RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ko_KR
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
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Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology.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
우리는 쥐를 대상으로 간단하고 편견 없는 후각 테스트를 제시합니다. 이 프로토콜을 사용하면 물과 비교되는 새로운 냄새에 대한 후각적 구별, 선호도, 회피 및 민감도를 단일 행동 세션으로 평가할 수 있습니다. 이 방법은 단일 실험자에 대해 표시되며 분석은 컴퓨터 지원 비디오 처리를 기반으로 합니다.
후각은 매우 종 가운데 보존하고 재생과 생존을 위해 필요합니다.
인간에서, 후각은 노화의 영향을받는 감각 중 하나이며, 신경 퇴행성 질환의 강력한 예측 인자이다. 따라서, 후각 테스트 초기 신경 학적 결손을 검출하는 비 침습적 진단 방법으로 사용된다. 후각 네트워크 감수성 근본적인 메커니즘을 이해하기 위하여, 설치류에서 후각 연구는 지난 10 년간 추진력을 얻고있다.
여기서는 사전 식품이나 물 제한없이 마우스에서 타고난 악취 지각 감도의 매우 간단한 시간 효율적이고 재현 후각 테스트 방법을 제시한다. 시험은 마우스에 익숙한 환경에서 수행되는, 냄새와 취기 노출의 2 분의 세션 만이 필요합니다. 분석에 ImageJ에 컴퓨터 보조 명령을 사용하여, 사후를 수행하기 때문에, 될 수있는한 연구원에 의해 처음부터 끝까지 수행.
이 프로토콜은 특별한 하드웨어 또는 설치를 필요로하지 않으며, 후각 인식과 감도를 테스트에 관심이있는 실험실에 대해 표시됩니다.
후각은 포유 동물에서 가장 선진국과 중요한 감각 기능 중 하나입니다. 후각 활동의 손상 차손은 최악의 경우 음식 섭취, 사회적 행동하고, 심지어 생존에 영향을 미칠 수 있습니다. 인간으로, 후각 저하가 1 의존 나이이고 신경 장애 2의 강력한 예측 인자로 간주됩니다 - 6. 펜실베니아 대학에 의해 개발 된 후각 식별 검사는 현재 초기 신경 학적 결손 7을 평가하고 높은 확률로 치매 8,9의 진행을 예측할 수있는 가장, 사용되는 비 침습적 및 정량화, 진단 테스트 중 하나를 나타냅니다.
후각 시스템 및 설치류에서 후각의 굴지의 접근성, 기전 후각 기능 (10)를 다루는 연구의 강렬한 선을 촉발했다. 우리는 이전에 신호 RECEPT의 기능의 손실을 보여 주었다또는 Notch1은 후각 회피 (11)에 영향을 미친다. 이 프로토콜에서 우리는 후각 성능을 연구하는 신경 세포 나 교세포에서 신호 리간드, Jagged1 결핍 된 마우스를 사용합니다.
타고난 후각은 인식과 같은 세 개의 매개 변수, 냄새와 후각 민감도 4 사이의 차별에 의해 정의된다. 설치류 후각 테스트는 다양한 방식으로 수행 될 수 있으며, 일부 행동 연구는 특정 증기 농도 및 정확한 시간 프레임 (12)에 동물에게 냄새를 제공 olfactometers, 사용하게 - 14. 그럼에도 불구하고,이 장비는 고가이고 만 전문 시설에서 사용할 수 있습니다. 우리의 연구에서, 우리는 휘발성 향기를 이용하여 수행되고, 간단한 빠르고 재현성 후각 시험 프로토콜을 제공한다. 테스트는 유인 또는 기피 냄새를 측정 인식을 설명하고 향기와 물 11,15,16 사이의 차별을 평가한다. 와트, 동일한 설정을 사용하여E는 다양한 농도 (16, 17)에서의 냄새에 대한 민감도를 측정 할 수있다. 페이지 및 동료 (18)의 작품에서 영감을 사후 컴퓨터를 이용한 영상 처리, 실험 맹검 전체 실험을 수행 할 수있는 한 사람을 허용 할 필요없이 공정한 결과를 제공합니다.
