연령에 따라 모터 손상 Neurodegeneration와 쥐의 걸음 걸이 분석

이 연구에서 우리 복 부 비행기 모터 조정 마우스 모델 (예를 들어, endophilin 돌연변이 나이 진출 neurodegeneration의 진행에 미묘한 변화를 모니터링 하 이미징 기반 운동학 걸음 걸이 분석의 사용을 보여 줍니다. 마우스 라인)입니다.

이 방법은 노화 및 신경 퇴행 연구의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다 예를 들어, 노화에 따른 보행 및 운동 이상, 특히 신경 퇴행성 질환의 마우스 모델에서 발병 및 진행. 이러한 상태의 결과는 예를 들어 파킨슨병 또는 운동 실조와 같은 신경 퇴행성 질환 환자의 운동 장애에 대한 훨씬 더 나은 이해로 해석될 수 있습니다. 비디오 기반 보행 분석을 사용하는 주요 이점은 신경 퇴행의 마우스 모델에서 미묘하고 심각한 운동 장애를 모두 연구할 수 있다는 것입니다.

먼저 각 동물을 면밀히 검사하고 저울에 무게를 두어 건강 상태를 파악합니다. 브러시로 동물의 발에 빨간 손가락 페인트를 부드럽게 바르십시오. 페인트가 마르는 동안 동물을 여유롭고 깨끗한 우리에 넣으십시오.

그런 다음 장치의 오른쪽 상단 패널에서 트레드밀의 속도를 설정합니다. 그런 다음 동물을 실험실에 넣고 어두운 천으로 덮어 각 동물이 1-2분 동안 적응할 수 있도록 합니다. 트레드밀 라이트 로터리 스위치를 켜짐 위치로 돌려 테스트 챔버의 조명을 켭니다.

작업 중에 동물을 관찰할 수 있도록 덮개를 약간 엽니다. 러닝머신을 약 30초 동안 켜서 동물에게 작업이 곧 시작되려고 한다고 경고합니다. 트레드밀 회전 스위치를 앞으로 돌려 트레드밀을 시작합니다.

그런 다음 이미저 소프트웨어에서 기록 버튼을 클릭합니다. 동물이 안정된 방식으로 달리면 러닝머신을 멈추기 전에 최소 5초 동안 기록하십시오. 이미저 소프트웨어에서 중지를 클릭하여 녹음을 중지하고 트레드밀 회전 스위치를 다시 꺼짐 위치로 돌립니다.

그런 다음 이미저 소프트웨어에서 편집 버튼을 클릭하여 비디오 섹션의 시작 및 종료 지점을 설정할 수 있는 메뉴를 엽니다. 화면 하단의 슬라이더를 사용하여 비디오를 탐색합니다. 현재 시점을 시작 지점 또는 종료 지점으로 선택하려면 [프레임 번호에서]와 [끝]을 각각 클릭합니다.

섹션에 발당 최소 7걸음 또는 동물이 일정한 속도로 안정적으로 달리는 총 14걸음이 포함되어 있는지 확인하십시오. 마지막으로 동물 식별, 생년월일, 체중 및 성별을 입력합니다. 컴퓨터 또는 서버의 원하는 위치에 데이터를 저장합니다.

비디오 기반 보행 분석의 원리는 각 개별 발에 대해 시간이 지남에 따라 표면과 접촉하는 발 영역을 측정하는 것입니다. 녹화된 비디오에서 많은 보행 역학 및 자세 매개변수(예: 스윙 시간, 자세 시간 및 너비, 보폭 및 빈도)를 추출할 수 있습니다. 그런 다음 운동 실조 계수 또는 계단 각도 가변성과 같은 다른 보행 기능을 기본 측정에서 계산할 수 있습니다.

분석 소프트웨어를 시작하고 Select Study Folder(연구 폴더 선택)를 클릭하여 녹화된 비디오가 있는 폴더를 선택하여 비디오 분석을 시작합니다. 하나의 비디오를 선택하고 이동을 클릭합니다.다시 그리기 기능을 사용하여 마우스가 실행 중인 영역을 선택합니다. 이 섹션에는 마우스와 흰색 배경만 포함되어야 합니다.

