Name: 非対称遊歩道：非対称歩行研究のための新しい行動アッセイ (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-01-15T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 19 s
Description: 学ぶ ラットの非対称歩行を評価する新しい行動アッセイ。皮質と脊髄中枢パターン発生器の寄与を定量化し、運動制御メカニズムの理解に役立つ低コスト手法を解説します。

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Kriss Franklin、Amanda Pollard、Justine Shafferは、動物の訓練とデータ収集を支援しました。Sarah Freeman と Alisa Ivanova がデータ分析に貢献しました。この研究は、WVU School of Medicine Start-Up、NIH/NIGMS U54GM104942、および NIH CoBRE P20GM109098 の支援を受けています。

次のトレーニングパラダイムは、平均的な成人のスプラーグドーリーラットの位相調整の分析を採用しています。本明細書に記載されたプロトコルは、あなたの機関の動物のケアのガイドラインに従っていることを確認してください。本研究におけるすべての手順は、医学のウェストバージニア大学での実験動物福祉（OLAW）のための制度的動物実験委員会（IACUC）およびOfficeに基づいて行われた実験の使用のための国立衛生研究所のガイドラインを遵守していました動物。 1.機器のセットアップ<ol><li>アルミニウムとブレースオープントップのプラスチックの箱は155センチメートルX 104センチメートル（ 図1）を測定し 、各コーナーにサポートとして、非対称歩道を構築します。同じ側​​に連続する各ペグは歩幅を定義するように、ボックスの周囲に沿って、別のペグの配置を可能にするために、両側の溝付きアルミバー付きのボックスの上部エッジを引き締めます。 </li&gt; <li>それぞれの側に表さ条件を分離し、各コーナーに20センチメートル×20センチプラットフォーム（合計4）を配置します。この距離は、1匹のラットのステップサイクルによって横断距離を含めるために十分であるべきです。 <ol><li> 20センチメートルX 1センチメートル×0.5センチ寸法のアルミ製のペグを使用してください。ベンドそれぞれの上部には、足配置プラットフォームを生成するために先端から2.5センチメートルペグ。 </li><li>レベルの水平配置を確実にするために、同じ距離で機械加工穴を通ってスライドする内側ブラケットを使用して、溝付きのバーにペグを固定します。ドライバーと定規を使って位置を調整します。平均ラットの足の大きさにほぼ対応1cmのペグ幅を使用します。シンナーや幅広ペグのいずれか不快であるか、足配置の変動を増加させます。 </li></ol></li><li> 3正確なステッピングチャレンジのいずれかの条件を生成するためにそれぞれの側にペグの配置を操作します。 <ol><li>左の私を設定することで、15cmのストライド長（SL15）対称運動タスクを生成しますNTER-歩幅（ リットル ISL）と歩幅（7.5センチ）の半分に右間のストライド長（r個の ISL）。 </li><li> 6.0センチメートルにリットルの ISLおよびR ISLの長さを変更することにより、追加の対称条件（SL12）を課しています。 </li><li>左右にペグの間の距離を変化させることにより、非対称なタスクを生成する、インター歩幅と呼ばれます。非対称モータシステムに挑戦するには、左側（L6R9条件）または右（L9R6）側のいずれか短い間ストライド長を課すことを20％Lの ISL と r の ISLを変更します。 1.5センチメートル摂動を6cm の L ISLおよび9 L6R9条件のCM、または9センチの L ISLおよびL9R6条件で6センチの R ISL の R ISLを課します</li></ol></li><li>ラットでは、好ましい15センチメートルでSL12を除くすべての条件に歩幅を保ちます。 </li><li>便宜上、歩道の長辺を左またはrのどちらかに有利な非対称の条件を割り当てます対象のIGHT側、対称制御条件のための2つの短辺を確保しています。 </li><li>ようにセットアップは、少なくとも60ヘルツのサンプリングレートでの高精細カメラペグの手足の配置は、カメラは約7手順をカバーする視野と歩道に垂直に指しで遮られていません。プラットフォームに近接した最初と最後のステップは無視されます。 </li></ol>装置2.トレーニング<ol><li> 例えば 、標準的なトレーニングリソースを使用してください。基本BiomethodologyでNIHのトレーニング実験用ラットのために、げっ歯類の一般的な行動訓練を理解します。 </li><li>トレーニングの初めに、少なくとも5分間、20×20センチのプラットフォーム上に配置し、報いることにより、被験者を順応させます。