Name: 손잡이 Supination 작업: 쥐의 Forelimb 함수를 평가 하기 위한 반 자동화 방법 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-09-28T15:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 26 s
Description: 배우세요 쥐의 전지 supination 기능을 평가하는 반자동화 행동 과제 방법을 통해 운동 신경계 기능을 정량적이고 객관적으로 측정하는 기술을 익히세요. 이 방법은 대뇌척수 손상에 대한 민감도를 높여 신경과학 연구에 활용됩니다.

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이 연구는 NIH NINDS R03 NS091737에 의해 자금 되었습니다.

이 프로토콜 작업을 설정 하 고 생활 및 조건, 뿐만 아니라 훈련 동물 먹이, 부상, 후 동물 테스트 및 동작 데이터를 분석 설정에 대해 설명 합니다. 동물 훈련의 4 단계도 설명: 습관 들 임, 보상 협회, 제어 훈련과 훈련 기준을 설정 각도. 모든 동물 실험 IACUC Weill 코넬 의학 대학 텍사스 달라스에 의해 승인 했다.
 1. 설정 작업을 <ol><li>디자인 행동 상자 150 밀리미터 200 밀리미터 폭 250 m m 높이 여 긴 투명 한 플라스틱의 만든. 
	참고: 여기, 직사각형 조리개 높이 25.4 m m 폭 14.2 m m 이다. 손잡이 manipulandum 직경의 9.5 m m 메타 크 릴 산으로 만든 있으며 supination 100 ° 보다는 더 적은 제한 하는 두 정거장. 이러한 매개 변수 각각의 테스트 되었습니다 있고 결과 섹션에 설명 된 적자에 대 한 최적화. 행동 상자 및 manipulandum 그림 1A에 나와 있습니다.</li>
	<li>는 컴퓨터에 마이크로컨트롤러 상자를 연결합니다. 4 개의 마이크로컨트롤러까지 상자는 각 컴퓨터에 연결 될 수 있다.</li>
	<li>는 작업을 시작 하려면 제어 소프트웨어 ( 그림 1C).
	컨트롤에 대 한 <ol><li>선택 손잡이 장치입니다. 주체 이름에 입력 합니다 &#34; 주제 &#34; 필드. 선택 아래에서 훈련을 위한 무대는 &#34; 단계 &#34; 드롭다운 메뉴. 
		참고: 단계 지시 각 재판에 대 한 세 개의 매개 변수:는 &#34; 명 중 창 &#34; &#34; 히트 임계값, &#34; 및 &#34; 초기 임계값. &#34; 히트 시간의 정의 된 기간 내에서 기준 각도 도달로 정의 됩니다. &#34; 칠 창 &#34; 재판을 시작 하 고 기준 각도 도달 하는 동물에 대 한 할당 된 시간을 말합니다. &#34; 히트 임계값 &#34; 성공적인 재판에 대 한 기준 각도입니다. &#34; 초기 임계값 &#34; 재판을 시작 하 고 창; 히트 기준 각도 이 회전의 시작을 나타냅니다. 단계에 대 한 자세한 정보는 아래 섹션에서 볼 수 있습니다 &#34; 훈련 동물. &#34;</li> <li>클릭 &#34; 시작 &#34; 훈련 세션을 시작 하려면. 클릭 &#34; 피드 &#34; 수동으로 동물 먹이 및 &#34; 중지 &#34; 훈련 세션을 중지 하기. 
		참고: 수동 작업에 관심을 유지 하는 데 사용 해야 유와 섹션 3에서에서 자세하게 설명 됩니다. 세션을 중지 한 후 세션 데이터 c: 드라이브에 저장 합니다.</li>
	</ol></li></ol> 2. 생활 및 먹이 조건 <ol><li>사용 성인 여성 Sprague Dawley 쥐 (175-200 g). 집 쥐 함께 반전된 12 h 다크/12 h 표준 장에 빛 사이클. 모든 교육을 수행 하 고 희미하게 조명과 어두운 주기 동안 테스트. 
	참고: 이후 그들은 쉽게 훈련 21 여성 쥐가 사용 됩니다. 여기 Sprague-Dawley 모터 훈련에 사용 되는 일반적인 긴장 때문에 제 닉에 대 한 지배적인 긴장은 사용 되었다. 그러나, 작업 (제어 장치, 회전 각도 기준, 손잡이, 노브 자체 거리)의 조정 가능한 특성상이 쉽게 조정 될 수 있었다 다른 긴장 그리고 더 큰 (예: 남성) 또는 작은 (예: Wistar) 쥐.</li>
	<li>연구의 첫 번째 5 일 주고 5 일 동안 영양 완전 한, 초콜릿 맛된 알 약 이외에 전체 여 물통을 쥐. 5 일 후 음식-쥐를 제한 그들의 정상 체중 곡선의 85%.</li>
	<li>후 음식 제한 시작 했다 그들의 훈련의 전체에 걸쳐 쥐의 초콜릿 펠 릿 (나이 조정 무게의 85%를 유지 하기 위해 위로 또는 아래로 조정) 7.5 g을 피드. 쥐가 그들의 교육 세션에 초콜릿 펠 릿의 7.5 g를 받지 못한 경우 마지막 세션 후 withstandard 차를 보충. 
	참고: 주말 먹이 광고 libitum 표준 차 우와 함께 일요일 저녁까지, 다음 음식 박탈 하룻밤. 수술 또는 다른 침략 적 개입을 수행할 때 허용 식품 광고 libitum 최소 3 일 전에 그리고 다시 음식 제한에 쥐를 놓기 전에 (복구 시간)에 따라 수술 후 3 일.</li>
</ol> 3. 교육 절차 참고: 훈련 절차의 개요 그림 3A에 표시 됩니다. 프로토콜을 통해 기차 쥐 매일 두 번, 아침에 한번, 오후에 한 번. 오후 세션을 시작 하기 전에 아침 세션 후 적어도 3 시간을 기다립니다.
<ol><li>Habituation 참고: 테스트 상자와 처리는 쥐를 habituation의 목표입니다.
	<ol><li>자동 위치 확인에 아래쪽 화살표 키를 눌러 손잡이 장치를 완전히 철회.</li>
		<li>장소 15 분에 대 한 행동 상자에 쥐</li>
		<li>상자에 15 분, 후 처리 하는 실험 쥐를 적어도 5 분 동안 손에 각 쥐.</li>
		<li>두 일 동안 반복.</li>
	</ol></li> <li>보상 협회 참고: 목표 음식 보상 노브의 연관 쥐를 훈련 하는 것입니다. 훈련의 보상 협회 단계 작업에 30 분의 전체 세션 길이 지출 기대 합니다.
	<ol><li>소프트웨어 열고 쥐 이름을 입력 합니다. 무대 설정 &#34; K1: 손잡이 형성-도르래. &#34; 참고: 0.0 cm에서 조리개에서 manipulandum 거리를 설정 하는이 &#34; 초기화. Thresh. &#34; 3 °, &#34; 명 중 Thresh. &#34; 5도, 그리고 &#34; 히트 창 &#34; 2 s. 쥐를 쥐 회전 노브 지난 3도 먹이를 수 있습니다. &#34; 히트 창 &#34; 2에 남아 훈련을 통해 s.</li>
		<li>행동 상자와 언론에 쥐를 넣어 &#34; 시작 &#34; 세션 시작.</li>
		<li>한 번에 2-3 알 약을 분배 하 고 보상 탱크는 상자의 측면을 활용 하 여 보상 물에 쥐를 확인 합니다. 수동 급지대 버튼을 사용 하 여 알 약을 분배.</li>
		<li>쥐 보상의 위치를 알고 있다, 일단 수동으로 특 면 1 펠 릿 쥐 조리개 앞에 있을 때.</li>
		<li>한번 쥐 펠 릿 보상, 상태는 manipulandum와 상호 작용 하는 쥐의 기대에 조리개 이동 합니다.
		<ol><li>쥐 manipulandum, 근처 45 mg 음식 펠 릿을 배치 하 여 또는 펠 릿 먼지는 manipulandum에 직접 적용 하 여 종사를 표시, 그것을 수 있도록 밖으로 도달 하 고 그것을 파악. 쥐 조리개에서 이동, 경우의 주의를 manipulandum 근처 상자에 누릅니다. 
			참고: 경우에 쥐의 도달 발와 노브만 진, 프로그램 쥐를 공급 합니다. 발 (무, nosing는 manipulandum)의 사용을 포함 하지 않는 어떤 상호 작용 정확 하 고 보상 하지 해야 합니다.</li>
		</ol></li> <li>쥐 원하는 발와 0.0 cm에서 10 회 연속을 보상 받고 손잡이만 지 시작를 사용 하 여 아래쪽 화살표 키 자동-포지 셔 너 ( 그림 1A)에 manipulandum을 철회 하 여 0.25 cm. 반복 이 0.25 c m 증가 manipulandum는 조리개에서 1.25 cm까지.</li>
