Name: Micro-Computed Tomography를 사용한 소형 동물의 비침습적 골격근 정량화 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-11-08T14:50:00.000+00:00
Duration: 7 min 33 s
Description: 배우세요 소형 동물의 비침습적 골격근 정량화를 위한 microCT 프로토콜. 마우스를 이용한 체성분 분석으로 지방 조직과 근육량을 정확히 측정하여 노화 관련 근육 생리학 연구에 활용할 수 있습니다.

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모든 방법은 리우데자네이루 연방대학교(UFRJ), 리우데자네이루(IACUC - UFRJ; A16/23-025-20). 스캔은 6개월 및 22개월 된 수컷 C57BL/6 마우스에서 수행되었습니다.
1. 동물 준비
<ol>
	<li>기화를 통해 전달되는 산소 혼합물에 2% 이소플루란을 사용하여 마우스를 마취합니다. 정밀 기화기를 사용하여 100% 산소를 혼합하여 유도 및 유지 보수를 위해 정밀 기화기를 사용하십시오.</li>
	<li>마취된 동물을 마우스 베드를 사용하여 마이크로 CT 스캔에 누운 자세로 놓습니다. 스캔 중 움직임을 최소화하기 위해 테이프로 마우스를 고정한 다음 갠트리에 삽입합니다.</li>
	<li>약 10분 동안 진행되는 실험 내내 동물이 마스크를 착용하여 마취 평면 아래에 머물도록 하는 동시에 필요에 따라 유지 용량을 투여합니다.</li>
</ol>
2. 이미지 획득 및 재구성
<ol>
	<li>고해상도 전임상 이미징 시스템을 사용하여 신체 마이크로 CT 스캔을 획득합니다. 60kV의 전압과 480μA의 전류에서 플라이 모드 회전을 사용하여 각각 470ms의 노출 시간으로 총 1,024개의 투영을 캡처합니다. 시스템을 1.25 배율로 설정하면 94.72mm의 시야각(FOV)이 생성되고 총 획득 시간은 8.02분입니다. 1 x 1의 비닝으로 이미지를 캡처하면 2,368 x 2,240픽셀의 해상도가 됩니다. 참고: 이 원고에 사용된 마이크로 CT 이미지용 장비는 마취 마스크와 겹치기 때문에 머리 이미지를 얻는 데 제한이 있습니다. 또한 전체 꼬리 길이는 캡처되지 않습니다. 따라서 머리와 꼬리 분석은 제외했습니다(섹션 3 참조).</li>
	<li>증류수가 반쯤 채워진 아크릴 원통형 팬텀(직경: 2.5cm, 길이: 11.5cm)에서 동일한 매개변수로 스캔을 수행하여 공기와 물의 HU를 측정합니다. 획득이 완료되면 노이즈 감소 및 FBP(Filtered Back Projection) 알고리즘에 최적화된 설정으로 획득 소프트웨어를 사용하여 이미지를 재구성합니다. 147μm 등방성 복셀 크기와 640 매트릭스를 사용하여 동물 이미지와 팬텀 이미지를 모두 일괄 재구성합니다.</li>
	<li>참조된 소프트웨어를 사용하여 팬텀(원시 데이터)에서 공기와 물 HU를 추출합니다. 이미지를 DICOM 파일로 변환하고 HU 값을 수정합니다.</li>
</ol>
3. 이미지 분석
<ol>
	<li>파일 업로드 참고: Micro-CT는 이미지를 시간적, 공간적으로 캡처하여 이미지 시퀀스를 생성하는 기술입니다. 따라서 단일 이미지가 아닌 전체 폴더를 열어야 합니다.<ol>
		<li>인터페이스의 왼쪽 상단 영역에서 회청색으로 강조 표시된 3D 슬라이서 메뉴를 찾습니다. 데이터 추가 (<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq01.jpg" style="margin: auto;">)를 클릭합니다.</li>
		<li>두 가지 옵션이 있는 창이 나타나면 첫 번째 옵션인 추가할 디렉토리 선택을 선택합니다.</li>
		<li>대상 동물 DICOM 이미지 시리즈가 포함된 폴더로 이동하여 클릭합니다. 이 작업은 소프트웨어 내의 폴더를 열어 모든 이미지를 동시에 볼 수 있도록 합니다.</li>
		<li>세 개의 화면에 표시되는 이미지를 관찰합니다. 각 화면은 서로 다른 해부학적 평면을 나타냅니다: 관상동맥, 시상면, 횡면은 각각 녹색, 노란색 및 빨간색으로 식별됩니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>세분화<ol>
		<li>상단 탭(모듈)에서 세그먼트 편집기(<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq02.jpg" style="margin: auto;">)를 찾아 클릭합니다.</li>
		<li>녹색 + 추가 버튼을 클릭하여 HU 범위를 정의하는 세그먼트를 만듭니다.</li>