その後、食品の報酬を提示することによって、次のプラットフォームに1センチメートル間歩幅でペグ配置全体の動物を導きます。口頭およびプラットフォームに到達するためのふれあいを動物に報います。 </li><li> AFTER 5のトレーニングを実行すると、スペースの余分な1ペグ - 2センチメートル離れて、次の5トレーニングランを行います。 （ - 35ステップ20）、本明細書に記載された繰り返し数は、統計学的に適切なサンプルサイズを生成するのに十分です。 <ol><li>動物がよりゆっくりと足踏み（無停止）と姿勢（バックアーチ）の一貫性によって判断されるようにタスクを取得した場合、（長いストライドでトレーニングを再開する前に、短いストライド長（S12）で、これらのスキルの強化に関する訓練を集中最終的に希望の歩幅に近づいS15）。 </li><li>新しい間隔はタスクに不安や不快感を誘発する場合、以前の設定にペグを再調整し、訓練パラダイムを繰り返します。 </li><li>適切なインターストライドの長さが4つの条件と運動基準が満たされているために達成されるまで、このトレーニングを続行します。我々の経験では、ラットは、トライアルを開始するための手がかりとして、ボーカル励ましによく反応します。トレーニングが提供されるテストは、同じ日に行うことができます被験者は、タスクを実行するために動機づけられています。 注：次のように運動の基準は以下の通りです。ウォーキングは一貫しており、停止または失策を必要としません。ヘッドボビングは最小です。バックはアーチ型で、尾が運動中に発生します。各肢は明らかに発症時の歩道の直交ビューから見えると立脚期のオフセットです。本研究は、他の織り付けの動作ではなく、歩くだけに焦点を当てて、この選択プロセスが不可欠です。 </li></ol></li></ol> 3.テストとデータ分析<ol><li>無作為化セッションのデザインを使用して（セクション1.3で説明）、S12、S15、L9R6およびL6R9タスクの試験動物。タスク内の適応を回避するために改行を使用します。 </li><li>少なくとも60ヘルツのサンプリングレートでの高精細カメラで録音セッション。ビデオ編集ソフトウェアに再サンプリングして、さらなる分析のための唯一の歩行発作を選択せず​​にインポートビデオ録画。 </li><li>マークが発症し、運動学的相のオフセット各被験者からのビデオ録画インチ</li><li>ここでは、手動でスタンスの開始時間を特定し、スタンス開始が上の手足の配置に関連したモーションブラーの損失によって示されているフレーム単位で各肢のために相殺するためにMATLABで書かれたカスタムソフトウェアと呼ばれるvideoaを使用四肢リフトオフの開始時に発生するオフセットペグ、及び姿勢は、モーションブラーの最初の証拠によって示されています。 </li><li>二つの連続動スタンスオンセット間の残り時間として遊脚相の持続時間を計算します。歩行は、ダブルスイング相（地面からの両方前肢や後肢）が含まれている場合例えば 、地上四足歩行と一致していない任意の動作を除外します。、進むから分析します。 </li><li>対応するステップのサイクル持続時間の関数として、各フェーズの期間をプロットします。線形回帰モデル（TPHASE = B1 + B2 * TC）との関係はTPHASEが電子である、Tcはサイクル期間で各肢のために取得したキャプチャither テ伸筋関連スタンスまたはTfと 、屈筋関連のスイングで、B1、B2が回帰モデルの実験定数（オフセットとスロープ）です。 注：傾き（B2）は、移動速度の変化に伴う位相持続時間の変化量を表します。 </li><li>非対称性指数（AI）を計算するために、各肢のための式1および2（ 図2C）を使用します。どちらの式はそれらの合計の2つの値の違いを正規化し、単純な比率の同じ形を持っています。 <ol><li>式1を用いて、左スタンス変調（L）と右（R）の手足の傾きの差を使用して水平方向の差（AI H）を算出します。同様に、フロント/前方（a）とバック/後方（P）手足からスロープを使って上下非対称（AIのV）を算出します 。これらの二つの式を適用した結果を&lt;1に対応するXY 4 点 ）前肢の非対称のデータセットでありますem&gt;のAAIの時間; 2）後肢非対称、 パイの H; 3）前肢・後肢非対称性を残し、 ライ V; 4）右前肢・後肢非対称、RAIの V。 </li><li>すべての四肢全体の非対称性を視覚的に表現するためのパッチ（ 図2B）としてこれらの値をプロットします。 </li></ol></li><li>前肢のパラメータとその反対側の後肢（式3、 図2C）との間に斜めの結合を評価するために、対角指数（DI）を計算します。 </li><li>手段分析19の事後比較で一方向ANOVAを用いて統計的有意性について| - |（AIL6R9 AIL9R6ΔAI=）、DIと同様に非対称性を、対向の条件との間に4のAIの違いをテスト</li></ol>

