Name: マウスの漸進的レジスタンストレーニングのためのシンプルで安価なランニングホイールモデル (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-04-28T15:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 59 s
Description: 学ぶマウスの漸進的レジスタンストレーニング法。自発的な荷重付きランニングホイールを用いて、筋肉質量調節の細胞・分子メカニズムを解明する低コストモデルです。ソレウス筋の質量増加を確認し、運動生理学の研究に貢献します。

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このプロジェクトを支援するための資金を提供してくれたアパラチア州立大学の大学院生自治会、学生研究局、および健康運動科学部に感謝します。さらに、動物研究施設の日常業務を監督してくれたモニーク・エッカードとセリン・ウィリアムズ・フレイに感謝します。

この研究は、アパラチア州立大学の施設動物管理および使用委員会(#22-05)によって承認されました。
1.動物
<ol><li>C57BL/6マウスを社内マウスコロニーから調達する。 注:研究開始時に生後5〜8か月の雄マウスを使用しました。毎日のランニング活動は、9〜10週齢の約26でピークとプラトーになります。以前の研究では、古いマウス(22〜24か月)もロードホイールランニング27を実行することが示されています。</li>
	<li>ワイヤー蓋付きの標準的なげっ歯類ケージにマウスを個別に収容し、ケージを制御された環境(20〜24°C、12:12時間の明暗サイクル)に保ちます。</li>
	<li>標準的なげっ歯類のチャウと水を 自由に提供します。</li>
</ol>2.ランニングホイール装置
<ol><li>ランニングホイールのセットアップ: 注意: ランニングホイールは、1gまたは2.5gのロードマグネットを追加することを除いて、すべてのランニングプロトコルで同様に組み立て/セットアップされます。<ol><li>1つの1gセンサー磁石をランニングホイールの外側中央円周に接着します(図1)。</li>
		<li>このホイールを1gセンサーマグネット1個と一緒に使用して、ホイール順応の最初の1週間のみ使用します。</li>
		<li>ロードされたホイールランニング(LWR、PoWeR17と同じローディングプロトコル):手順2.1.4〜2.1.6に従います。</li>
		<li>LWRの第2週には2 gの負荷が必要です(表1を参照)。</li>
		<li>2つの1g磁石をホイールの外周に並べて接着します(図2A)。 注意: ここでは、接着剤がしっかりと乾くまでテープを使用して磁石を所定の位置に保持すると便利です。そうしないと、センサーの磁石に引き付けられて外れる可能性があります。</li>
		<li>3週目、4週目、6週目に、すでに存在する磁石のいずれかの上に別の1gの磁石を配置して、追加の負荷をかけます。 注意: 磁石は互いにしっかりと接着するため、接着剤は必要ありません。たとえば、第6週に6 gの負荷がかかると、磁石はそれぞれ3つの高さに積み重ねられます(図2B)。</li>
		<li>高負荷ホイールランニング(HLWR):手順2.1.8〜2.1.11に従います。 注: HLWR プロトコルには 3 セットのホイールが必要です。異なるホイールセットを組み立てることで、ホイールが完全に洗浄および消毒された後、研究者は他のマウスのホイールセットアップを再利用できます(各セットの数は、コホート/グループサイズに基づいて研究者が決定する必要があります)。</li>
		<li>最初のホイールセット(2週目のみ必要)には、2.5gの磁石が1つ付いています。ホイールの外周に2.5gの磁石1つを接着します(ステップ2.1.5の下の注を参照)。</li>
		<li>2番目のホイールセット(3週目のみ必要)には、2.5gの磁石が2つ付きます。接着剤(ステップ2.1.5の下の注を参照)2.5gの磁石をホイールの外周に並べて取り付けます(図3B)。</li>
		<li>3番目のホイールセット(4週以降に必要)には、3つの2.5gマグネットが並んでいます。接着剤(ステップ2.1.5の下の注を参照)3つの2.5g磁石をホイールの外周に並べて取り付けます(図3C)。</li>
		<li>すでに存在する磁石のいずれかの上に別の2.5gの磁石を置き、6週目と8週目に追加の負荷をかけます(図3D、E)。</li>
	</ol></li>
</ol><img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63933/63933fig01.jpg"> 図1:ホイールの中央外周に接着された単一の1gセンサー磁石を備えた基本的なランニングホイール。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63933/63933fig01large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63933/63933fig02.jpg"> 図2:センサーマグネットと1gのローディングマグネットを備えたロードされたランニングホイール(LWR)。 (A)2gの荷重の例、2つの1g磁石をホイールの外縁に並べて接着する。(B)6gの荷重の例、2つの1g磁石をホイールの外縁に並べて接着し、さらに4gの荷重を加える。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63933/63933fig02large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63933/63933fig03.jpg"> 図3:センサーマグネットと2.5gローディングマグネットを備えた高負荷ランニングホイール(HLWR)。 (A)2.5gの荷重の例、ホイールの外縁に接着された1つの2.5g磁石。(B)5gの荷重の例、2つの2.5g磁石をホイールの外縁に並べて接着する。(C)7.5gの荷重の例、3つの2.5g磁石をホイールの外縁に並べて接着する。(D)10gの荷重の例、3つの2.5gの磁石をホイールの外縁に並べて接着し、さらに2.5gの荷重を加える。(E)12.5gの荷重の例、3つの2.5gの磁石をホイールの外縁に並べて接着し、さらに5gの荷重を加えます。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63933/63933fig03large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