		<li>뼈, 야윈 조직 및 지방 조직에 대한 세그먼트를 각각 3번씩 클릭하여 만듭니다.</li>
		<li>각 세그먼트를 두 번 클릭하여 원하는 설정에 따라 이름을 지정하고 색상을 지정합니다.</li>
		<li>창 왼쪽에 있는 임계값 기능을 사용하여 각 세그먼트의 HU 범위를 설정합니다. 이렇게 하려면 임계값 범위 기능을 <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq03.jpg" style="margin: auto;"> 찾아 각 조직 유형에 대한 HU 값을 입력합니다: 린 조직(-29 - 225 HU), 지방 조직(-190 - -30 HU), 뼈(500 - 5,000 HU). 적용 버튼을 클릭합니다. 참고: HU 값 비교는 보충 그림 S1 을 참조하십시오.</li>
		<li>각 조직 유형에 대해 분할 과정을 반복합니다.</li>
		<li>3D 표시를 클릭하여 3D 렌더링을 생성합니다. 알림: 렌더링은 디스플레이의 파란색 사분면에 나타납니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>이미지 정리 참고: 세분화 및 3D 렌더링 후에는 제지방 조직, 지방 조직 및 뼈의 체적 측정에 포함되지 않도록 관련 없는 항목을 제외해야 합니다. 정확한 분석을 위해서는 이러한 아티팩트를 제거하는 것이 필수적입니다.<ol>
		<li>Segmentation 메뉴에서 "Scissors" 도구(<img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq04.jpg" style="margin: auto;">)를 찾습니다.</li>
		<li>해부학적 평면 또는 3D 렌더링을 선택하여 제거할 개체를 더 명확하게 볼 수 있습니다.<ol>
			<li>해부학적 평면을 사용하는 경우 평면의 색상 막대에서 최대화 보기 버튼(<img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq05.jpg" style="margin: auto;">)을 클릭합니다. 해부학적 평면 창 내에서 마우스 스크롤 버튼을 사용하여 CT 스캔을 앞뒤로 이동합니다. 참고: 각 창은 독립적으로 스크롤할 수 있습니다.</li>
			<li>3D 렌더링의 경우 마우스 왼쪽 버튼을 사용하여 축을 따라 회전하고 마우스 오른쪽 버튼을 사용하여 확대합니다. 참고: 키보드의 화살표 키를 사용하여 이미지를 회전할 수도 있습니다.</li>
		</ol>
		</li>
		<li>가위 도구를 선택한 상태에서 원하지 않는 개체 주위의 분할을 강조 표시하고 둘러싸서 이미지에서 제거합니다. 소프트웨어가 개체를 자동으로 삭제합니다. 참고: Erase Inside 작업이 선택되어 있는지 확인하십시오. 사용된 장비가 비드, 마취제 또는 수술 장비와 같은 비생물학적 이미지에 대한 이미지를 생성하는 경우 이를 제거하는 것이 중요합니다. 또한 해부학적 영역이 완전히 얻어지지 않은 경우 실험 간의 반복성을 보장하기 위해 완전히 얻어지지 않은 이러한 영역을 제거하기 위해 해부학적 참조를 설정하는 것이 중요합니다. 각 평면에서 원하지 않는 물체를 제거해야 합니다.</li>
		<li>복원 보기 레이아웃 아이콘(<img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq06.jpg" style="margin: auto;">)을 클릭하면 선택한 창에 관계없이 4개의 창이 있는 화면으로 돌아갑니다.</li>
		<li>개체를 제거해야 하는 모든 창에 대해 이 프로세스를 반복합니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>세분화 볼륨<ol>
		<li>세분화 후, 드롭다운 메뉴에 있는 quantification 함수를 사용하여 세그먼트의 부피를 정량화합니다. 참고: 이 작업에는 모든 세분화가 표시되어야 합니다.</li>
		<li>Quantification(수량화) | 세그먼트 통계. Apply(적용)를 클릭하고 소프트웨어가 각 세분화에 대한 값을 표시하는 테이블을 생성할 때까지 기다립니다. 소프트웨어는 각 분할에 대해 Labelmap(LM)과 닫힌 표면(CS)의 두 가지 부피 값을 제공합니다. 참고: LM Value는 일반적으로 복셀 수에 단일 복셀의 부피를 곱한 값을 사용하여 세그먼트 부피를 계산하는 데 적합합니다. CS Value는 평활화된 곡면 모델을 활용하고 삼각형 곡면 요소를 기반으로 체적을 통합합니다. CS는 해부학적 윤곽과 더 밀접하게 정렬되며 정확한 측정을 위해 권장됩니다.</li>