		<li>기자 &#34; 중지 &#34; 세션을 종료 30 분 후.</li>
		<li>쥐 조리개 ( 그림 1B)에서 1.25 cm에서 원하는 발과 manipulandum supinates 때까지 보상 협회 계속.</li>
		<li>쥐 2 연속 세션 supinating는 manipulandum 하 고 펠 릿 보상 검색 완료 되 면 시작 제어 훈련.</li>
	</ol></li> <li>평형 6 g 평형 supinate에 쥐를 훈련 하는 훈련.
	커넥터는 평형의 끝에는 manipulandum의 L 자형 첨부 점을 연결 하 여 manipulandum에 <ol><li>장소 3g 제어 장치. 제어 장치는 자유롭게 중단 될 때까지 도르래를 통해 제어 문자열 피드.</li>
		<li>소프트웨어 열고 쥐 이름을 입력 합니다. 무대 설정 &#34; k 2: 손잡이 형성-도르래. &#34; 참고: 1.25 cm에서 조리개에서 manipulandum 거리를 설정 하는이 &#34; 초기화. Thresh. &#34; 3 °, 그리고 &#34; 명 중 Thresh. &#34; 5도에서. 이 시점에서 1.25 cm에 manipulandum 거리 유지 됩니다.</li>
		<li>행동 상자와 언론에 쥐를 넣어 &#34; 시작 &#34; 세션 시작.</li>
		<li>보도 &#34; 중지 &#34; 100 + 성공적인 시험 후. 쥐 100 + 성공적인 시험의 2 연속 세션 완료 되 면 세션의 끝 후에 1 g 무게를 증가. 후속 세션에 걸쳐 6 g, 3 세대에서 무게를 증가.</li>
		<li>Supination 6 g 및 100 + 성공적인 재판의 2 연속 세션 후 진행 하도록 3.4. 
		참고: 일 6 회 (3 일)의 평균에서에서 소요 3 세대 6 g. 제어 훈련에서 시작, 그것은 절대적으로 올바른 supination 움직임 보상 되 고 잘못 된 supination 운동 밖으로 형성 되 면. 비주얼 가이드 및 정확 하 고 잘못 된 supination 형태에 대 한 설명, 그림 2를 참조 하십시오.</li>
	</ol></li> <li>기준선 훈련 참고: 모양 올바른 supination 움직임을 계속 기억 하십시오. 다시 그림 2 수정/잘못 된 supination 운동에 대 한 시각적 가이드를 잘못 supination 개량 하는 방법을 참조 하십시오. 훈련 기준 기준; supinate 하 쥐 여기,이 75% 이상 성공률에 6 g 제어와 75도입니다.
	<ol><li>6 g 제어 장치는 manipulandum에 배치.</li>
		<li>소프트웨어 열고 쥐 이름을 입력 합니다. 무대 설정 &#34; KSB4: 손잡이 훈련 중간 75 최대 &#34; 참고:이 설정에서 &#34; 초기화. 타 작. &#34; 5 °에서 &#34; 히트 임계값 최소 &#34; 15 °, 그리고 &#34; 히트 임계값 최대 &#34; 75 °에. 이것은 라고는 &#34; 적응 &#34; 훈련 단계, 임계값 쥐로 증가 의미 &#39; s 성능이 향상 됩니다. 에 &#34; KSB4 &#34; 단계, 설정 된 임계값은 먼저 이전 세션 &#39; s 최종 임계값. 아무 이전 세션이이 단계에서 실행 되었다, 15도의 임계값 최소 임계값 설정 됩니다. 세션의 처음 10 재판 후 임계값 이전 10 타석에서 각 피크의 중간값으로 계산 됩니다. 따라서, 임계값 각 재판에 대 한 다른 고 쥐에 따라 &#39; 이전 재판에서 s 성능.</li>
		<li>30 분 후 세션 중지</li>
		<li>계속 평균 피크 각도 75도 적응 단계를 사용 하 여 훈련 또는 더 큰. 그런 다음 3.5 단계로 진행 합니다. 이 일반적으로 약 10 일 또는 20 세션 후 발생 합니다.</li>
	</ol></li> <li>기록 4 연속 기준선을 기준선 평가 <ol><li>6 g 제어 장치는 manipulandum에 배치.</li>
		<li>소프트웨어 열고 쥐 이름을 입력 합니다. 무대 설정 &#34; K27: 75도. &#34;이 &#34; 초기화. 타 작. &#34; 5 ° 및 &#34; 75 ° 히트 임계값.</li>
		<li>기자 &#34; 중지 &#34; 30 분 또는 100 재판 후 도래 하는 첫째, 세션을 종료.</li>
		<li>성공률 75% 이상으로 4 연속 기준선까지 계속.</li>
	</ol></li></ol> 4. 이후 부상 평가 <ol><li>소프트웨어 열고 쥐 이름 입력. 사전 부상 초기 테스트로 같은 정적 단계에 무대를 설정 합니다. 이 기준선에 대 한 사용 하는 동일한 매개 변수를 유지 합니다.</li>
	<li>기자 &#34; 시작 &#34; 30 분까지 세션 실행 
	참고: 참여 수 있습니다 낮은 부상 후입니다. 이 설명서를 사용 하 여 해결 될 수 있는 피드 버튼 또는 쥐에 manipulandum와 함께 참여를 유도 하기 위해 manipulandum 근처 보상 펠 릿 배치.</li>
	<li>주간 간격으로 일주일에 한 번 테스트 후 부상 평가의 원하는 길이 도달할 때까지 반복. 
	참고: 여기, 우리가 평가 후 부상 성능 6 주 동안 매주.</li>
</ol> 5. 데이터 분석 참고: 데이터는 PC의 c: 드라이브에서 기본 위치에 저장 됩니다. 데이터는 100 Hz에서 히트 창 캡처하고 이진 형식으로 저장 합니다. 여기, 데이터는 사용자 지정 프로그램, 손 재주를 사용 하 여 분석 했다. 이 자유 소프트웨어에 대 한 액세스에 대 한 박사 제이슨 카라멜 이메일.
<ol><li>오픈 재주와 클릭 &#34; 표준. &#34;</li> <li>쥐 데이터는 원하는 폴더를 선택 합니다 디렉터리를 찾습니다.</li>
	<li>디렉터리를 선택한 후 분석을 위해 쥐를 선택 합니다.</li>
	<li>클릭 &#34; 유지 &#34; 또는 &#34; 삭제 &#34; 유지 하거나 완전 한 또는 데이터 파일을 무시 하. 
	참고: 시간이 있다 잘못 된 매개 변수를 사용 하 여 및 단계 훈련 세션 시작 하는 때 그들은 즉시 중지 하는 동안, 파일 여전히 만들어집니다. 이 파일은 분석 하는 동안 삭제 될 필요가 있다. 또한 인스턴스, 특히 심하게 후 있다 상해, 동물 그들의 부상이 나 아주 작은 시련 때문에 아무 실험을 수행할 때. 그것은 그들의 성과의 표현 때문에이 세션에 대 한 파일 유지 되어야 한다. NaN 계산된 변수에 대 한 적절 한 장소에 배치 파일 없이 성공적인 실험을 유지 될 때.</li>
	<li>선택 여부 지금 또는 나중에; 실험 주석을 &#34; 지금 주석 &#34;은 선택, 새 창구 열릴 것 이다. 에 입력는 &#34; 실험 이름 &#34; &#34; 그룹 이름 &#34; &#34; 이벤트 데이터, &#34; 및 &#34; 주 총 수 &#34; 실험에.</li>
	<li>그룹에 과목을 할당.</li>
	<li>각 주 또는 시간 포인트에서 데이터 세션의 수를 입력합니다. 공백으로 입력된 세션을 분리 하 고 마지막 공간을 넣어 있는지 확인 번호 즉, (1 1 1 1).</li>
	<li>시간 요소 레이블을 입력합니다. 공백으로 입력된 라벨 분리 및 마지막 레이블 즉 (사전 Wk1 Wk2 Wk3) 후 공간을 넣어 있는지 확인.</li>
	<li>선택 때 이벤트가 발생, 분석 세션을 저장 하는 옵션이 나타납니다. 클릭 &#34; 예 &#34; 분석 세션을 저장 하.</li>
	<li>주석 및 unannotated 데이터에 대 한 개요 표시 됩니다. 이 데이터를 플롯 옵션 준다.</li>
	<li>Unannotated 데이터에 대 한 클릭 &#34; 그래프 제목 &#34; 개별 주제를 또는 &#34; 그래프 과목 &#34;를 같은 그래프에 모든 과목.</li>
	<li>주석된 분석 클릭 &#34; 음모 &#34;를 실험.</li>
	<li>모두 주석 하 고 unannotated, 플롯 될 변수 목록에 대 한 드롭다운 화살표를 클릭 합니다. 줄거리를 보려면 변수를 클릭 합니다.</li>
	<li>클릭 내보내기 내보내기 그래프 및 데이터 그래프와 관련 된.</li>
</ol>