3.ケージアセンブリ
<ol><li>デジタルバイクコンピューターを備えたケージを使用してランニングホイールを組み立て、運動時間(h)と移動距離(km)を監視します。平均速度(km / h)は算術的に導き出されます。<ol><li>組み立てる前に、新しいバッテリーがバイクコンピューターに挿入されていることを確認してください。</li>
		<li>最初のバイクコンピュータープログラミング中にホイールサイズを設定します(製造元の指示を参照)。走行輪の外周を測定することによって回転間距離を計算する(例えば、本明細書で使用される車輪タイプについては3,580mm)。</li>
	</ol></li>
	<li>バイクコンピューターのセンサーを、ケージの蓋の外側、ホイールのセンサーマグネットが配置されている場所の真上にある固体面に配置します。マウスがコンポーネントを噛むのを防ぐために、すべてのコンピューターとセンサーコンポーネントがケージの外側の頑丈なバリア内に含まれていることを確認してください。<ol><li>磁気自転車センサーを配置するために切り取られた小さな長方形が付いた空のピペットチップボックスの蓋と、ボックスの主要部分(チップラックグリッドを取り外した状態)を使用して、サイクルコンピューターとワイヤーを保持します(図4A)。</li>
		<li>固体表面の角に4つの穴を開けて、磁気自転車センサーとランニングホイールスタンドをケージの外側の所定の位置に固定します(図4A)。</li>
	</ol></li>
	<li>ランニングホイールベースを逆さまにして、ケージの蓋の隙間から挿入しますが、手順3.2で説明した固体表面の上に挿入します(図4B)。<ol><li>ホイールベースとコンピューターセンサーをハードウェアでケージの上部に固定します(図4C、D)。</li>
	</ol></li>
	<li>車輪の動きを適切に記録できるように、センサーマグネットとコンピューターセンサーの間隔が1cm以下であることを確認してください(ほとんどの標準的なバイクコンピューターセンサーは双方向であり、どちらの回転方向でも正の車輪の動きを記録します)。</li>
	<li>ケージの蓋の内側から適切なランニングホイール(上記のように)をホイールベースに取り付け、蓋をケージにしっかりと置きます(図4E、F)。</li>
	<li>ホイールをケージの蓋からぶら下げた状態で、ケージの床から少なくとも2.5cmの隙間を確保します。ケージに最小限の寝具を置き、ホイールが自由に回転するが、寝具の蓄積によって妨げられないようにします。</li>
	<li>実験中は、サイクルコンピューターからのデータを一定の間隔で記録して、正確なアクティビティモニタリングを確保します。<ol><li>マウスは夜行性の種であることを認識してください。したがって、彼らの自然なケージ活動(ホイールランニングを含む)のほとんどは、光サイクルの暗い時間に実行されます。</li>
	</ol></li>
</ol><img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63933/63933fig04.jpg"> 図4:ランニングホイールケージアセンブリ 。 (A)固形物の表面/トレイに配置されたバイクコンピューターと磁気センサー。(B)ソリッドサーフェス/トレイとセンサーの上部に配置された倒立ホイールベース(上面図;ベースをケージの蓋に固定するためのセンサー表面/トレイの2つの穴に注意してください)、(C)ハードウェアが組み立てられた倒立ホイールベース(下図)。(D)ハードウェアが組み立てられた倒立ホイールベース(上面図)。(E)フルケージアセンブリ(上面図)。(F)フルケージアセンブリ(側面図)。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63933/63933fig04large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
4.トレーニングローディングプロトコルを行使する
<ol><li>座りがちな(SED)マウスを、ランニングを防ぐためにロックされたランニングホイールを含むケージに9週間個別に収容します。 注: 表 1 は、実験デザインで使用される LWR (PoWeR) および HLWR プロトコルのロード スケジュールを示しています。</li>
	<li>必要に応じて、LWRおよびHLWRグループの負荷を減らして、マウスが9週間のプロトコル全体にわたって運動を継続できるようにします。</li>
</ol>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td style="min-width: 80px;"></td>
			<td style="min-width: 80px;"></td>
			<td colspan="9" style="min-width: 80px;">週</td>
		</tr><tr><td style="min-width: 80px;"></td>
			<td style="min-width: 80px;"></td>
			<td style="min-width: 80px;">1</td>
			<td style="min-width: 80px;">2</td>
			<td style="min-width: 80px;">3</td>
			<td style="min-width: 80px;">4</td>
			<td style="min-width: 80px;">5</td>
			<td style="min-width: 80px;">6</td>
			<td style="min-width: 80px;">7</td>
			<td style="min-width: 80px;">8</td>
			<td style="min-width: 80px;">9</td>
		</tr><tr><td rowspan="2" style="min-width: 80px;">軽水処理 (n = 4)</td>