		<li>새 동물에서 데이터를 업로드하려면 파일 메뉴에서 장면을 저장하고 닫습니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>체구 구성 분석<ol>
		<li>소프트웨어에서 제공하는 부피 측정(cm3 )을 사용하여 이러한 부피를 조직 질량으로 변환하고 각 조직 유형에 적절한 밀도를 적용합니다. 국제 방사선 단위 및 측정 위원회22에서 지정한 0.95g/cm³(지방 조직), 1.05g/cm³(야윈 조직) 및 1.92g/cm³(골격 조직)2 조직 밀도를 사용합니다.<ol>
			<li>조직 질량을 계산하려면 소프트웨어에서 얻은 부피(cm³)에 각 조직 밀도(g/cm³)를 곱합니다. 지방 조직 질량 : 부피분할 X 0.95 =질량 지방 린 조직 질량: 부피분할 X 1.05 =질량 제원(Mass Lean) 골격 조직 질량: 부피분할 X 1.92 = 골격 질량 총 질량 :질량 지방 + 질량 경사 + 질량골격 = 질량총</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>뼈 길이 측정 참고: 특정 분석을 위해 뼈 길이에 따라 조직 질량을 보정하려면 특정 뼈 길이를 얻어야 합니다.<ol>
		<li>세그먼트 편집기 메뉴로 돌아갑니다. 지방 조직과 야윈 조직 분할을 숨기려면 각 세그먼트 옆에 있는 눈 아이콘(<img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq07.jpg" style="margin: auto;">)을 클릭합니다. 참고: 골격 조직에 해당하는 분할만 볼 수 있어야 합니다.</li>
		<li>메인 메뉴의 상단 모서리에 있는 Toggle Markups/Toolbar<img alt="Equation 8" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq08.jpg" style="margin: auto;">( () 옵션을 선택합니다. 그러면 메인 메뉴 바로 아래에 보조 메뉴가 열립니다. 새 줄 만들기 버튼()<img alt="Equation 9" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq09.jpg" style="margin: auto;">을 찾습니다.</li>
		<li>새 선 만들기 버튼을 클릭한 후 3D 재구성으로 이동하여 측정할 뼈를 식별합니다. 참고: 권장되는 뼈는 경골 또는 대퇴골22입니다.</li>
		<li>뼈가 식별되면 뼈의 한쪽 끝을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고 조직의 다른 쪽 끝을 다시 클릭합니다. 이 작업을 통해 소프트웨어는 뼈 크기를 계산할 수 있습니다. 참고: 일관된 측정을 위해 각 동물에 대해 뼈의 동일한 해부학적 영역을 선택하십시오. 예를 들어, 대퇴골두는 대퇴골의 한쪽 끝으로 사용되고 외측 과두는 대퇴골의 다른 쪽 끝으로 사용됩니다.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>데이터 분석 및 정규화 참고: 질량 데이터는 섹션 3.5에 설명된 대로 얻을 수 있으며 그대로 사용할 수 있습니다. 또는 제지방, 지방 및 뼈 질량을 두 가지 방법으로 정규화할 수 있습니다.<ol>
		<li>이미지를 얻은 날의 조직 질량과 동물의 체중 사이의 비율을 계산합니다. 체중에 대한 정규화 : 체중 ÷체중 (Body Weight)</li>
		<li>질량과 뼈 크기(예: 대퇴골 또는 경골) 간의 비율을 계산합니다. 대퇴골에 대한 정규화: Masslean ÷ Sizefemur 경골로 정규화: Masslean ÷ Sizetibia 참고: 정규화 매개변수는 실험 질문을 기반으로 선택됩니다. 뼈 크기의 변화가 예상되는 경우(예: 뼈 리모델링을 비교할 때) 체중에 의한 정규화가 제안됩니다(항목 3.7.1). 또한 실험 질문에서 체중의 변화가 예상되는 경우 긴 뼈 크기는 제안된 정규화 매개변수(항목 3.7.2)입니다.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

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<li>Ijiri, T., Todo, H., Hirabayashi, A., Kohiyama, K., Dobashi, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digitization+of+natural+objects+with+micro+CT+and+photographs%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Digitization of natural objects with micro CT and photographs.</a> PLoS One. 13 (4), e0195852(2018).</li>