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Dr. Rennaker와 Dr. 슬로이 발행물에서 장비를 제조 하 고 Vulintus inc의 소유자가 있습니다. 다른 작가 대 한 관심 없음 충돌 선언.

손잡이 supination 작업 forelimb supination 쥐 양적 및 반 자동화 된 방법을 사용 하 여 평가 합니다. 이러한 끝점을 달성 하기 위해 노브 정렬, manipulandum 디자인, 및 훈련 기준를 포함 하 여 작업에 대 한 설계 매개 변수의 많은 몇 년 동안 반복 되었습니다. 손잡이 맞춤, 우리 조리개에 관해서 노브의 3 개의 다른 정렬 실험: 손잡이 중심에 조리개, 조리개의 왼쪽에 정렬 하는 손잡이의 왼쪽, 그리고 노브의 오른쪽의 오른쪽에 맞춰집니다는 perture입니다. 우리는 왼쪽된 발에서 간섭 하는 시간의 짧은 금액에서 훈련 된 하 고 누가 supinated 최소한의 보상 메커니즘, 특히,이 생산된 쥐로 조리개의 오른쪽으로 정렬 되 고 노브의 오른쪽에 정착.
Manipulandum 디자인에 관해서는 우리 forelimb와 터 닝을 극대화 하 고 시체의 사용을 최소화 여러 가지 디자인 기능 변경. 또한, 우리가 수평 예측된 적자의 심각도를 작업의 어려움. Pyramidotomy, 후 supination 가장 강하게 영향을 받는 운동 이지만 손상이 여전히 상대적으로 미묘한입니다. 따라서, 우리는 부상 후 대규모 적자 관찰 했다 되도록 높은 기준선 기준 (75 °)에 쥐를 훈련 합니다. 더 혼란, 대뇌 피 질의 병 변에 대 한 7.5 g에 60도 임계값 부상 후 상당한 적자를 입증 하기에 충분 했다. 재판 및 오류 접근 방식을 통해 최적화 된 추가 매개 변수 조리개 크기, 조리개, 그리고 성공적인 시험을 달성 하기 위해 시간 창에서 노브 거리를 포함 한다.
훈련 프로토콜에 걸쳐 주의 감독을 요구 하는 몇 가지 중요 한 포인트가 있다. 기준선을 훈련 할 때 적응 임계 처리 방법 75 ° 10쥐를 훈련을 성공적으로 사용 되어 왔습니다. 그러나, 쥐 수 피크에서 고원의 각도 보다 75 °; 성능 동일 4-5 세션 후 합니다. 성능 향상을 위해 정적 임계값을 사용할 수 있습니다. 정적 임계값은 최근 실적을 기반으로 변화 하는 적응형 임계값 반대로 쥐 성능의 독립 설정된도에 남은 임계값을 말합니다. 쥐 적응 훈련 기간 동안 고원, 하는 경우는 실험 정적 임계값을 변경 해야 합니다. 정적 교육 단계 에서부터 20 10 ° 단위로 70도. (무대 K28-K33). 이전 2 세션에서 쥐의 평균 피크 각도에 따라 정적 단계를 선택 합니다. 예를 들어 쥐는 평균 45 °, 50도 (K31)에 대 한 정적 단계를 선택 합니다. 모든 정적 단계 설정 "Init. 타 작. "5 °에서. 훈련 도중, 잃는 경우에 쥐 동기 부여, 수동으로 피드 쥐 경우 가까이 하지만 임계값 이상 하지 supinates.
또한, 초기 평가 동안 쥐의 약 5% 퇴보 supination 각 그들의 5-10 ° 및 성공률 세션 사이에서 5-10%. 이런, 쥐 3-4 세션 후 75 °의 평균 최대 각도 복구 하지 않는 경우 단계로 3.5 반환 하기 전에 쥐의 현재 평균 각도 10도 이내 정적 무대를 감소. 그것은 정적 훈련 단계에 배치 되었습니다 일단 적응 단계에 쥐를 다시 하지 해야 합니다.
작업에 몇 가지 제한이 있습니다. 잘못 된 이해 위치 설정 된 후 변경 쥐고 동작 (그림 2) 어려울 수 있습니다. 따라서, 조기 발견 및 수정이 중요 합니다. 쥐의 이해를 수정 하려면 조리개는 수평 및 수직 방향;에서 조리개의 크기를 축소 하 여 변경할 수 있습니다. 일반적으로 우리는 조리개를 조정의 가장자리를 유리 슬라이드를 테이프. 대부분 쥐에 대 한이 그들의 권력 형태를 향상 하는 때문에 그것은 특정 방식으로 manipulandum를 파악 하도록. 이것, 차례 차례로, 자신의 능력을 제대로 supinate 향상 시킵니다.
이 문제를 함께 쥐 supinate 보상 메커니즘을 개발할 수 있습니다. 이들은 supination; forelimb를 보조 하기 위하여 머리를 사용 하 여 팔꿈치와 어깨 관절의 노브;를 낮추는 왼쪽된 발을 사용 하 여 도움의 손잡이 또는 도달 발을 밀어. 이러한 행동의 모든 작업을 완료 하려면 사용할 수 있습니다. 위에서 설명 했 듯이, 행동 이해에 관련 된 조리개를 조작 하 여 수정 될 수 있습니다. 그러나 파악, 외부 보상 메커니즘, 실험 하지 보상 행동을 보상 하 여 적극적인 참여를 필요로 합니다. 부상 후 복용 supinating 전에 적절 한 위치에 발을 배치를 여러 실험 쥐를 관찰 했습니다. 우리가 분석 하지 작업의 구성 요소는 supination의 손실에 기여할 수 있습니다, 비록 이러한 정확한 그립의 손실을 포함 시킬 고 많은 가능성 중 힘 변조, 손상.
반자동된 supination 걸리는, 평균, 20 ± 5 일 기준, 쥐를 훈련 하 고 동물의 25%는 작업에 훈련 될 수 없습니다. 훈련 시간에 기여 하는 사실 우리가 자연스럽 게 오른쪽 선호 쥐 선택 하지 하지만 대신 그들의 오른쪽 발을 사용 하 여 모든 동물을 강제로 대부분 도달 분석에서 일반적으로 이다. 우리는 왼쪽 기본 쥐를 사용 하 여 시도 하지 않은 하지만 먼저 발 취향을 확인 하 고 지배적인 발 훈련 하는 흥미로운 탐구 연구 될 것 이라고. 이 맞게, 조리개; 반전 되도록 문의 방향을 대칭 이동 시켜야 이 쉽게 할 수 있습니다.
IBB 또는 단일 펠 릿 도달 같은 전통적인 작업에 비해, supination 작업 정량적이 고 객관적으로 측정 forelimb에 도달 합니다. 그것은 심각한 상해 (대뇌 피 질의 병 변) 및 미묘한 부상 (pyramidotomy), 감도 보여줍니다 그리고 훈련 절차 부상 모델의 심각도 따라 수정할 수 있습니다. 때문에 반자동, 작업 훈련 단계에 따라서 동시에 여러 쥐를 훈련 하 실험을 수 있습니다. 실험의 생산성과 쥐 처리량에 크게 향상 됩니다. 작업은 안정적이 고 쥐 사이 재현. 동안 훈련 프로토콜을 참조 하는 경험에 대 한 문제 해결 가이드 (그림 2)을 만들어 여러 가지 잘못 된 행동으로 문제를 해결 하려면 솔루션 표준화는 우리. 마지막으로, 작업 많은 양의 데이터를 분석 하는 직관적인 방법을 제공 하 고는 실험 supination의 활동에 더 깊이 탐구 하는 능력을 제공.
미래에, 우리 것 사용 반자동된 supination 작업 플랫폼으로 종류, 복용량, 및 재활의 타이밍. 우리 실험실은 부상 후 기능 향상에 자극의 효과에 관심을. 또한, 우리는 어떻게를 신경 자극 요법 수리 또는 개선 신경 전도에 관심이 고 통신 재활에 영향을 미칠 수 있습니다. 우리는 또한 우리가 모터 학습; 공부할 수 있도록 전기 생리학과 호환 되도록 작업 수정에 관심을가지고 머리와 쥐모자는 정기적으로 작업을 수행 하 고 추가 녹음 또는 자극에 대 한 정류 할 간단한 것. 작업을 설명 하 고, 쥐, 있지만 실험실 작업에 대 한 마우스를 사용 하 여 실험도 있다. 일반적으로,이 작업 및 차례로 재활 전략을 평가 하기 위한 다양 한 상해 모델 및 질병 상태에에서 설치류의 forelimb 함수를 평가 하기 위해 사용할 수 있습니다. 앞으로 이동, 우리는 잘못 된 행동을 완화 하 고 개선 작업 수집 속도 및 훈련 시간에 수정 작업을 개선 하기 위해 계속.