			<td style="min-width: 80px;">荷重(g)</td>
			<td style="min-width: 80px;">0.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">2.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">3.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">4.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">5.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">5.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">6.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">6.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">6.0</td>
		</tr><tr><td style="min-width: 80px;">%BM</td>
			<td style="min-width: 80px;">--</td>
			<td style="min-width: 80px;">8%</td>
			<td style="min-width: 80px;">11%</td>
			<td style="min-width: 80px;">15%</td>
			<td style="min-width: 80px;">19%</td>
			<td style="min-width: 80px;">19%</td>
			<td style="min-width: 80px;">23%</td>
			<td style="min-width: 80px;">23%</td>
			<td style="min-width: 80px;">23%</td>
		</tr><tr><td rowspan="2" style="min-width: 80px;">HLWR (n =7)</td>
			<td style="min-width: 80px;">荷重(g)</td>
			<td style="min-width: 80px;">0.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">2.5</td>
			<td style="min-width: 80px;">5.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">7.5</td>
			<td style="min-width: 80px;">7.5</td>
			<td style="min-width: 80px;">10.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">10.0</td>
			<td style="min-width: 80px;">12.5</td>
			<td style="min-width: 80px;">12.5</td>
		</tr><tr><td style="min-width: 80px;">%BM</td>
			<td style="min-width: 80px;">--</td>
			<td style="min-width: 80px;">10%</td>
			<td style="min-width: 80px;">19%</td>
			<td style="min-width: 80px;">28%</td>
			<td style="min-width: 80px;">28%</td>
			<td style="min-width: 80px;">38%</td>
			<td style="min-width: 80px;">38%</td>
			<td style="min-width: 80px;">48%</td>
			<td style="min-width: 80px;">48%</td>
		</tr></tbody></table>表 1.ロードされたホイールランニングプロトコル
5. その場 での筋機能検査、組織採取、および組織分析
<ol><li>9週間のトレーニング介入に続いて、吸入イソフルラン(4%誘導、2%維持)と酸素補給を使用してマウスを麻酔し、手順全体を通して適切な麻酔面モニタリングを確保します。</li>
	<li>腓腹筋、足底筋、ヒラメ筋(GPS)複合体の その場 筋機能試験を行い、等尺性筋力28を試験する。1〜300 Hzの11の上昇周波数で27 Gの電極針で坐骨神経を直接刺激することにより、力-周波数曲線を確立し、破傷風収縮は約100〜150 Hzで発生します29。</li>
	<li>筋機能検査の直後に、マウスを頸部脱臼 により 安楽死させ、心臓を摘出して安楽死を確認する。足底筋とヒラメ筋を慎重に切除し、湿った組織の塊を記録します。</li>
	<li>各筋肉サンプルを包埋培地(OCT)でコーティングし、コルクに取り付けます。液体窒素冷却イソペンタンで凍結し、筋肉組織の切片(厚さ10 μm)でさらに免疫組織化学(IHC)分析が行われるまで-80°Cで保存します。</li>
	<li>ラミニンの免疫蛍光を使用して筋線維CSAを分析します。自動画像定量化プラットフォーム30を用いてファイバCSAを測定する。</li>
</ol>6.統計分析
<ol><li>すべてのデータをSD±平均値で表します。</li>
	<li>有意性をp ≤ 0.05に設定した統計分析ソフトウェアを使用して統計分析を実行します。</li>
	<li>ホイール走行とトレーニング量のデータを、反復測定の双方向ANOVAと比較します。</li>
	<li>体重、組織量、CSA、および筋肉機能を一元配置ANOVAと比較します。有意なF比が見つかった場合は、フィッシャーLSD事後分析を使用してグループ内差を比較します。</li>
	<li>効果サイズを計算し、小、中、大の効果サイズに対してそれぞれ0.01、0.06、0.14と解釈します。</li>
</ol>