<li>Fedorov, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+Slicer+as+an+image+computing+platform+for+the+Quantitative+Imaging+Network%5BTitle%5D)+AND+%22Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network.</a> Magn Reson Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).</li>
<li>Ponti, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Aging+and+imaging+assessment+of+body+composition%3A+From+fat+to+facts%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Endocrinol+%28Lausanne%29%22%5BJournal%5D)">Aging and imaging assessment of body composition: From fat to facts.</a> Front Endocrinol (Lausanne). 10, 861(2020).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>3DSlicer, 버전 5.6.2</td><td>3D 슬라이서 플랫폼</td><td></td><td>이미지 분석 및 과학적 시각화를 위한 무료 오픈 소스 소프트웨어입니다.</td></tr><tr><td>Amide, version 1.0.1</td><td>Amide platform</td><td></td><td>처리된 DICOM 이미지에서 Hounsfield Unit 값을 수정하는 데 사용되는 무료 오픈 소스 소프트웨어입니다.</td></tr><tr><td>Amira, 버전 4.1</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td></td><td>팬텀의 원시 데이터에서 공기 및 물 Hounsfield Unit 값을 추출하고 이미지를 DICOM 파일로 변환하는 데 사용됩니다.</td></tr><tr><td>이소포린</td><td>크리스트&아큐트; </td><td></td> lia <td>Isoflurane은 기화에 의한 전신 흡입 마취에 사용되는 불연성 액체 마취제입니다.</td></tr><tr><td>Triumph XO 서브시스템</td><td>Gamma Medica-Ideas Flex</td><td></td><td>Advanced 이미징 서브시스템은 전임상 소동물 이미징을 위해 설계되었으며, 정량 및 정성 분석을 위한 고해상도 CT 및 PET 기능을 제공합니다.</td></tr></tbody></table>

micro-computed tomography를 사용한 소형 동물의 비침습적 골격근 정량화

Non-invasive Skeletal Muscle Quantification in Small Animals Using Micro-computed Tomography

진정제를 투여한 동물을 이미징 테이블에서 적절하게 해부학적으로 배치하면 일관되고 재현 가능한 스캔 결과를 보장하여 신뢰할 수 있는 결과를 달성하는 데 있어 데이터 수집 효율성을 강조합니다. 특수 가스 전달 시스템 및 기화기를 포함한 이미징 전반에 걸쳐 적절한 동물 진정제는 정확한 해부학적 평가를 위한 기본입니다(그림 1).
그림 2는 서로 다른 해부학적 평면에서의 분할 및 렌더링을 보여주며, 관상면, 시상면 및 횡면면에서 순차적인 이미지를 제공합니다. 이러한 이미지는 골격, 지방 및 제지방 조직의 점진적인 세분화를 보여주며, 모든 조직 유형을 통합하는 철저하게 분할된 표현으로 절정에 이르며, 조직 간의 명확한 구별을 강조하고 식별된 조직 유형을 기반으로 영역별 표시를 보여줍니다. 장비 제한으로 인해 전신 캡처가 불가능함에도 불구하고 이 방법은 다양한 해부학적 평면에 걸쳐 조직 분포 및 구성에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
그림 3은 뼈(파란색), 지방 조직(노란색) 및 야윈 조직(빨간색)과 같은 조직 유형을 강조하는 3D 렌더링을 보여주며 해부학적 구조를 종합적으로 시각화합니다. 이 시각화는 해부학 연구에 필수적인 상세한 3D 모델을 생성하는 데 있어 프로토콜의 효과를 강조합니다.