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</ol>

著者らは開示するものは何もない。

この研究の理論的根拠は、非対称運動行動の正確な制御の変化を定量的に評価する行動タスクを開発することでした。脊髄CPGの存在は、しばらくの間機能的に実証されてきましたが、20、そのメカニズム、および下行または感覚フィードバック経路からの調節入力を説明する解剖学的および機能的特徴は、過去10年まで特徴付けられていません6,21,22。現在のコンセンサスは、固有の脊髄、感覚フィードバック、および下降コマンドが自発運動行動の生成に緊密に統合されているということです1
本明細書に提示された非対称の正確な足の配置タスクは、皮質入力を必要とすることが知られているステッピングの器用な非対称制御に関与する制御システムに機能的に挑戦するように設計されています23,24。このパフォーマンスは、下行皮質および脳幹制御への依存度が低い対称タスクと比較して評価されました。したがって、脊椎経路と下行経路の寄与を識別する機会があります。運動皮質は、移動、到達、姿勢調整中の筋肉相の調節に直接関与しているため9、10、2...

生き残った個体群における脳卒中後の罹患率は、両方のヒトでの定量的評価のための課題を提起する神経学的障害1のストロークと動物モデルを投稿粗大運動機能障害が含まれます。臨床の現場では、これらの運動障害は、大多数の患者が示す厳しいのではなく、中程度の障害に対してより敏感である主観的な基準を用いて測定されます。同様に、動物における損傷後の運動行動のような主観的評価は共通であり、 例えば 、バッソ、ビーティー、とブレスナハン（BBB）運動スケール法2,3。これらの主観的な評価方法は、四足動物モデルおよびヒトにおける歩行リハビリテーション研究間の変換を支援しているが、個別の筋肉群の活性に関連する運動障害の詳細は、評価されていません。また、脳血管障害における運動障害の推定犯人として運動に運動皮質の貢献の評価、彼らはオープンフィールドまたはリニア歩行タスクに依存しているとしてだけで、間接的にも、最も新しい自動化された定量的方法4,5を使用して得ることができます 。これらのタスクは、皮質の貢献を必要とせず、脊髄の神経機構、 すなわち 、神経損傷のほとんどの動物モデルで倹約された中枢パターン発生器（CPG）ネットワーク、 例えば 、spinalized動物6によって行うことができる- 。。8 。これらの脊髄のメカニズムに不可欠な皮質の貢献は、実験的に予想される姿勢調整9および10に到達するだけでなく、正確なステッピング10が必要なタスクに関与しています。 さらに、ほとんどの神経損傷は非対称です。例えば、ストロークは、片麻痺の原因となる、すなわち 、非対称歩行11につながる体の片側の弱さ- 。14。片麻痺歩行の非対称性は非対称spatiotemporによって生成されます最も重要な伸筋関連立脚相の短縮と麻痺側15,16のステップサイクルの屈筋関連遊脚相の延長で明らかにアル筋肉の活性化。この傾向は、まだ健康や麻痺の動物における運動速度の範囲で検討されていません。現在の研究では、各工程におけるサイクル持続時間の関数としてのスイングやスタンス相の持続時間との関係を説明した位相期間特性17の分析を採用しました。得られた線形回帰モデルは、その後、さらに、すべての四肢を横切る非対称性の分析を説明しました。 私たちは、正確なステッピング運動タスクに基づいて、四足動物の運動系に皮質入力を降順の活性を評価するための新規な低コストの方法を報告しています。このタスクは、歩行速度の自然な範囲での足の配置の要求を課すことによって運動野に挑戦するように設計されています。加えて、足配置の要件を優先的運動系の左側または右側に挑戦するために操作されています。同様の運動タスクでは、メッツ＆ウィショー（2009）は、ラットにおいて、不規則なラング歩道上で逃したステップ数を故障率を調べました。私たちの方法は、これまでの研究と相補的であり、それは「成功」に位相制御の品質を詳細に18を繰り返します。