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著者は開示する利益相反を持っていません。

げっ歯類の既存の抵抗運動モデルは、骨格筋の研究に非常に貴重であることが証明されています。ただし、これらのモデルの多くは、侵襲的、非自発的、および/または時間と労力がかかります。LWRは、他の広く受け入れられているレジスタンス運動トレーニングモデルで観察されたものと同様の筋肉適応を誘発するだけでなく、研究者による最小限の時間/労力のコミットメントで動物に慢性的で低ストレスの運動刺激を提供する優れたモデルです。さらに、LWRモデルは研究者からの直接介入を最小限に抑える必要があるため、マウスのコホート全体を短期または長期の介入研究のために同時に簡単に運動トレーニングできます。ただし、中程度の車輪荷重を加えると、マウスが長距離を走るのを阻止できない(抵抗が少なすぎる)か、負荷の付与方法が原因でマウスがほぼ完全に走行を中止します(抵抗が多すぎます)。Dungan et al. (2019)17 によって開発されたプログレッシブ加重ホイールランニング(PoWeR)LWRモデルは、線維肥大などの有意な筋肉適応をもたらすだけでなく、より酸化的な表現型への移行も促進します。真の「抵抗ベース」モデルとしてのP...

骨格筋量は、成人の体重の約40%を占めています。したがって、生涯を通じて骨格筋量を維持することが重要です。骨格筋量は、エネルギー代謝、深部体温の維持、およびグルコース恒常性に不可欠な役割を果たします1。骨格筋の維持は、タンパク質合成とタンパク質分解のバランスですが、これらのプロセスを推進する複雑な分子メカニズムの理解にはまだ多くのギャップがあります。筋肉量の維持と成長を調節する分子メカニズムを研究するために、機械的刺激が骨格筋量の調節に不可欠な役割を果たすため、人間の被験者の研究モデルはしばしば抵抗運動ベースの介入を採用します。ヒトを対象とした研究は成功していますが、侵襲的処置(すなわち、筋生検)に関する適応と倫理的懸念を示すために必要な時間は、取得できるデータの量を制限します。レジスタンス運動への適応は哺乳類の種全体にかなり遍在していますが、動物モデルは、食事と運動レジメンを正確に制御できると同時に、脳、肝臓、心臓、骨格筋などの全身の組織を収集できるという利点があります。
げっ歯類で使用するために、多くのレジスタンストレーニングモデルが開発されています:相乗的アブレーション2、電気刺激3,4、加重はしご登り5、加重そり引っ張り6、キャンバススクワット7。これらのモデルはすべて、正しく行われれば、肥大などの骨格筋の適応を誘発するための効果的なモデルになり得ることは明らかです。ただし、これらのモデルの欠点は、ほとんどが非自発的であり、通常のげっ歯類の行動の一部ではなく、時間/労働集約的で、侵襲的であることです。