표 1 은 이미징 당일 동물의 체중에 대한 정규화된 조직 질량(제지방량, 체지방량 및 골격 질량)을 자세히 설명합니다. 제시된 값은 방법론의 3.5.1.1단계에 자세히 설명된 대로 조직 부피(cm³)에 해당 조직 밀도를 곱한 결과입니다.
표 2 는 각 동물의 질량 분포와 제지방, 체지방, 골격 조직 비율을 보여주는 절대 체성분 값을 제공합니다. 이를 통해 각 조직 유형의 총량과 각 표본의 전체 신체 구성에 어떻게 기여하는지 평가할 수 있습니다.
보충 표 S1 은 각 분석가가 각 동물의 체성분 분석을 완료하는 데 걸리는 시간과 분석가 간 결과의 변동성을 보여줍니다. 제지방량, 체지방량, 골격량과 같은 체성분 지표를 측정하는 데 경험이 풍부한 작업자(분석가 1, 2, 5)와 경험이 없는 작업자(분석가 3, 4) 사이에 상당한 차이가 있는지 여부를 평가합니다.
그림 4는 성인과 노인 피험자 간의 체성분 비교 분석을 보여줍니다. 그것은 제지방량 백분율의 감소와 증가된 체지방을 보여주며, 이는 전형적인 노화 패턴과 일치합니다. 이러한 결과는 전임상 연구 방법론을 발전시키는 데 필수적인 중요한 해부학적 데이터를 제공하는 데 있어 이미징 프로토콜의 견고성과 정밀도를 총체적으로 강조합니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig01.jpg"> 
그림 1: 동물 제제. (A) 가스 전달 시스템 및 기화기와 같은 이미징 프로세스 전반에 걸쳐 동물 진정에 사용되는 장치; (B) 마이크로 CT 스캐닝 시스템. (C) 마취된 동물이 마우스 침대에 누워 있습니다. 일관되고 재현 가능한 결과를 얻으려면 적절한 위치 지정이 중요합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig02.jpg"> 
그림 2: 서로 다른 해부학적 평면에 있는 슬라이스의 세분화 및 시각화. (A) 코로나 평면, (B) 시상면 및 (C) 횡면. 이미지는 왼쪽에서 오른쪽으로 분할되지 않은 스캔(회색), 뼈 분할(파란색), 체지방 분할(노란색), 제지방 조직(빨간색) 및 마지막으로 모든 분할을 포함한 완전한 분할을 보여줍니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig03.jpg"> 
그림 3: 3D 렌더링. 이미지는 왼쪽에서 오른쪽으로 피사체의 3D 렌더링을 표시하여 뼈는 파란색, 체지방은 노란색, 야윈 조직은 빨간색과 같은 다양한 조직 유형을 강조하며, 최종 이미지는 뼈, 지방 조직 및 제지방 조직을 결합한 포괄적인 보기를 보여줍니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig03large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig04.jpg"> 
그림 4: 성체 마우스와 노인 마우스의 체성분 비교. 막대 그래프는 골격조직(성인: 10.5 ± 0.5%, 노인: 9.9 ± 1.0%, p=0.19), 체지방(성인: 17.2 ± 5.7%, 노인: 27.9 ± 4.4%, p=0.03), 제지방량(성인: 72.3 ± 5.7%, 노인: 62.3 ± 3.6%, p=0.03)의 체성분 비율을 나타낸 것이다. 데이터는 동물(성체: n = 3, 노인: n = 3)의 MEAN ± SD로 표시됩니다. 통계량은 단측 p 값(* p &lt; 0.05)을 가진 쌍을 이루지 않은 t-검정을 사용하여 계산되었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig04large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td colspan="4">엎드려 서</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>동물 ID</td>
			<td>제지방량(g)</td>
			<td>무게 (g)</td>
			<td>정규화(가중치)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 1</td>
			<td>15.1</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 2</td>
			<td>14.4</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.3</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 3</td>
			<td>14.3</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 1</td>
			<td>12.3</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 2</td>
			<td>16.5</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 3</td>
			<td>16.1</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="4">체지방</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>동물 ID</td>
			<td>체지방량(g)</td>
			<td>무게 (g)</td>
			<td>정규화(가중치)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 1</td>
			<td>6.4</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 2</td>
			<td>8.2</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 3</td>
			<td>5.3</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 1</td>
			<td>4.4</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 2</td>
			<td>2.7</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 3</td>
			<td>3.4</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="4">골격</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>동물 ID</td>
			<td>골격 질량 (g)</td>
			<td>무게 (g)</td>
			<td>정규화(가중치)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 1</td>
			<td>2.3</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.06</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.05</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 3</td>