이 프로토콜은 마우스에서 후각 거동을 연구하기위한 시작점을 제공하기위한 것이다.
모든 동물의 절차는 과학적인 목적으로 사용되는 동물의 보호에 관한 유럽 연합 지침 63분의 2,010 / 유럽 연합 (EU)에 따라하고 (프리 부르 주, 스위스) 지역의 동물 관리위원회에 의해 승인됩니다.
1. 동물 준비
2. 실험 설정
3. 후각 테스트
참고 : 강한 유인 (땅콩 버터와 여성의 소변) 또는 강한 반발 (2-MB 산) (15)으로 인식되어 의도적으로 선택되었습니다이 프로토콜 냄새합니다. 또한 후각 동작과 간섭의 가능성을 제거하기 위해 회피 시험에 앞서 쾌적한 냄새로 선호도 민감도 시험을 실시하는 것이 중요하다. 그럼에도 불구하고, 본 논문에서는 환경 설정 및 회피 시험의 단순화를 위해, 모두 인식 테스트에서 설명한다. 각 행동 세션은 습관화 단계로 시작합니다.
4. 사후 데이터 분석
참고 : 설명하는 모든 행동 테스트는 데이터 분석 지침에 따라 사후 처리됩니다.
5. 통계 분석
인식 테스트는 2-MB 산에 땅콩 버터와 회피에 매력을 측정합니다. 세 그룹의 마우스는 시험 물에 비해 "냄새 경계"에서 소요 시간을 정량화한다. 물 (8 t = 2.52, p <0.05)에 비교하여 환경 시험에서, 대조군은 냄새에 상당한 선호도를 표시한다. 반면에, B 군은 땅콩 버터에 상당한 매력을 표시하지 않고 물 (T 6 = 3.22, P <0.05)과 더 많은 시간을 보낸다. 따라서, 대조군 (F 1,7 = 26.39, P <0.005)에서 다르게 동작합니다. 또한, C 군은 차별을 보여줍니다 물과 땅콩 버터 (T 8 = 0.78, P = 0.45)와 같은시기에 보낸다. 전반적으로, 세 그룹이 다르게 동작 (F 2,9 = 19.83, P <0.005)과 유전자형과 치료 (땅콩 버터와 물) 사이에 상당한 상호 작용이있다 (F 2,1 = 4.90, P <0.005) (
2-MB 산에 응답 대조군 회피 반사 표시 결과로서, 물 (8 t = 2.67, p <0.05)과 더 많은 시간을 보낸다. 마찬가지로, B 군은 2-MB 산 (T 6 = 3.71, P <0.01)에 뚜렷한 회피 반사를 보여줍니다. 한편, 그룹 C는 두 냄새를 구별하지 않고, 2-MB 산, 물 (T 8 = 2.2, P = 0.6) (그림 3B)와 비교 시간을 보낸다. 전체적으로 회피 응답을 비교하는 단계를 세 그룹은 유의 한 다른 동작 (F (2), (9) = 0.76, p = 0.49) 결과 처리 및 유전자형 간의 상호 작용 (F (1, 2) = 0.52, P가없는 표시하지 = 0.63).
여성 소변에 후각 민감도 테스트에서, 곡선 (물에 소요되는 시간 뺀 소변 소비 성향 지수 = 시간) 물에 비해 다른 농도에서 소변에 환경 설정을 표시합니다. 일에상승 농도와 소변에 매력을 증가 1,000 표시 : 테스트, 우리는 대조군 1의 희석에 소변에 매력 임계 값이 있는지 관찰한다. 그룹 B와 C는 디스플레이 100 배 그룹 A (2,9- F = 4.78, p <0.05)에 비해 흡착 (1시 10분)에 더 높은 임계 값. 그룹 B와 C의 디스플레이 비교 감도 곡선 (F 1,19 = 0.36, P = 0.55). 그룹 사이의 감도를 비교하면, 그룹 B와 C (F 2,19 = 7.12, P <0.01) (그림 4)에 비해 그룹은 여성 소변에 높은 감도가 나타납니다.