幸いなことに、多くのマウスとラットの系統は、ランニングホイールへのアクセスを与えられると、自発的に長距離を走ります。さらに、フリーランニングホイール(FWR)運動モデルは、運動や筋肉活動を強制するために、広範なコンディショニング、正/負の強化、または麻酔に依存しません8,9。ランニング活動は、マウスの系統、性別、年齢、および個人ベースに大きく依存します。Lightfootらは、15種類のマウス系統のランニング活動を比較し、毎日のランニング距離は2.93kmから7.93kmの範囲であり、C57BL/6マウスは性別に関係なく最も遠くまで走っていることを発見した10。FWRは、骨格筋および心筋の持久力適応を誘導するための優れたモデルとして一般に受け入れられています11,12,13,14,15,16;ただし、レジスタンストレーニングモデルでホイールランニングを利用することはあまり一般的ではありません。
推測できるように、ホイールランニングの肥大効果は、ロードホイールランニング(LWR)と呼ばれるランニングホイールに抵抗を追加することによって増強される可能性があるため、レジスタンストレーニングをより厳密に模倣するためにホイール上を走るためのより大きな努力が必要になります。負荷適用の様々な方法を用いて、ラットおよびマウスを利用したLWRモデルが、6〜8週間のうちに5%〜30%の四肢筋肉量の増加を日常的に示していることが実証されている17、18、19、20、21。さらに、D'hulstらは、LWRの1回の発作がFWR22と比較してタンパク質合成シグナル伝達経路の活性化の50%大きな増加をもたらすことを実証した。車輪抵抗は、摩擦ベースの定荷重法によって最も一般的に適用されており、それによって磁気ブレーキまたはテンションボルトを利用して車輪抵抗を適用する12、19、23、24。摩擦ベースの定荷重法の注意点の1つは、中程度から高い抵抗が適用されると、動物は高い抵抗を克服して車輪の動きを開始できず、効果的にトレーニングを停止することです。最も重要なことは、げっ歯類のランニングホイールモデルに使用されるケージおよびホイールシステムの多くは非常に高価であり、特殊な機器を必要とすることです。
最近、Dunganらは、ホイールの片側に付着した外部質量 を介して 非対称にホイールに荷重を加えるプログレッシブウェイトホイールランニング(PoWeR)モデルを開発しました。PoWeRモデルの不均衡なホイール負荷と可変抵抗は、継続的なランニング活動を促進し、マウスでのロードされたホイールランニングのより短いバーストを促進し、レジスタンストレーニングで実行されるセットと繰り返しをより厳密に模倣すると考えられています17。平均走行距離は1日あたり10〜12 kmであるにもかかわらず、PoWeRモデルは足底筋湿潤量と繊維断面積(CSA)がそれぞれ16%と17%増加しました。多くの実用的な利点にもかかわらず、LWRのPoWeRモデルにはいくつかの制限があります。著者らが認識しているように、PoWeRモデルは、より厳密な抵抗運動ベースのモデルとは対照的に、混合持久力/抵抗運動モデル(すなわち、ヒトでの同時トレーニング)を反映した大量の「ハイブリッド」刺激であり、干渉効果を導入し、あまり目立たない肥大または肥大が誘発されるさまざまなメカニズムに寄与する可能性があります25.レジスタンス運動トレーニングモデルとなることを意図したもので同時トレーニング現象が発生しないようにすることが不可欠です。そのため、PoWeRモデルを修正して、以前使用されていたよりも高い負荷を利用してレジスタンストレーニングモデルに似せるLWRモデルを開発しました。本明細書では、C57BL/6マウスにおける簡単で安価な9週間の進行性レジスタンストレーニングLWRモデルについて詳細を提供する。