손 재주 후 신 경계 부상 또는 질병 크게 독립 및 영향을 받는 개인 1,2,,34에 대 한 삶의 질 감소의 손실. 따라서, 손 재주 신경 수리 및 운동 신경 제어 모터 학습의 기초를 잘으로 재활의 과학을 이해 하기 위한 중요 한 결과 측정 이다. 전통적으로, 단일 펠 릿에 도달, 파스타 조작, 어바인, Beatties, 및 Bresnahan (IBB) Forelimb 규모 수동 작업 동물, 특히 설치류 5, 6,7에 손 재주를 평가 하기 위해 사용 되었습니다. 이러한 작업은 그들의 최소한의 작업 수집 시간이 대중화 되는. 그러나, 그들은 자연, 실험, 및, 때때로, 미묘한 적자 5,7,,89부상 후 기능 장애를 구분 하지 않는 힘 드는 질적. 전통적인 작업의 이러한 제한을 했다 동물, 모터 함수의 더 많은 양적 측정 개발 특히, forelimb 도달.
자동화 작업, 즉 객관성, 증가 된 처리량 및 저하 분석 시간을 몇 가지 이점이 있다. 새로운 자동화 된 작업 기존 작업 8,10보다 부상 후 손 재주를 평가의 더 민감한 측정을 제공 합니다. 또한, 그들은 적응 훈련 및 훈련을 짓는다는 테스트 및 어려움을 동물의 성능 테스트에 대 한 허용. 마지막으로, 많은 양의 데이터를 두 가지 장점을 제공 하는 생성 하는 자동화 된 작업. 첫째, 두 재판 내에서 데이터와 횟수가 증가 연구의 통계적 인 힘 증가. 둘째, 그것은 신경 모터 학습, 훈련, 및 운동 및 운동학 적 정보 11의 분석을 통해 더 견고 하 게 보상 하는 더 큰 데이터 집합을 제공 합니다.
몇몇 그룹은 전통적인 작업을 자동화 하려고 했습니다. 고속 카메라 작업 12도달 단일 펠 릿 같은 작업에서 운동학 적 데이터를 수집 하려면 사용할 수 있습니다. Alaverdashvili 및 위 쇼 도달 움직임을 프레임-의해-프레임 모션 측정 소프트웨어 피크 모투 13를 사용 하 여 자리 움직임 분석 고속 카메라를 이용 했다. 그러나,이 소프트웨어 컴퓨터 비전를 사용 하 여 숫자를 식별 하지 않습니다 있지만 대신 커서가 이동 포인트를 디지털화 실험을 요구 한다. 또한, 일부 작업 자동화 훈련 과정 14,,1516하 지류와 연습장과 함께에서 사용 되었습니다.
다른 그룹 공간 조정 평가 하 고 숙련 된 forelimb 파스타 조작, 다른 더 복잡 한 움직임 17캡처 작업 설계를 사용 하 여 도달에서 힘을 포스 센서 뿐만 아니라 고속 카메라를 사용. 이러한 작업은 도달 범위와 풀 작업 쥐 forelimb 움직임 18의 평면 및 회전 움직임을 캡처를 자유의 세 학위 로봇 장치를 사용 하 여입니다. 이 복잡도와 비용 증가 하지만 움직임의 속도 측정할 수 있는 장점이 있습니다.
여기, 우리 쥐 8supination 측정 반자동된 forelimb 작업을 보여 줍니다. Forelimb supination 팜 팜 아래에서 발의 회전입니다. Supination corticospinal 지역 기능의 우수한 마커 및 일상 생활 활동 8,,1920에 필요한 인간에서 임상으로 관련 된 운동 이다. 또한, supination 때 매우 중요 한 상해 및 비활성화, 특히 8를 도달 하는 단일 펠 릿에 비해. Supination 작업 버크 의료 연구 기관 및 달라스, 측정 회전 운동 평면 8,10텍사스 대학 사이 협력에서 발전 했다. 쥐 행동 상자 (그림 1A)에 배치 되 고 3 개의 움직임 (그림 1B)를 할 훈련: 직사각형 조리개;를 통해 도달 구형 manipulandum;를 파악합니다 지정 된 각도를 supinate.
동작 작업 PC 소프트웨어 (그림 1C)에 의해 제어 됩니다. 제어 소프트웨어 자동 위치 확인, 광학 인코더, 스피커, 및 급지대에 연결 된 마이크로컨트롤러에 지침을 보냅니다. 마이크로컨트롤러 및 그 주변 기기 연결 마이크로컨트롤러 상자 라고 합니다. 정보와 다음 컴퓨터, 마이크로컨트롤러, 광학 인코더에서 흐름 마이크로컨트롤러 다시. 제어 소프트웨어는 신호를 받으면 마이크로컨트롤러에 재판 성공 했다, 마이크로컨트롤러 피더를 펠 릿을 분배를 트리거합니다. 각 세션의 시작 부분에서 제어 소프트웨어 릴레이 무대의 조리개에서 정의 된 거리에는 손잡이 위치를 자동 위치 확인을 지시 하는 마이크로컨트롤러에 단계 정보. 자동 위치 확인도 자동 위치 확인에 있는 화살표 키를 사용 하 여 수동으로 운영 수 있습니다. 광학 엔코더 각도에서 100 Hz 및 측정값 변경에 대 한 데이터를 기록합니다. 모든 데이터는 이진 형식으로 저장 됩니다.
실험 소프트웨어 내에서 순차적인 교육 단계를 사용 하 여 미리 정해진 각도 성공 속도로 supinating에 habituation에서 쥐를 훈련. 습관 들 임, 동안 손잡이 manipulandum 어떤 제어 장치 없이 조리개 창 안에 배치 됩니다. 높은 감독된 훈련의 주 후 쥐 보상와 손잡이 연결 하 고 손잡이 독립적으로 선회 시작 합니다. 일단 쥐 독립적으로 설정할 수 있다, 노브 0.25 cm 단위로 쥐 돌 수 있다 독립적으로에서 1.25 cm. 제어 장치는 1.25 cm 철회 다음 6 g. 자동 훈련 단계 기차 supinate 노브를 동물에 3 g에서 1g 단위로 추가 6 g에서 최대 75도. 교육의이 단계는 주로 감독; 일단 쥐 적절 한 형태 (아래 설명)와 함께 작업을 채택, 그들은 제대로 supinate 계속. 쥐 supinate 75도 875 성공률 (적중률)에서 훈련 완료 됩니다. 여기, 우리가 전형적인 훈련 프로토콜 및 현재 솔루션 우리가 발생 하는 일반적인 문제에 설명 합니다. 우리 훈련 프로토콜을 통해 대표적인 성공 하 고 실패 한 쥐의 진행을 설명 하 고 보여 작업 하거나 더 심각한 적자와 기능 장애를 표시 하도록 수정할 수 있습니다.