도 1 : 후각 테스트를 수행하는 데 사용되는 셋업의 표현. 케이지 (가) 카메라. (B) 마우스는 5 분 습관화 기간 동안 케이지에 배치됩니다. (C) ODO호언 장담은 케이지의 벽에 분주합니다. (D) 물 대 취제의 탐색 활동은 2 분 창에서 테스트된다.

그림 2 :.. 컴퓨터를 이용한 영상 처리 ImageJ에에 매크로 명령을 사용하는 워크 플로우 예 1:10 희석 소변에 노출 된 그룹에서 마우스를 말합니다 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3 :. (그룹 C는 그룹 B와 N = 5 N = 그룹 5, N = 4) 후각 환경 설정 및 회피 시험의 대표 결과 세 그룹의 쥐가 () 땅콩에 노출되어 있지만,터와 2 분 탐사 세션 (B) 2-MB 산. 총 시간 수 (회색 원)에 비해 냄새 (검은 색 원)을 탐험이 표시됩니다. 그룹 중에서 후각 행동에 유의 한 차이는 검은 색 가로 바, 별표 (*)로 표시됩니다. 그룹 내 냄새와 물 사이의 시간을 스니핑에 유의 한 차이는 회색 가로 바, 별표 (*)로 표시됩니다. * P <0.05, ** p <0.01, *** p <0.01 (회색 가로 막대, 학생의 t-test를, 검은 색 가로 줄, 일원 분산 분석). 오차 막대는 평균 (SEM)의 표준 오차이다.

도 4 :. 여성의 소변의 증가하는 농도에 대한 민감성 테스트의 대표적인 결과를 물과 소요 된 시간을 감산하여 다양한 농도에서 소변과 탐사 시간 주어진 선호 지수 곡선은, 해당 그룹을 나타낸다(N = 5) 군 B (N = 4)와 C에 비해 소변에 높은 감도를 갖는 (N = 5). * P <0.05 (검은 색 가로 바, 일원 분산 분석). 오차 막대는 SEM 있습니다.
이해 상충이 없습니다.
우리는 쥐를 대상으로 간단하고 편견 없는 후각 테스트를 제시합니다. 이 프로토콜을 사용하면 물과 비교되는 새로운 냄새에 대한 후각적 구별, 선호도, 회피 및 민감도를 단일 행동 세션으로 평가할 수 있습니다. 이 방법은 단일 실험자에 대해 표시되며 분석은 컴퓨터 지원 비디오 처리를 기반으로 합니다.
이 연구는 알츠하이머병 연구를 지원하기 위해 스위스 국립 재단(31_138429)과 시냅시스 재단의 지원을 받았습니다.
| 마우스 케이지 | Italplast (이탈리아) | 1144B | 길이 36cm x 너비 20.5cm x 높이 13.5cm |
| 부서진 나무 침구 | Abedd (오스트리아) | LTE E-001 | 3cm 높이 |
| 땅콩 버터 | Migros (스위스) | NA | 1 : 10 |
| 2- 메틸 부티르산 | 시그마 Aldrich (스위스) | W269514 | |
| 같은 마우스 균주의 가임 암컷의 순수한 여성 소변 | NA | Dilution 시리즈 | |
| 카메라 | 올림푸스(미국) | Camedia C-8080 | MOV 파일 |
| Quicktime for Java(Windows) | Apple(미국) | MOV | 파일 시각화를 위한 NA 비디오 플러그인 |
| ImageJ for Windows | NIH(미국) | NA | 비디오 처리/분석 |