<table><tbody><tr><td>1 g ディスク ネオジム磁石</td><td>Applied Magnets</td><td>ND018-6</td><td>すべてのセンサー磁石と 1 g 刻みのホイール負荷に使用</td></tr><tr><td>2.5 g ディスク ネオジム磁石</td><td>Applied Magnets</td><td>ND022</td><td>2.5 g 刻みのホイール負荷に使用</td></tr><tr><td>8-32 x 1" ステンレス鋼ネジ</td><td>Amazon</td><td></td><td>https://www.amazon.com/gp/product/B07939RS23/ref=ppx_yo_dt_b_search_asin_title?ie=UTF8&psc=1</td></tr><tr><td>8-32 ウィングナット</td><td>アマゾン</td><td></td><td>https://www.amazon.com/gp/product/B07YYWW2SB/ref=ppx_yo_dt_b_search_asin_title?ie=UTF8&th=1</td></tr><tr><td>10 & マイクロ;L ピペットチップボックス (空)</td><td>Thermo Scientific</td><td>2140</td><td>空の ART ピペットチップボックスを使用しましたが、同様のサイズのボックス/トレイ</td></tr>で十分です <tr><td>Extreme Liquid Glue</td><td>Loctite</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Laminin 一次抗体</td><td>Novus Biologicals</td><td>NB300-144AF647</td><td>一次抗体 AF657 と結合; 1:200 10% 正常ヤギ血清</td></tr><tr><td>リチウム 3 V バッテリー</td><td>n/a</td><td>CR2032</td> <td>を含む PBS 中</td></tr><tr><td>M10 (3/16" x 1 1/4") ステンレス製フェンダーワッシャー</td><td>Amazon</td><td></td><td>https://www.amazon.com/gp/product/B00OHUHEU8/ref=ppx_yo_dt_b_search_asin_title?ie=UTF8&th=1</td></tr><tr><td>MyoVision: 自動画像定量化プラットフォーム&nbsp;</td><td>(2017)</td><td>v1.0</td><td>https://www.uky.edu/chs/center-for-muscle-biology/myovision</td></tr><tr><td>ポリカーボネートげっ歯類ケージ (長さ 430 mm x 幅 290 mm x 高さ 201 mm)、狭幅ステンレス鋼有線バー蓋付き</td><td>オーキッド サイエンティフィック</td><td>ポリカーボネート ラット ケージ タイプ II</td><td>https://orchidscientific.com/product/rat-cage/ - 1519974600758-c29bc1c5-6dfa</td></tr><tr><td>シグマ スポーツ 509 バイク コンピューター</td><td>シグマ スポーツ</td><td></td><td>特にこのモデルである必要はありませんが、距離と時間のモニタリング機能が必要です</td></tr><tr><td>サイレントスピナーランニングホイール(ミニ11.4 cm)</td><td>Kaytee</td><td>SKU#100079369</td><td>https://www.kaytee.com/all-products/small-animal/silent-spinner-wheel</td></tr></tbody></table>

マウスの漸進的レジスタンストレーニングのためのシンプルで安価なランニングホイールモデル

A Simple and Inexpensive Running Wheel Model for Progressive Resistance Training in Mice