<table><tbody><tr><td>베이스 케이지 - 쥐 모델</td><td>Vulintus</td><td>MotoTrak 쥐 시스템</td><td>N/A</td></tr><tr><td>컨트롤러</td><td>Vulintus</td><td>MotoTrak 쥐 시스템</td><td>N/A</td></tr><tr><td>동작 모듈</td><td>Vulintus</td><td>MotoTrak 쥐 시스템</td><td>외측 작업, 메타크릴레이트 이중 정지 손잡이</td></tr><tr><td>펠릿 디스펜서 - 45mg</td><td>Vulintus</td><td>MotoTrak 쥐 시스템</td><td>N/A</td></tr><tr><td>Autopositioner</td><td>Vulintus</td><td>MotoTrak 쥐 시스템</td><td>N/A</td></tr><tr><td>45 mg, 초콜릿 맛, 50,000/Box</td><td>Bio-Serv</td><td>F0299</td><td>N/A</td></tr><tr><td>HP Z230 타워 워크스테이션</td><td>HP</td><td>N/A</td><td>인텔 제온 CPU E3-1225 v3 @ 3.20 GHz, 16GB 램, 1TB HDD. 최소 요구 사항: 8GB RAM, 멀티 코어 프로세서,</td></tr><tr><td>민첩성,</td><td>버크 의학 연구소</td><td></td>, <td>데이터 분석을 위한 Matlab 소프트웨어</td></tr><tr><td>, Enviropak</td>, <td>WF, Fisher and Son,</td><td>해당 사항 없음</td><td></td></tr></tbody></table>

손잡이 supination 작업: 쥐의 forelimb 함수를 평가 하기 위한 반 자동화 방법

The Knob Supination Task: A Semi-automated Method for Assessing Forelimb Function in Rats

동물 모델에서 손 재주를 정확 하 게 측정 하는 작업은 손 기능을 이해 중요 합니다. 크게 손 재주를 측정 하는 현재 쥐 행동 작업 도달 하거나 음식 조작의 비디오 분석을 사용 합니다. 이러한 작업을 쉽게 구현할 수 있고 강력한 질병 모델, 그들은 주관적이 고는 실험에 대 한 힘 드는입니다. 더, 객관적, 효율적이 고 양적 전통적인 작업을 자동화 하거나 새로운 자동화 된 작업을 만드는 작업을 만들 수 있습니다. 그러나 때문에 쥐가 덜 보다 영장류, 중앙 신경 시스템 (CNS) 상해 더 미묘한 적자 손 재주, 생산, supination은 매우 교묘한 영향을 설치류에 중요 한 손에 영장류에 기능. 따라서, 우리 쥐에서 forelimb supination 측정 반자동된 작업을 설계 되었습니다. 쥐 하 도달 하 고 손잡이 모양 manipulandum를 파악 supination 보상을 받을 수에 manipulandum을 설정 훈련 된다. 쥐 20 ± 내 기술 5 일 얻을 수 있습니다. 훈련의 초기 부분을 감독 높은 동안 훈련의 많은 직접적인 감독 없이 수행 됩니다. 작업은 안정적으로 그리고 reproducibly 미묘한 적자 부상 후 캡처하고 임상 복구 곡선을 정확 하 게 반영 하는 기능 회복을 보여 줍니다. 분석 데이터의 그래픽 사용자 인터페이스는 직관적인 되도록 설계를 통해 특수 소프트웨어에 의해 수행 됩니다. 우리는 또한 훈련과 쇼 훈련 초기 동작에 사소한 수정 supination의 신뢰할 수 있는 인수를 생산 중에 발생 하는 일반적인 문제에 솔루션을 줄. 따라서, 노브 supination 작업 쥐 손 재주에 대 한 중요 한 운동의 효율적이 고 양적 평가 제공합니다.