			<td>2.4</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.06</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 1</td>
			<td>2.0</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.07</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.08</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 3</td>
			<td>2.2</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.07</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
표 1: 이미징 당일 동물 체중에 따른 질량 정규화. 섹션 3.7에서 설명한 바와 같이, 조직의 질량은 검사 당일 동물의 체중에 의해 정규화될 수 있습니다. 이 정규화는 동물의 체중에 따라 야윈 조직, 지방 조직 및 뼈 조직에 적용되었습니다.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td colspan="5">체성분 (g)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>세분화 볼륨 X 1.05</td>
			<td>세분화 볼륨 X 0.95</td>
			<td>세분화 볼륨 X 1.92</td>
			<td>살씬 + 지방 + 골격</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>동물 ID</td>
			<td>제지방량(g)</td>
			<td>체지방량(g)</td>
			<td>골격 질량 (g)</td>
			<td>총 질량 (g)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 1</td>
			<td>15.1</td>
			<td>6.4</td>
			<td>2.3</td>
			<td>23.8</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 2</td>
			<td>14.3</td>
			<td>8.2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>24.9</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 3</td>
			<td>14.3</td>
			<td>5.3</td>
			<td>2.4</td>
			<td>22.0</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 1</td>
			<td>12.3</td>
			<td>4.4</td>
			<td>2.0</td>
			<td>18.6</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 2</td>
			<td>16.5</td>
			<td>2.7</td>
			<td>2.3</td>
			<td>21.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 3</td>
			<td>16.1</td>
			<td>3.4</td>
			<td>2.2</td>
			<td>21.7</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="5">체성분 (%)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>동물 ID</td>
			<td>제지방량(%)</td>
			<td>체지방량(%)</td>
			<td>골격 질량 (%)</td>
			<td>총 질량 (%)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 1</td>
			<td>63.6</td>
			<td>26.8</td>
			<td>9.6</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 2</td>
			<td>58.1</td>
			<td>32.8</td>
			<td>9.0</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>노인 3</td>
			<td>64.9</td>
			<td>24.1</td>
			<td>11.0</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 1</td>
			<td>65.9</td>
			<td>23.5</td>
			<td>10.6</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 2</td>
			<td>76.8</td>
			<td>12.4</td>
			<td>10.9</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>성인 3</td>
			<td>74.3</td>
			<td>15.7</td>
			<td>9.9</td>
			<td>100</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
표 2: 체성분. (A) 동물의 체성분(그램) (B) 신체 구성의 퍼센트.
보충 표 S1: 다른 작업자에 의해 평가된 체성분. 제지방량, 체지방량, 골격량 및 분석에 소요된 시간(분)이 각 평가에 대해 기록되었습니다. 분석가 1, 2, 5는 경험이 풍부한 작업자였고, 분석가 3과 4는 경험이 없었으며 연구에 설명된 프로토콜만 따랐습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/Supplementary%20table%201%20R1.xlsx" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>
보충 그림 S1 : 다양한 생물학적 및 비생물학적 물질의 밀도 범위. 이 그림은 다양한 생물학적 조직과 비생물학적 물질의 밀도 범위를 보여줍니다. 값은 문헌에서 얻어지고 최적의 조직 분화를 달성하기 위해 조정되었습니다. 뼈가 가장 높은 밀도를 보이고 야윈 조직이 그 뒤를 잇는 반면 체지방은 현저히 낮은 밀도를 보입니다. 이 장치는 밀도 0에서 물을 기준으로 보정되었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/Supplementary%20Figure.pdf" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>

Micro-Computed Tomography를 사용한 소형 동물의 비침습적 골격근 정량화

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