相乗的アブレーション、電気刺激、加重はしご登山、そして最近では加重そり引っ張りを含む、以前に開発されたげっ歯類抵抗ベースの運動モデルは、骨格筋の適応を誘発する肥大刺激を提供するのに非常に効果的です。これらのモデルは骨格筋の研究に非常に貴重であることが証明されていますが、侵襲的または不随意で労働集約的です。幸いなことに、多くのげっ歯類の系統は、ランニングホイールへのアクセスを与えられると、自発的に長距離を走ります。げっ歯類のロードホイールランニング(LWR)モデルは、筋肉量の増加や線維肥大、筋タンパク質合成の刺激など、ヒトのレジスタンストレーニングで一般的に観察される適応を誘発することができます。ただし、適度なホイール負荷を追加すると、マウスが長距離を走るのを思いとどまらせることができないか(これは、持久力/レジスタンストレーニングモデルをより反映している)、または負荷の適用方法のためにマウスがほぼ完全にランニングを中止します。そこで、外部抵抗が加わり、徐々に増加するマウス用の新しい高負荷ホイールランニングモデル(HLWR)が開発され、マウスは以前に利用されていたよりもはるかに高い負荷で走り続けることができます。この新しいHLWRモデルの予備的な結果は、9週間のトレーニングプロトコルにわたって肥大適応を誘発するのに十分な刺激を提供することを示唆しています。本明細書では、この簡便でありながら安価な漸進的抵抗ベースの運動訓練モデルをマウスで実行するための具体的な手順について説明する。

この研究では、24匹のC57BL / 6マウス(この研究の開始時に6.3±0.7か月)を、座りがちな(SED)、ロードホイールランニング(LWR;Dunganら17で説明されているPoWeRと同じ)、または高LWR(HLWR)の3つの治療グループのいずれかにランダムに割り当て、その後、それぞれの9週間のプロトコルを完了しました。順応週(1週目)の後、ランニング距離またはトレーニング量にグループまたはグループxの時間差はありませんでした(図5)。
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63933/63933fig05.jpg"> 図5:LWR(緑で塗りつぶされた正方形)およびHLWR(赤で塗りつぶされた三角形)グループの走行ホイール特...

この手順では、マウスにおける平行移動可能なプログレッシブロードランニングホイール抵抗トレーニングモデルについて説明します。このレジスタンストレーニングモデルの主な利点は、それが完全に自発的であるため、動物のストレスと研究者の負担を軽減することです。

Previously developed rodent resistance-based exercise models, including synergistic ablation, electrical stimulation, weighted-ladder climbing, and most ...