<table><tbody><tr><td>MATLAB&reg;R2013a</td><td>MathWorks</td><td></td><td>デザインプラットフォーム、カスタムビデオ、ビデオ注釈ソフトウェア</td></tr><tr><td>、Sony HDR-CX380/B High Definition Handycam</td><td>、Sony</td><td>27-HDRCX330/B</td><td>ビデオ取得デバイス。</td></tr><tr><td>Jifクリーミーピーナッツバター - グルテンフリー454 g</td><td>JMスマッカーカンパニー</td><td></td><td>食品報酬刺激。</td></tr><tr><td>ショ糖錠剤 - チョコレート 1800 g</td><td>TestDiet</td><td>1811256</td><td>食品報酬刺激。</td></tr><tr><td>マンザニータウッドかじりスティックBioServe</td><td></td><td>W0016</td><td>食品報酬刺激のプレゼンテーション用。</td></tr></tbody></table>

非対称遊歩道：非対称歩行研究のための新しい行動アッセイ

Asymmetric Walkway: A Novel Behavioral Assay for Studying Asymmetric Locomotion

行動アッセイは、一般的に中枢神経系（CNS）における感覚運動障害の評価のために使用されます。げっ歯類で運動障害を定量化するための最も洗練された方法は、制約のない歩行地上の微小擾乱を測定することである（ 例えば 、手動のBBBスコアまたは自動キャットウォーク）。しかし、皮質の入力は脊髄中枢パターン発生器（CPG）によって生成される基本的な運動の生成に必要とされません。このように、制約のない歩行タスクは間接的にしかによる運動皮質の障害に運動障害をテストします。本研究では、小説、脊髄CPGに皮質の入力を評価し、正確な足の配置運動タスクを提案します。計装ペグ方が左右で非対称に運動障害を模倣対称および非対称運動タスクを課すために使用されました。私たちは、県と歩行時の前肢スタンス位相特性の20％農産物の変更の等距離間ストライドの長さからずれることを示しています歩幅を誤りました。さらに、我々は非対称の歩道は、皮質の制御信号によって生成された行動の結果の測定を可能にすることを提案します。これらの措置は、皮質損傷後の機能障害の評価に関連しています。

図2は 、単一の代表的な主題のための運動の作業中に非対称性の分析を示します。 （ - 400 gで、 図3 250）の値は、個々に全ての被験者から（ 図2）式1および2を使用して、すべての条件について、図8の雌Sprague-Dawleyラットの複合データから計算しました。一般的に、前肢立脚相の変調は、歩行状態が好まれたために側（短いISL）の優先側（長いISL）上の立脚相がのより大きな部分を占める傾向にあったという概念と一致少ないました歩行減少の速度として好ま手足に比べてステップサイクル。 条件L9R6及びL6R9（ΔAI）から得られた対応する非対称性指数との差はconservativで一方向ANOVA（α= 0.05）、事後t検定を用いて試験しました<html> MATLABでanova1とmultcompare</em...

ここでは、げっ歯類の正確なステッピングを定量化するためのプロトコルを提示します。皮質および脊椎中枢パターンジェネレータ信号は、閉塞した移動中に正確な足の配置に必要です。ここでは、正確なステップ行動を直接調べる新しい制約付き歩行タスクについて報告します。

Behavioral assays are commonly used for the assessment of sensorimotor impairment in the central nervous system (CNS). The most sophisticated methods for ...