훈련, 초기에 실험 쥐 행동을 형성 하는 작업에 더 많은 시간을 보낸다. 쥐에 쥐 supination 보상, 손에와 연결로 (그림 3A)은 감소 합니다. 습관 들 임, 보상 협회, 그리고 제어 훈련, 동안 전체 세션 길이 (30 분) 작업에 지출 이다. 그러나, 쥐 6 g 무게로 supinating는, 후 작업에 시간 점차적으로 줄이는 약 15 분을 쥐의 supination 각도 증가 함. 마지막으로, 쥐 기준에 도달 하면, 작업 시간은 최소한; 실험은 단지 행동 상자에 쥐를 놓고 프로그램을 시작 해야 합니다. 쥐를 실험에 동시에 작업할 수 있습니다 최대 수는 두 쥐 보상 연결 중, 제어 교육 및 기준선, 훈련 중 4 쥐 그리고 많은 만큼 쥐는 상자 기준 평가 및 사후 부상 테스트 중. 쥐의 평균, 75% (n = 56) 작업을 취득.
쥐 연관 supination 보상, 후 쥐의 supination 각도 (그림 3B)에 긍정적인 진행이 있다. 그림 3B, 쥐 데 7 주 3에서에서 6 g 평형 추를 3g에서 진행. 제어 훈련, 후는 supination 26에서 30도로 증가 하는 동안 하루 9, 7 일에서 적응 훈련의 짧은 기간이 이었다. 많은 변화 되지 않았기, 때문에 정적 임계값 하루 9 ~ 18에서에서 고용 되었다. 이 기간 동안 쥐 꾸준히 증가 30도에서 75도 8 일에. 일상적인 다양성 교육, 특히, 12 및 14 일에 걸쳐 있다. 그러나 일반적으로, 거기에 상승 추세 supination 각도. 하루 17-습관 들임 말까지 쥐의 첫 번째 기준선을 기록 했다 그리고 4 개의 세션 후, 그것은 기준선 평가 완료. 4 초기의 기록에 habituation에서 훈련 프로토콜에는 20 ±의 평균 5 일 소요 됩니다.
훈련 프로토콜을 통해 이상적인 진행을 보고 하는 것이 중요 하지만 실패 진행 보기 것 이다 동등 하 게 중요 한 (그림 4). 그림 4A, 오렌지 라인 보여주는 성공적으로 완료 된 프로토콜, 블루 라인 표시 실패 한 쥐 쥐 하 고 회색 라인 표시 다른 6 성공적인 쥐. 성공적인 쥐 도달 15 ± 기준선 0.6 일 (n = 7). 대표적인 성공 쥐 1 시 이해를, 실패 한 쥐 3 시 이해를 사용 하 여 사용 합니다. 두 쥐 2 일에 보상으로 손잡이 연결합니다. 또한, 두 쥐 비슷한 supination 각도 (그림 4A) 진행 되는 처음 4 일은 제어 장치를 추가한 후에 표시. 그러나,이 시점 이후 성공적인 쥐 실패 한 쥐에서 이탈 하기 시작 합니다. 이것은 실패 한 쥐의 이해가이 시점 전에 정정 될 수 없었기 때문에 ( 그림 2참조).
성공적인 쥐 50와 60도 사이의 고원 시작 하지만 다음 75도 향해 꾸준한 등산을 다시 시작 하는 supination 각도에서 가파른 상승이입니다. 그러나, 실패 한 쥐 supination 각도에서 더 점진적 증가입니다. 쥐 고원 약 20도, 쥐 더, supinate을 밀어 되 면 하지만 결국, 그것은 수동 먹이 함께 작업에 관심을 잃는다 고 supination 각도 하루 15 후 habituation 주위 빠르게 감소. 하루 17 후 habituation 후 약간의 복구 동안 쥐 supinate 25도 이상 하 고 투 한다. 쥐 20 일까 기준선을 달성 하지 않은, 우리이 쥐를 실패 한 고려 하 고 연구에서 쥐를 제거.
Supination 각도 이외에 하나 성공 하 고 실패 한 쥐 supination 파형 (그림 4B-D)의 육안 검사를 수행할 수 있습니다. 육안 검사를 수행할 때 여러 파형 특성을 찾고: 선, 대기 시간, 및 재판에 대 한 시간 창에서 봉우리의 수의 사면. 선의 기울기는 곡선의 발병 및 곡선의 피크 사이의 곡선의 파생으로 계산 됩니다. 대기 시간 재판의 개시와 히트 임계값을 교차 하는 곡선 사이의 시간으로 계산 됩니다. 마지막으로, 봉우리는 평가판 창에서 로컬 맥시 마를 찾으려고 파생을 사용 하 여 계산 됩니다. 이전에 우리 선, 또는 속도의 그 경사를 발견, supination 활동의 강력한 측정 이며 미묘한 적자 8에 민감한.
Supinate (그림 4B) 6 g를 사용 하 여 시작 후 훈련의 첫 번째 세 번째, 성공적인 쥐 (그림 4B1) 실패 한 쥐 (그림 4B2 동안 20도 근처 피크와 단일 파형을 보여줍니다. ) 두 차례, 또는 10도 가까이 첫 번째 피크와 5도 근처 두 번째 피크 두 봉우리를 보여줍니다. (그림 4C) 훈련의 중간 세 번째에 성공적인 쥐 (그림 4C1)에서는 피크 각도 20도 더 정의 단일 피크 곡선으로 50도에 증가 하는. 실패 한 쥐 (그림 4C2) 한편, 한계는 유일한 쇼 피크 각도 20도에 증가 그러나 향상 했다 형태로; 그것은 지금만 사용 하 여 단일 회전. (그림 4D) 교육의 마지막 1/3, 성공적인 쥐 (그림 4D1) 20의 피크 각도와 피크 실패 한 쥐 (그림 4D2) 대 약 65 °와 매우 발음된 단일 파형을 보여줍니다. 하지만 지금은 2 추가 피크도 15 °의 s. 이것은 또 다른 좋은 지표는 증가 훈련 어려움으로 쥐 하지 못했습니다 그 3 시 파악, 해결 하 고 차례로, 제대로 supinate 수 없습니다. 경우에이 쥐 연구에서 제외 되지 않았습니다 결국 75도 수행할 수, 여부 그것은 진정한 supination supination 보상으로 대 하는 것에 대 한 질문 남아 있다.
마지막으로, supination 작업 부상, forelimb 모터 피 질 병 변 endothelin 주사와 수행 corticospinal 지역, 사람, 자발적인 운동 위한 주요 통로의 컷된 병 변 등의 여러 종류 후 기능 장애 감지 그림 5 () 8,,1022. Pyramidotomy 그룹에 쥐 (보라색, n = 8) 대뇌 피 질의 병 변 그룹에서 쥐 동안 성공률 75% 이상에서 6 g에서 적어도 75 ° supinate을 훈련 했다 (녹색, n = 10) supinate 7.5 g 75% 이상에서 60 °에 훈련 되었다. 두 그룹에서 쥐 부상 (그림 5A) 후 성공률에 날카로운 감소를 보였다. Pyramidotomy 그룹에 쥐에 대 한 성공률은 90% ± 2% ~ 14% ± 8%에서 감소 했다. suc외피 병 변으로 쥐에 대 한 세금 비율 76% ± 1% ~ 10% ± 3%에서 감소. 6 주, 두 그룹은 여전히 장애인: pyramidotomy 그룹 동안 대뇌 피 질의 병 변 그룹 16% ± 7%에서 34% ± 11%에서 했다. Supination 각도 관해서는 두 그룹 사전에서 감소 후 부상 (그림 5B)를 표시합니다. 다른 조건 기준 supination 각도 인 pyramidotomy 그룹 외피 병 변의 그룹 (67 ° ± 0.52 °) 보다 더 높은 사전 부상 supination 각도 (85 ° ± 2.9 °) 했다. 외피 병 변 그룹 27 ° ± 2.9 °로 감소 하는 동안 pyramidotomy 그룹 38 ° ± 10 °에 줄였다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56341/56341fig1.jpg"> 
그림 1: Supination 작업 설명. (A)는 쥐 조리개는 그것 도달 하 고 grasps supination에 설정 해야 합니다 손잡이와 유리 상자에 배치 됩니다. 손잡이 supination 각도 보다 큰 100 °를 방지 하기 위해 두 정거장. 손잡이 또한 제어;와 도르래는 이 쥐 supinate 하 극복 한다 토크를 만듭니다. 손잡이 정확도 0.25 °의 각도 측정 하는 광학 인코더에 연결 된다. 이 광학 인코더 차례로 작업을 제어 하는 컴퓨터에 연결 하는 마이크로컨트롤러에 연결 된다. 컴퓨터가 때 트리거 오디오 피드백을 마이크로컨트롤러에 고 성공 기준을 달성 하는 경우 급지대에서 펠 릿을 분배. 마이크로컨트롤러는 또한 0와 1.25 cm 사이 그 위치는 훈련 단계는 컴퓨터에 의해 설정에 의해 결정 하는 자동 위치 확인을 제어 합니다. 3 개의 연속 된 움직임에는 작업을 수행 하는 (B)는 쥐: 1 시, supinating 그리고에 있는 전력 파악으로 손잡이 잡고 조리개를 통해 도달. (C) 노브 supination 작업 제어 소프트웨어에 의해 제어 됩니다. 실험의 이름을 입력 하 고 프로그램 해당 매개 변수를 설정 하는 동안 훈련 단계를 선택. 하나의 성공적인 supination 재판의 파형 동안 성공 및 실패 한 실험의 순서는 녹색 및 빨강, 각각 파란색으로 표시 됩니다. 재판은 성공에 의해 표시 제어 소프트웨어 재판 표시 되지 않는 경우 실패 한 반면 supination 각도 정의 된 시간 창 내에서 히트 임계값 보다 큰 경우. 이 프로그램은 1 개의 상자를 제어합니다. 컴퓨터 당 4 개의 프로그램을 동시에 실행할 수 있습니다. 이 그림에는에서 수정 된 Sindhurakar 그 외 여러분, 2017, Neurorehabilitation 및 신경 수리8. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56341/56341fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56341/56341fig2.jpg"> 
그림 2: Supination 움직임. 다이어그램 및 훈련 프로토콜 중에 발생 하는 일반적인 정확 하 고 잘못 된 supination 움직임에 대 한 설명 잘못 된 움직임 등 진정한 supination 되지 않을 수 있습니다 보상 메커니즘 올바른 움직임 진정한 supination, 허용 한다. 포함 하는 것은 부적절 한 움직임을 해결 하기 위해 제안된 솔루션입니다. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56341/56341fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56341/56341fig3.jpg"> 
그림 3 : 훈련 프로토콜. (A) 표준 시간대입니다. 약 25 일 총에서 지속 훈련의 5 개의 기간: Habituation (5d), 보상 협회 (d 1-3), 웨이트 트레이닝 (3-4 d), (8-12 d), 기준선과 기준선 평가 (2-4 d) 훈련. 타임 라인에 선 패턴은 실험의 각 세션 작업에 지출 하는 데 필요한 시간을 지정 합니다. 훈련 프로토콜 진행 작업에 시간 감소. (초기 평가 보상 협회에서 supinate 수 쥐의의 B) 일반적인 진행 전반적으로, 기준선으로 쥐의 긍정적인 선형 진행 이지만 관찰, 거기에 다양성 훈련 프로토콜을 통해 쥐의 성능. 웨이트 트레이닝, 후 있다 적응 훈련 기간 supination 각도 임계값 쥐의 성능에 맞게 변경 됩니다. 이 적응 훈련은 쥐 기준 달성 했다 때까지 정적 임계 처리 패러다임 옵니다. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56341/56341fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56341/56341fig4.jpg"> 
그림 4: 성공 및 실패 작업 수집. 교육 성공 7 8 쥐에 대 한 프로토콜을 통해 supination의 (A) 진행 각도 하나 실패. (성공, 오렌지) 기준선 기준에 도달 한 대표 쥐와 하나의 실패 한 쥐 (파랑) 추가 사례 연구로 사용 됩니다. Habituation 후 훈련의 첫 7 일 이내에 모두 성공 하 고 실패 한 쥐 supination 각도에 비슷한 진행을 보여주었다. 하루 11 후 요법이 니에 의해 성공적인 쥐 실패 쥐 supinated 25 ° 동안 55 ° supinating 이었다. 하루 15 후 요법이 니, 후 성공적인 쥐 실패 쥐 성능에 거부 하는 동안 강한 상승 진행을 보여주었다. 훈련 후 habituation의 마지막 세 번째, 실패 한 쥐 동안 성공적인 쥐 80 ° supinating 했다 30 ° plateaued 했다. 95% 신뢰 구간 (B) 평균 파형 (검은 선) (대 한 성공, 파랑 오렌지 실패) 평형 추의 6 g 추가 후 훈련의 첫 번째 3. (B1) 성공적인 쥐-단일 피크 약 20 ° (B2) 실패 한 쥐-글로벌 최대 10 °의 더블 피크 95% 신뢰 구간 (C) 평균 파형 (검은 선) (대 한 성공, 파랑 오렌지 실패) 평형 추의 6 g 추가 후 훈련의 두 번째 3. (C1) 성공적인 쥐-45 °에서 단일 피크 (C2) 실패 한 쥐-20 ° 근처 단일 피크와 향상 된 양식 95% 신뢰 구간 (D) 평균 파형 (검은 선) (대 한 성공, 파랑 오렌지 실패) 평형 추의 6 g 추가 후 훈련의 마지막 3. (D1) 성공적인 쥐-65 °에서 단일 피크 발음. (D2) 실패 한 쥐-20 °에서 글로벌 최대 더블 피크 <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56341/56341fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56341/56341fig5.jpg"> 
그림 5:강력한 &gt; 다른 부상 모델 작업 감도. Pyramidotomy 그룹에 쥐 (보라색, n = 8) 대뇌 피 질의 병 변 그룹에서 쥐 동안 성공률 75% 이상에서 6 g에 75 ° supinate을 훈련 했다 (녹색, n = 10) supinate 6 g 75% 이상에서 60 °에 훈련 되었다. 표시 된 데이터는 평균 ± 표준 오차. (A) 성공률 대뇌 피 질의 병 변 대 pyramidotomy 병 변 대. 두 모델 모두 부상 후 부상 (주 1)을 사전에서 성공률에 날카로운 감소를 보였다. Pyramidotomy에 대 한 성공률 감소에서 0.90 ± 0.02 0.14 ± 0.08, 0.76 ± 0.01에서에서 대뇌 피 질의 병 변의 성공률 감소 하는 동안. (외피 병 변 대 pyramidotomy 대 한 supination B) 각도. 두 그룹 사전에서 감소 후 상해를 보여주었다: 대뇌 피 질의 병 변 그룹 27.1 ° ± 2.9 °로 감소 하는 동안 pyramidotomy 그룹 38.2 ° ± 10.1 °로 감소. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56341/56341fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>