このプロトコルにより、研究者は、市販のランニングホイール機器を使用するモデルと比較して、はるかに低コストでマウスの大規模なコホートを抵抗訓練することができます。このレジスタンストレーニングモデルの主な利点は、それが完全に自発的であり、動物のストレスと研究者の時間のコミットメントを軽減することです。このモデルは、運動トレーニングに応答して筋肉量を調節する細胞および分子メカニズムをよりよく理解するのに役立ちます。設計上、このロードされたホイールランニングモデルは比較的簡単に実行できます。ただし、実験前にマウスの走行性能を推定するために、研究者は独自の実験室環境でパイロットテストを実施することをお勧めします。この手順を実演するのは、私の研究室の大学院研究助手であるPJコープマンズです。ランニングホイール装置をセットアップするには、1グラムのセンサー磁石を1つランニングホイールの外側中央円周に接着し、このホイールをホイール順応の最初の1週間のみ使用します。ロードされたホイールの走行には2グラムの負荷が必要なため、1グラムの磁石を2つ並べてホイールの外周に接着します。テープを使用して、接着剤がしっかりと乾くまで磁石を所定の位置に保持できます。数週間が経過したら、3、4、5、および7週に、すでに存在するいずれかの磁石の上に別の1グラムの磁石を置いて、追加の負荷をかけます。これらの磁石は互いにしっかりと接着するため、接着剤は必要ありません。高負荷のホイールランニングセットアップには、3セットのホイールが必要です。2週目に必要な最初のホイールセットには、ホイールの外周に接着された2.5グラムの磁石が1つだけあります。3週目のみに必要な2番目のホイールセットには、ホイールの外周に2.5グラムの磁石が2つ並んで接着されています。4週間以上必要な3番目のホイールセットには、ホイールの外周に3つの2.5グラムの磁石が並んで接着されています。すでに存在する磁石のいずれかの上に別の2.5グラムの磁石を置き、6週目と8週目に追加の負荷をかけます。組み立てる前に、新しいバッテリーがバイクコンピューターに挿入されていることを確認してください。次に、デジタルバイクコンピューターを備えたケージを使用してランニングホイールを組み立て、運動中の移動時間と距離を監視します。キロメートル/時の平均速度は算術的に導き出されます。最初のバイクコンピュータープログラミング中にホイールサイズを設定し、ランニングホイールの外周を測定して回転距離を計算します。マウスがコンポーネントを噛むのを防ぐために、すべてのコンピューターとセンサーコンポーネントがケージの外側の頑丈なバリア内に含まれていることを確認するには、磁気自転車センサー用の小さな長方形の切り欠きとバイクコンピューターを保持するためのボックスの主要部分を備えた空のピペットチップボックスの蓋を利用します。 とワイヤー。ピペットチップボックスの蓋の角に2つの穴を開けて、磁気自転車センサーとランニングホイールスタンドをケージの外側の所定の位置に固定し、ケージの蓋の隙間からランニングホイールベースを逆さまに挿入しますが、固体表面の上に。ホイールベースとコンピューターセンサーをハードウェアでケージの上部に固定します。ホイールの動きを適切に記録できるように、バイクコンピューターのセンサーセンサーとピペットチップボックスの蓋がホイールのセンサーマグネットが配置されている場所の真上にあり、センサーマグネットとコンピューターセンサーの間隔が1センチメートル以下であることを確認してください。蓋をケージに置く前に、適切なランニングホイールをホイールベースに取り付けてから、蓋をケージにしっかりと置きます。ホイールをケージの蓋からぶら下げた状態で、ケージの床から少なくとも2.5センチメートルの隙間を確保します。次に、ケージに最小限の寝具を置き、ホイールが自由に回転するが、寝具の蓄積によって妨げられないようにします。マウスは夜行性の種であるため、ホイールランニングを含む自然なケージ活動のほとんどは、光サイクルの暗い時間に実行されます。実験中は、サイクルコンピューターからこのデータを一定の間隔で記録し、正確なアクティビティモニタリングを確保します。座りがちなマウスを、ランニングを防ぐためにロックされたランニングホイールを含むケージに9週間個別に収容します。必要に応じて、ロードされたホイールランニンググループと高負荷のホイールランニンググループの負荷を減らして、マウスがローディングスケジュールに従って週9回のプロトコル全体にわたって運動を継続できるようにします。研究中、マウスは3つの治療グループ、すなわち座りがちな、負荷がかかるホイールランニング、または高負荷のホイールランニングのいずれかにランダムに割り当てられ、その後、それぞれの9週間のプロトコルを完了しました。1週間の順応後、ランニング距離やトレーニング量の時差によるグループやグループはなかった。正規化されたヒラメ筋質量は、繊維断面積に差がないにもかかわらず、高負荷ホイールランニンググループで座りがちなグループよりも21.4%大きかった。足底筋量と平均線維断面積は統計学的有意差を生じなかったが,座りがちな車輪走行や高負荷車輪走行では足底の断面積が大きい繊維の割合に変化がみられたようである。NC2筋機能テストによって測定されたグループ間のGPS複合体のけいれんまたはピーク力に有意差はありませんでした。ホイールがケージ内で自由に回転し、ホイールセンサーの磁石がバイクコンピューターセンサーの近くにあることを確認して、ホイールの回転が妨げられず、バイクコンピューターが走行データを正確に記録することが重要です。この手順に続いて、研究者は収縮機能や免疫組織化学的手法などの後続の分析を実行して、運動トレーニングに対するさまざまな生理学的反応をさらに調べることができます。

a-simple-inexpensive-running-wheel-model-for-progressive-resistance

Research

JoVE Journal

Biology

生物学

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