그런 다음 길이 및 너비 상자에 값을 입력하여 분석을 위해 동물의 주위 빨간색 영역을 제외하는 마스크를 변경합니다. 슬라이더를 조정하고 노이즈를 필터링하고 털과 어두운 패치를 필터링하여 흑백 발자국을 최적화합니다. 동물의 정확한 털 색상에 따라 필터 노이즈 슬라이더를 검은색 동물의 경우 800에서 950으로, 갈색 또는 흰색 동물의 경우 700에서 800으로 설정하고 확인을 선택합니다.

그런 다음 첫 번째 조정을 통과한 비디오를 선택하고 Go 기능을 선택하여 비디오 분석을 시작합니다. 그런 다음 분석된 비디오를 선택하고 이동을 클릭합니다. 이제 각 개별 발에 대해 시간이 지남에 따라 벨트와 접촉하는 발 자국 영역을 볼 수 있습니다. 원본 비디오와 선택한 영역에 대해 계산된 발자국을 비교하려면 비디오 재생 기능을 선택합니다.

사소한 실수를 수정하려면 수정, 연결 또는 삭제 옵션을 사용합니다. 올바른 옵션을 사용하여 잘못된 신호를 삭제합니다. 한 번 클릭하여 관련 영역을 확대하고 두 번째 클릭으로 제거할 개체의 왼쪽 테두리를 표시하고 세 번째 클릭으로 오른쪽 테두리를 표시합니다.

연결 옵션을 사용하여 두 신호를 결합합니다. 한 번 클릭하여 관련 영역을 확대하고 결합할 두 개체의 중간을 두 번 클릭합니다. 삭제 옵션을 사용하여 분석에서 시점을 완전히 제거합니다.

한 번 클릭하여 관련 영역을 확대하고 두 번째 클릭으로 제거할 영역의 왼쪽 테두리를 표시하고 세 번째 클릭으로 오른쪽 테두리를 표시합니다. 그런 다음 다음 팔다리를 선택하여 네 다리를 통해 진행합니다. 마지막 발 뒤의 다음 팔다리를 클릭하면 소프트웨어가 분석을 완료하고 동물에 대한 결과를 4개의 화면에 표시합니다.

마지막으로, 한 실험의 모든 비디오를 분석한 후 모든 비디오를 선택하고 결과 재구성을 클릭하여 결과를 내보냅니다. 약 50개의 보행 매개변수가 계산되어 내보낸 파일에 나열됩니다. 그룹, 연령 및 실행 속도별로 결과를 정렬하고 이러한 모든 조건을 독립적으로 분석합니다.

나이가 들어감에 따른 야생형 마우스의 보행 분석에서 결과는 정규화된 동물 너비의 자세가 나이가 들어감에 따라 변하지 않는다는 것을 보여주었습니다. 그러나 뒷다리 이중 지지대와 사지 하중은 야생형 동물에서 나이가 들면서 증가합니다. 더욱이, 실험된 모든 동물은 한 달에 초당 30미터로 달릴 수 있지만, 엔도필린 돌연변이는 나이가 들면서 달리기 결핍을 겪습니다.

또한, 엔도필린 돌연변이에서는 보행 리듬이 손상됩니다. 예를 들어, 엔도필린 돌연변이체의 추진 시간은 마우스가 나이가 들면서 감소합니다. 절차를 시도할 때 가장 중요한 단계는 원본 비디오를 녹화하는 것임을 기억하는 것이 중요합니다.

모든 추가 분석은 좋은 품질의 비디오에 달려 있습니다. 보행 분석은 신경퇴행의 마우스 모델에서 보행 및 운동 행동을 분류하는 데 유용한 방법입니다. 그러나 근력과 같은 운동 행동의 일부 측면은 이 방법으로 적절하게 평가되지 않습니다.

그러나 따라서 그립 강도 및 빔 워킹과 같은 다른 운동 동작 테스트 배터리와 함께 비디오 기반 보행 분석을 보완하는 명령입니다. 이 비디오를 시청한 후에는 노화에 따라 운동 장애가 발생하는 마우스 모델에서 보행 분석을 수행하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.