이 원고는 supination 쥐에 단정 되는 반자동된 작업을 설명 합니다. 쥐가 도달 하 고, 파악 supinate 구형 manipulandum. 회전 각도 사용자가 설정한 조건을 초과 하는 경우는 쥐 펠 릿으로 보상 된다. 이 작업 처리량, 상해, 및 객관성 전통적인 작업에 비해 감도 증가 합니다.

손잡이 Supination 작업: 쥐의 Forelimb 함수를 평가 하기 위한 반 자동화 방법

Tasks that accurately measure dexterity in animal models are critical to understand hand function. Current rat behavioral tasks that measure dexterity ...

이 행동 과제의 전반적인 목표는 쥐가 손잡이를 손바닥에서 손바닥으로 위로 돌리도록 훈련시키는 것입니다. 이를 supination이라고 합니다. 이 도구는 부상 또는 개입 전후에 운동 시스템 기능을 테스트하는 데 사용됩니다. 우리는 쥐의 피질 척수 기능을 테스트하기 위해 이 작업을 개발했습니다.우리는 손잡이 외전 작업이 펠릿 도달과 같은 손재주가 있는 현재 작업보다 피질 척추 손상에 더 민감하다는 것을 발견했습니다. 이 작업은 반자동화되어 정량적이고 객관적이며 처리량이 많습니다. 이 과제는 외전을 정량화함으로써 중요한 신경 경로를 평가하는 임상적으로 중요한 움직임을 측정합니다.절차를 시연하는 것은 실험실 관리자이자 연구 기술자인 Thelma Bethea가 될 것입니다. 프로토콜 전반에 걸쳐 하루에 두 번, 아침에 한 번, 오후에 한 번, 세션 사이에 최소 몇 시간을 두고 쥐를 훈련시킵니다. 쥐가 테스트 상자와 취급에 익숙해지도록 쥐를 습관화하는 것으로 시작하십시오.먼저 상자를 설정합니다. 자동 포지셔너에서 아래쪽 화살표 키를 눌러 노브 장치를 완전히 집어넣습니다. 그런 다음 쥐를 행동 상자에 15분 동안 넣습니다.15분 후, 실험자가 쥐에 익숙해지도록 최소 5분 동안 각 쥐를 손으로 다루십시오. 실험을 진행하기 전에 5일 동안 이 작업을 반복합니다. 다음 단계는 보상 연결을 만드는 것입니다.목표는 쥐가 손잡이를 돌리는 것을 음식 보상과 연관시키도록 훈련시키는 것입니다. 먼저 소프트웨어를 열고 이름 아래에 쥐의 ID를 입력한 다음 스테이지를 K1:Knob Shaping No Pulley로 설정합니다. 이것은 쥐가 2초의 보상 창 동안 손잡이를 3도 이상 돌리는 동안 쥐에게 먹이를 줄 수 있도록 합니다.그런 다음 쥐를 행동 상자에 넣고 시작을 눌러 세션을 시작합니다. 두 개 또는 세 개의 펠릿을 수동으로 분배하고 보상 골이 있는 상자 측면을 두드려 쥐가 보상 골짜기에 익숙해지도록 합니다. 쥐가 보상 위치를 알게 되면 쥐가 구멍 앞에서 움직일 때만 수동으로 펠릿을 분배합니다.이렇게 하면 보상이 조리개와 연결됩니다. 쥐가 보상 펠릿을 기대하고 구멍으로 안정적으로 이동하면, 쥐가 마니풀란둠과 상호 작용하도록 조절합니다. 45밀리그램의 펠릿을 근처에 놓아 쥐가 교전하도록 유도합니다.그래도 문제가 해결되지 않으면 펠릿 가루를 매니풀란덤에 직접 바르십시오. 쥐가 조리개에서 멀어지면 매니풀란덤 근처의 상자를 두드려 주의를 다른 곳으로 돌립니다. 쥐가 손으로 손잡이를 만졌을 때만 보상하고, 쥐가 매니풀란둠을 물거나 코를 찔렀을 때에는 보상하지 않는다.쥐가 10번의 연속 보상을 받으면 자동 포지셔너의 아래쪽 화살표 키를 사용하여 매니풀란덤을 0.25cm 후퇴시킵니다. 조리개에서 1.25cm 떨어질 때까지 마니풀란덤을 0.25cm 단위로 계속 재배치합니다. 이것이 보상 연상의 궁극적인 목표이며, 쥐가 두 번의 연속 세션에서 이것을 하면 평형추 훈련으로 진행합니다.30분 간의 교육 후 소프트웨어에서 중지를 눌러 세션을 종료합니다. 균형추 훈련을 설정하려면 L자형 부착 지점의 마니풀란덤에 3g의 균형추를 놓는 것으로 시작합니다. 그런 다음 균형추가 자유롭게 매달릴 때까지 풀리를 통해 균형추 줄을 공급합니다.세션을 실행하려면 먼저 소프트웨어를 열고 쥐의 이름을 입력한 다음 stage를 K2:Knob Shaping Pulley로 설정합니다. 이것은 manipulandum을 조리개에서 1.25cm 떨어뜨립니다. 그런 다음 쥐를 행동 상자에 넣고 소프트웨어에서 시작을 눌러 세션을 시작합니다.100회 이상의 시도를 성공적으로 수행한 후 소프트웨어에서 중지를 눌러 세션을 종료합니다. 쥐가 100회 이상의 성공적인 시도로 두 번의 연속 세션을 완료하면 다음 세션에서 균형추의 질량을 1g 증가시킵니다. 이 프로그램에 따라 평균 6회에 걸쳐 체중을 6g으로 점차적으로 늘립니다.이 훈련 중에는 올바른 외전 동작이 보상을 받고 잘못된 외전 동작이 형성되는 것이 중요합니다. 외전 움직임을 형성하는 것은 기본 훈련에서도 계속됩니다. 외전(supination) 거동을 교정할 때, manipulandum의 움직임을 수동으로 제한하고 성공하지 못한 경우에도 소프트웨어의 Feed 버튼을 눌러 좋은 외전(supination) 동작을 보상하십시오.이 시점에서 쥐가 기준선 기준에 부합하도록 훈련시키며, 이 경우 75% 이상의 성공률로 6g 균형추로 손잡이를 75도 돌립니다. 균형추를 설정한 후 소프트웨어에서 KSB4:Knob Training Median 75 Max 옵션을 사용합니다. 이렇게 하면 초기 임계값이 5도로 설정됩니다.적중 임계값 최소값을 15도로 설정하고 적중 임계값 최대값을 75도로 설정합니다. 소프트웨어는 쥐의 신원과 과거 성능에 따라 손잡이를 돌리기 위한 최소 임계값을 자동으로 증가시키므로 이 시점에서 사용자 입력이 최소화됩니다. 30분 후에 세션을 중지합니다.약 10일 또는 20회의 세션 후에 대부분의 쥐는 적응 단계를 완료하고 손잡이를 평균 최대 각도인 75도 이상으로 돌릴 수 있습니다. 기본 훈련이 완료되면 소프트웨어 단계 K27:75 Degrees에서 처리하는 다음 훈련 단계로 쥐를 진행합니다. 이 단계에서 세션을 종료하려면 30분 또는 100회 시도 중 먼저 도래하는 시점 후에 중지를 누릅니다.각 쥐가 75% 이상의 성공률로 4개의 연속 기준선을 완료할 수 있을 때까지 이 훈련 단계에서 유지합니다. 그런 다음 훈련된 쥐를 사용하여 이 작업을 앞다리 기능의 척도로 사용하여 실험적 조작에 사용할 수 있습니다. 56마리의 쥐 풀에서 75%가 초기 작업을 획득했습니다.이 단계에서는 실습 교육이 가장 많았습니다. 다음으로, 쥐는 7일째까지 6g의 균형추를 사용하는 것으로 발전했고, 그 후 10일 동안 외전각이 일반적으로 상향 추세를 보이며 손잡이를 돌리는 방법을 배웠습니다. 17일째까지 대부분의 쥐는 첫 번째 기준선을 기록했고, 20일까지 기준선에 도달하지 못하면 연구에서 제외되었습니다.실패한 쥐는 며칠 동안 진전을 보일 수 있지만 올바른 파악으로 작동하지 않기 때문에 그룹과 함께 진행할 수 없습니다. 훈련의 첫 1/3 단계에서 쥐는 supinate를 시작할 수 있지만, 그들의 행동의 파동 형태는 성공적인 쥐가 한 번만 필요한 곳에서 두 번의 회전을 수행하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 훈련의 중간 3분의 1에서, 정의된 단일 피크 곡선과 함께 오는 피크 각도의 정상적인 증가는 제대로 외전하지 못하는 쥐의 피크 각도의 미미한 증가만 보여줄 수 있습니다.훈련의 마지막 3분의 1쯤에는 매우 뚜렷한 단일 파형이 있어야 합니다. 그러나 실패한 쥐는 여러 개의 피크를 갖는 것 외에도 필요한 성공 기준보다 훨씬 낮은 피크 각도를 보일 수 있습니다. 실패한 쥐는 결국 그 일을 배울 수 있지만, 비외전 보상(non-supination compensation)으로 그렇게 할 수도 있기 때문에 쥐를 추가 연구에 사용하는 것이 바람직하지 않다. 이 비디오를 시청한 후에는 기준선에서 앞다리 외전을 수행하고 잘못된 외전 움직임을 해결하도록 쥐를 훈련시키는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.쥐가 supinate를 배우는 동안 경계하고 관찰하십시오. 초기 단계에서 외전 행동을 교정하는 것은 이 훈련 절차의 성공에 매우 중요합니다. 전반적으로 이 절차는 시간 효율적입니다.쥐가 기준선에 도달하면 실험자는 쥐를 상자에 넣고 소프트웨어를 시작한 다음 세션을 완료했을 때 쥐를 제거하기만 하면 됩니다. 이 비디오 외에도 당사 실험실 웹 사이트에서 사용할 수 있는 몇 가지 리소스가 있습니다. 감사합니다, 그리고 당신의 실험에 행운을 빕니다.