本ビデオでは、精密な肢位置制御を必要とする歩行タスクを用い、ラットの歩行非対称性を評価するための新しい低コストな手法について報告します。四肢歩行のさまざまな歩行速度における位相時間を算出し、動物の能力をスコア化するための指標として利用します。本研究の目的は、対称的な歩行動作における精密な制御能の変化を定量的に評価できる行動タスクを開発することでした。このタスクは、歩行相の制御に対する下行路の寄与を識別する機会を提供します。例えば、運動皮質の同時記録または刺激により、本タスクにおける筋相の調節への寄与が報告されます。装置は、各コーナーにアルミニウム製の支持材を備えた、上部が開いたプラスチック製ボックスとして構築してください。ペグ配置の柔軟な変更を可能にするため、溝付きのアルミニウム製手すりで構成されたフレームを用意します。ペグの配置によって、動物に課される歩幅が決定されます。4つのコーナーそれぞれに、20 cm 四方のプラットフォームを設置します。プラットフォーム間の間隔は、少なくとも1回の完全な歩行サイクル分をカバーするように設定してください。歩行条件を作成するために、レールにアルミ製のペグを取り付けます。これらはラットの歩幅のための足場として機能します。ペグは先端から2.5 cmのところで事前に曲げておき、直径は1 cmにする必要があります。ドライバーで調整可能なスライドブラケットでペグを固定し、足場を正確に配置します。足場を配置した後、距離が正しく、かつ同じ水平レベルにあることを確認してください。3つのステッピングタスクについてペグの位置を標準化します。まず、左右の歩幅間距離を7.5 cmに設定し、歩幅15 cmの対称的な運動タスクを作成します。次に、これらの距離を6 cmに変更し、歩幅を12 cmに変更することで、歩幅間距離に負荷をかけた対称条件を作成します。第三に、ストライド長 15 centimeters の非対称タスクを作成します。ペグ間の位置を調整し、ストライド間隔に 20% の不均一さを持たせます。このタスクには、左または右のストライド間隔が短い方の 2 つの構成があります。したがって、ウォークウェイの各側を個別の歩行条件として設定できます。次に、装置の横に、60 frames per secondで記録可能なHDカメラを設置します。視野を調整し、プラットフォームに最も近いステップを含まないようにして、約7段のステップをカバーするようにします。まず、トレーニング環境を準備します。インターストライド長をわずか1 cmに設定し、各プラットフォームに報酬を置きます。次に、ラットに約5分間、新しい環境を自由に探索させます。その後、報酬を提示することで、動物をペグ配列に沿って誘導します。ラットがプラットフォームに到達した際は、餌による報酬に加えて、言葉による報酬を与え、背中を撫でてください。「ここだよ、ここに来て。あと少しだね」と声をかけます。5回のトレーニングランの後、次の5回のランに向けてペグの間隔を1～2 cm広げます。目標は、対称的な15 cmのストライドが達成されるまで、ペグの間隔を徐々に広げていくことです。ラットがタスクの習得に苦労している場合は、足運びの不安定さや、頻繁な停止、身を縮めるような姿勢からそれが明らかになります。ペグの間隔を広げたことで不安や不快感が生じた場合は、ペグを元の位置に再調整し、そのレベルのトレーニングを繰り返してください。ラットに意欲がある場合は、1日でトレーニングとテストの両方を行うことが可能です。ラットがタスクを習得すると、停止や足踏りをすることなく、安定して歩行するようになります。頭の上下運動（ヘッドボビング）は最小限になり、背中を丸め、尾を上げた状態になります。しかし、速度変動がほとんどない速い歩法は、通常、ラットが歩行ではなくギャロップ（駆歩）を用いている兆候です。この行動は、ラットに低速で移動させる訓練を行うことで防止できるはずです。カメラの視点から、立脚相の開始時と終了時に各肢が確実に視認できていることが不可欠です。これらの基準がすべて満たされた時点で、テストを開始できます。テストでは、タスクへの適応を防ぐため、休憩を挟んだランダムなセッション設計を用い、4種類の標準的なペグ配置を使用してください。詳細はテキストプロトコルに記載されています。ビデオを保存し、ビデオ編集ソフトを使用して解析用の歩行時間を抽出してください。タスクのスコアリングには、毎秒60フレームのフレームレートが不可欠です。各歩行ラウンドについて、運動学的フェーズの開始点と終了点をスコアリングします。これは、さまざまなソフトウェアを用いてフレームごとに実施可能です。本手順では、MATLABで作成したカスタムソフトウェアを使用します。モーションブラーが消失した時点を立脚相の開始としてスコアします。モーションブラーの兆候が最初に現れた時点を立脚相の終了としてスコアします。すべての遊脚相のカウントが完了したら、MATLABスクリプトを用いて、それらを対応する歩行サイクル（step cycle）の関数としてプロットします。8名の被験者からデータを収集し、上述の方法で解析した。ここでは、1名の被験者に対する非対称性解析を示す。8名の被験者を統合して解析した結果、一般的に、移動条件で優位となった側の前肢立脚相の変調が抑制され、その逆側では増強されることが示された。保守的なボンフェローニ補正を用いたANOVAにより、前方水平対称性指数を含む非対称性指数において、2つの非対称条件間に有意な差が認められた。右垂直非対称性については、2つの条件間で差がある傾向が示された。同様に、対角性指数においても、2つの非対称条件間に有意な差が認められた。ANOVAおよび事後のt検定（α補正なし）に基づいた結果、他のタスク間でこの指標に差は見られませんでした。局所的な脳卒中および脊髄損傷の動物モデルでは、臨床的に観察されるものと同様の運動機能障害が引き起こされ、このように皮質脊髄路を損傷させると、この精密な歩行動作が妨げられます。これにより、連続する運動相の開始に遅延が生じる可能性があり、これは脳卒中患者に観察される歩幅比および単脚支持時間の双方における非対称性と一致しています。タスクを習得した動物は、中大脳動脈閉塞や外傷性脳損傷などの皮質損傷モデルにおける運動機能評価に最適な状態となります。

