢=0.001、p後肢=0.009)(図2A)。同様の縦方向分析では、テストされた年齢(p2.5ヶ月=0.709、p9ヶ月=0.204)でストライド幅に違いは見られなかった(図2B)。症候性BAC fxAR121トランスジェニックマウスは、年齢に一致したリッターメイトコントロール(図2C)よりも有意に狭い後肢の広がり(p=0.01)を有する。BAC fxAR121マウスは、主に後肢に影響を与える神経筋疾患をモデル化し、前肢歩行の詳細な測定は収集されなかった。我々は、この歩行分析方法を使用して、マウスモデルの表現型を考慮し、それに応じて前肢または後肢歩行メトリックを選択することを奨励する。

図 1: 歩行分析の対策とトラブルシューティング。
マウスの歩行解析の概略表現で、歩幅、歩幅、つま先の広がり情報を示します。B.3つのパラメータの測定値を示し、スコアリングできる歩行分析フットプリントシーケンスの代表的な例。C.採点できない問題のある歩行分析フットプリントシーケンスの代表的な例。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図2:SBMA BAC fxAR121トランスジェニックマウスは、歩行分析を介して検出できる進行性、神経変性歩行性歩行表現型を示す。
A.症状前の年齢(2.5ヶ月、nctl=11、nexpt=12)に違いはないにもかかわらず、BAC fxAR121マウスは、症候後段階での非トランスジェニック・リッターメイトコントロールと比較して、歩幅が著しく減少しました(9)月、nctl=8、nエクスパット=12)。B.いずれの年齢においてもストライド幅に変化は検出されなかった。C.症候性 SBMA BAC fxAR121 トランスジェニックマウスディスプレイは、非トランスジェニックリターメートコントロールと比較して後肢のつま先の広がりを有意に減少させた。N= 8-12/グループ。ポストホックTukeyテスト * p < 0.05, ** p < 0.01を持つANOVA.誤差バーはSEMを表し、この図のより大きなバージョンを表示するにはここをクリックしてください。
著者は何も開示していない。
フットプリント分析は、マウスの運動異常を定量化する研究者のためのデジタル化された歩行分析プログラムに代わる低コストの代替手段です。その速度、シンプルさ、縦方向の可能性のために、それはマウスモデルの行動表現型に最適です。
著者らは、動物の識別支援のために午前に感謝したいと思います。この研究は、米国国立衛生研究所(R01 7 RF1 AG057264からA.R.L.S.およびC.J.C.およびR01 NS100023からA.R.L.S.への助成)と筋ジストロフィー協会(A.R.L.S.への基礎研究助成金、C.J.C.への開発)によって支援されました。
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