the-knob-supination-task-semi-automated-method-for-assessing-forelimb

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

베르 미 첼리와 앞발의 손재주의 Capellini 처리 검사는 숙련된 앞발과 자리 움직임을 사용하여 식품 항목을 조작하는 설치류의 자연 경사를 활용. 요리하지 않은 건조 파스타의 짧은 가닥을 처리하는 동안 동물을 촬영하고 있습니다. 슬로우 모션 비디오 재생 앞발 조정의 부량 수 있도록합니다.

베르 미 첼리와 Capellini 처리 시험 : 쥐 및 생쥐의 손재주가 앞발 기능의 단순 양적 측정

여기 우리는 동기 부여를 향상시키기 위해 광범위한 훈련이나 빈곤을 필요로하지 않는 자연 발생 동작하는 동안 자리 움직임을 포함한 근위 및 말초 모두 forelimb 기능의 회복을 감지할 수있는 설치류 행동 분석을 설명합니다.

랫의 근위 및 말초 Forelimb 기능을 평가하기위한 소설 방법 : 어빈, 비틀즈와 브레스 나한 (IBB) Forelimb의 규모

수동 손재주는 주로 영장류의 특권으로 행동 작업은 짧은 꼬리 원숭이 원숭이를 개발하고 있습니다. 네 손으로 조작 능력과 힘을 측정 포착 작업을 도달하고 파악, 중추 신경계의 병변 후 기능 회복을 수립하고 치료의 효과를 테스트할 수 있습니다.

비 인간 영장류에서 수동 손재수의 행동 평가

설치류의 자궁 경부 척수 손상 후 앞다리의 기능을 평가하기위한 세 가지 새로운 행동 검사 (앞다리 스텝 교대, 자세 불안정 시험, 파스타 처리 시험)에 설명되어 있습니다.

소설 작업을 사용하여 일방적 경부 SCI​​ 후 앞다리의 기능을 평가 : 사지 스텝 교대, 자세 불안정 및 파스타 처리

쥐에서 고정밀 숙련 된 앞다리 도달 작업의 획득을 분석하기위한 패러다임이 제시됩니다.

숙련 된 앞다리가 쥐에서 작업을 도달하는 고정밀의 취득

패러다임은 쥐의 자동 숙련 된 도달 작업의 훈련과 분석을 위해 제공됩니다. 당기 시도의 분석은 운동 학습의 고유 한 하위 프로세스를 보여준다.

로봇 형 조작기와 모터 스킬 학습 과정 조사

훈련이 운동 능력에 미치는 영향을 평가하는 방법은 유용한 도구입니다. 불행히도, 대부분의 행동 평가는 노동 집약적이거나 비용이 많이 들 수 있습니다. 우리는 여기에서 마우스에 있는 prehension (도달-투-파악) 기술을 평가하는 로봇적인 방법을 기술합니다.

자동 트레이너를 사용하여 마우스에서 숙련된 사전 평가

설치류 숙련된 도달은 일반적으로 손재주 기술을 연구하는 데 사용되지만 작업을 구현하고 행동을 분석하는 데 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 우리는 모션 추적 및 도달 궤적의 3 차원 재구성과 도달 숙련 된 숙련 된 버전의 자동화 된 버전을 설명합니다.

발과 숫자 궤적의 3 차원 재구성에 도달 자동화 된 쥐 단일 펠릿

우리는 자가 혈액의 이중 주입을 통해 쥐에 거대한 pontine 출혈 모델을 설정하는 프로토콜을 제시한다.

자동 혈액의 이중 주입에 의한 대규모 폰틴 출혈

현재 연구는 기계 학습을 사용하여 TgF344-AD 쥐를 포함한 설치류 모델의 운동 결함을 검사하기 위한 미세 운동 행동 테스트를 설명합니다.

신경퇴행성 질환의 전임상 모델에서 관절 운동학을 연구하기 위한 소근육 운동 과제

배우세요 쥐의 전지 supination 기능을 평가하는 반자동화 행동 과제 방법을 통해 운동 신경계 기능을 정량적이고 객관적으로 측정하는 기술을 익히세요. 이 방법은 대뇌척수 손상에 대한 민감도를 높여 신경과학 연구에 활용됩니다.

손잡이 Supination 작업: 쥐의 Forelimb 함수를 평가 하기 위한 반 자동화 방법

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