asymmetric-walkway-novel-behavioral-assay-for-studying-asymmetric

Research

JoVE Journal

Behavior

行動

タスクを歩いてラダーのラングは、熟練した歩行を評価し、前肢と後肢、配置ステップ、および間四肢協調の両方を測定するための新しいテストです。...

タスクを歩くラダーラング：スコアリングシステムとその実用化。

我々は、滑りやすい路面上を歩いて、テザー昆虫で電気的に記録された足根接点信号にタイミング、運動活動を記録する方法を説明します。これは、基板を介して足の間の機械的相互作用の低下の影響下で適応行動の神経基盤を研究するために使用されます。...

昆虫に適応運動行動の神経基盤を研究し

このビデオでは、アリーナでのワームの動きを記録するためのビデオおよびトラッキングソフトウェアの使用について説明しています。このプロトコル例では、エタノール曝露がワームの移動に及ぼす影響を測定します。...

C.エレガンスMovement Tracking:線虫の移動を評価する方法

このビデオでは、マウスの歩行と運動協調を評価するためのフットプリントテスト手順と関連する分析について説明します。...

足跡解析による歩行評価:マウスの運動協調性試験法

このプロトコルでは、オープン フィールド活性測定法でマウス歩行を測定するためフレキシブル、低コストのシステムについて説明します。このシステムに基づいて 6 分間歩行試験mdxマウスにおける随意運動の減少を検出し、正確にこれらの動物の筋特異救助の改善を区別することを示す.

筋ジストロフィーのマウス ・ モデルで歩行を測定するためのシンプルで低コスト分析

本研究で我々 は腹面が加齢マウス モデル...

神経変性疾患を持つマウスの年齢依存性運動障害の歩行分析

ここで提示されるプロトコルは、前臨床研究のためのげっ歯類の四足歩行の3次元運動学を収集し、分析するためのプロトコルである。...

げっ歯類の前臨床研究のための3Dキネマティック歩行分析

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。...

神経筋疾患のマウスモデルの行動表現型に関する低コスト歩行分析

坐骨神経クラッシュ傷害後のラットの行動検査用電池を介して運動行動評価のためのプロトコルを提供する。...

一方的坐骨神経クラッシュ傷害後のラットにおける運動行動の多因子的評価

MouseWalker(MW)ツールボックスを使用して自由に歩くマウスの自発運動パターンを定量的に記述するための実験パイプラインが提供されており、初期のビデオ録画や追跡から定量化後の分析まで、さまざまな結果が得られています。マウスの脊髄挫傷損傷モデルを用いて、MWシステムの有用性を実証した。...

MouseWalkerを用いた脊髄損傷マウスモデルにおける自発運動機能障害の定量化

ここでは、最近開発された汎用性の高い動作テストであるラダービームテストのプロトコルを紹介します。この検査は、運動能力を評価する従来の行動検査と比較して、中枢神経系の甲状腺ホルモン作用の欠陥によって引き起こされる微妙な小脳性運動失調を検出できるという利点があります。...

甲状腺ホルモンが小脳機能に及ぼす影響を調査するための汎用性の高い行動法

学ぶ ラットの非対称歩行を評価する新しい行動アッセイ。皮質と脊髄中枢パターン発生器の寄与を定量化し、運動制御メカニズムの理解に役立つ低コスト手法を解説します。

非対称遊歩道：非対称歩行研究のための新しい行動アッセイ

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