Name: Analiza długoterminowych zapisów elektrokardiograficznych w celu wykrycia arytmii u myszy (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-05-23T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 7 s
Description: Poznaj półautomatyczną analizę długoterminowych zapisów EKG u myszy w celu wykrywania arytmii. Ta metoda łączy automatyczną detekcję z ręczną weryfikacją, znacznie przyspieszając badania elektrofizjologiczne.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Ta praca była wspierana przez Niemiecką Fundację Badawczą (DFG; Clinician Scientist Program In Vascular Medicine (PRIME), MA 2186/14-1 dla P. Tomsitsa i D. Schüttlera), Niemieckie Centrum Badań Sercowo-Naczyniowych (DZHK; 81X2600255 dla S. Claussa), Corona Foundation (S199/10079/2019 dla S. Claussa), ERA-NET on Cardiovascular Diseases (ERA-CVD; 01KL1910 dla S. Claussa), Heinrich-and-Lotte-Mühlfenzl Stiftung (dla S. Claussa) oraz Chińska Rada Stypendialna (CSC, do R. Xia). Fundatorzy nie odgrywali żadnej roli w przygotowaniu manuskryptu.

<ol><li>Camm, A. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Guidelines+for+the+management+of+atrial+fibrillation%3A+the+Task+Force+for+the+Management+of+Atrial+Fibrillation+of+the+European+Society+of+Cardiology+%28ESC%29%5BTitle%5D)+AND+%22Europace%22%5BJournal%5D)">Guidelines for the management of atrial fibrillation: the Task Force for the Management of Atrial Fibrillation of the European Society of Cardiology (ESC).</a> Europace. 12 (10), 1360-1420 (2010).</li>
<li>Chugh, S. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Worldwide+epidemiology+of+atrial+fibrillation%3A+a+Global+Burden+of+Disease+2010+Study%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">Worldwide epidemiology of atrial fibrillation: a Global Burden of Disease 2010 Study.</a> Circulation. 129 (8), 837-847 (2014).</li>
<li>Dobrev, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((New+antiarrhythmic+drugs+for+treatment+of+atrial+fibrillation%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet%22%5BJournal%5D)">New antiarrhythmic drugs for treatment of atrial fibrillation.</a> Lancet. 375 (9721), 1212-1223 (2010).</li>
<li>January, C. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((2019+AHA%2FACC%2FHRS+focused+update+of+the+2014+AHA%2FACC%2FHRS+Guideline+for+the+management+of+patients+with+atrial+fibrillation%3A+a+report+of+the+American+College+of+Cardiology%2FAmerican+Heart+Association+Task+Force+on+Clinical+Practice+Guidelines+and+the+Heart+Rhythm+Society+in+Collaboration+With+the+Society+of+Thoracic+Surgeons%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation%22%5BJournal%5D)">2019 AHA/ACC/HRS focused update of the 2014 AHA/ACC/HRS Guideline for the management of patients with atrial fibrillation: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines and the Heart Rhythm Society in Collaboration With the Society of Thoracic Surgeons.</a> Circulation. 140 (2), 125-151 (2019).</li>
<li>Heijman, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cardiac+safety+assays%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Opinion+in+Pharmacology%22%5BJournal%5D)">Cardiac safety assays.</a> Current Opinion in Pharmacology. 15, 16-21 (2014).</li>
<li>Kirchhof, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ESC+Guidelines+for+the+management+of+atrial+fibrillation+developed+in+collaboration+with+EACTS%5BTitle%5D)+AND+%22European+Heart+Journal%22%5BJournal%5D)">ESC Guidelines for the management of atrial fibrillation developed in collaboration with EACTS.</a> European Heart Journal. 37 (38), 2893-2962 (2016).</li>
<li>Clauss, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Animal+models+of+arrhythmia%3A+classic+electrophysiology+to+genetically+modified+large+animals%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+reviews.+Cardiology%22%5BJournal%5D)">Animal models of arrhythmia: classic electrophysiology to genetically modified large animals.</a> Nature reviews. Cardiology. 16 (8), 457-475 (2019).</li>
<li>Schüttler, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Animal+models+of+atrial+fibrillation%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation+Research%22%5BJournal%5D)">Animal models of atrial fibrillation.</a> Circulation Research. 127 (1), 91-110 (2020).</li>
<li>Dobrev, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mouse+models+of+cardiac+arrhythmias%5BTitle%5D)+AND+%22Circulation+Research%22%5BJournal%5D)">Mouse models of cardiac arrhythmias.</a> Circulation Research. 123 (3), 332-334 (2018).</li>
<li>Rosero, S. Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ambulatory+ECG+monitoring+in+atrial+fibrillation+management%5BTitle%5D)+AND+%22Progress+in+cardiovascular+diseases%22%5BJournal%5D)">Ambulatory ECG monitoring in atrial fibrillation management.</a> Progress in cardiovascular diseases. 56 (2), 143-152 (2013).</li>
<li>Russell, D. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+high+bandwidth+fully+implantable+mouse+telemetry+system+for+chronic+ECG+measurement%5BTitle%5D)+AND+%22Annual+International+Conference+of+the+IEEE+Engineering+in+Medicine+and+Biology+Society.+IEEE+Engineering+in+Medicine+and+Biology%22%5BJournal%5D)">A high bandwidth fully implantable mouse telemetry system for chronic ECG measurement.</a> Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology. 2011, 7666-7669 (2011).</li>
<li>McCauley, M. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ambulatory+ECG+recording+in+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments+%3A+JoVE%22%5BJournal%5D)">Ambulatory ECG recording in mice.</a> Journal of Visualized Experiments : JoVE. (39), e1739(2010).</li>
<li>Mehendale, A. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Unlock+the+information+in+your+data%3A+Software+to+find%2C+classify%2C+and+report+on+data+patterns+and+arrhythmias%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Pharmacological+and+Toxicological+Methods%22%5BJournal%5D)">Unlock the information in your data: Software to find, classify, and report on data patterns and arrhythmias.</a> Journal of Pharmacological and Toxicological Methods. 81, 99-106 (2016).</li>
<li>Hulsmans, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Macrophages+facilitate+electrical+conduction+in+the+heart%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">Macrophages facilitate electrical conduction in the heart.</a> Cell. 169 (3), 510-522 (2017).</li>
<li>Boukens, B. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Misinterpretation+of+the+mouse+ECG%3A+%27musing+the+waves+of+Mus+musculus%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Physiology%22%5BJournal%5D)">Misinterpretation of the mouse ECG: 'musing the waves of Mus musculus.</a> Journal of Physiology. 592 (21), 4613-4626 (2014).</li>
<li>Wehrens, X. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mouse+electrocardiography%3A+an+interval+of+thirty+years%5BTitle%5D)+AND+%22Cardiovascular+Research%22%5BJournal%5D)">Mouse electrocardiography: an interval of thirty years.</a> Cardiovascular Research. 45 (1), 231-237 (2000).</li>
<li>Goldbarg, A. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Electrocardiogram+of+the+normal+mouse%2C+Mus+musculus%3A+general+considerations+and+genetic+aspects%5BTitle%5D)+AND+%22Cardiovascular+Research%22%5BJournal%5D)">Electrocardiogram of the normal mouse, Mus musculus: general considerations and genetic aspects.</a> Cardiovascular Research. 2 (1), 93-99 (1968).</li>
<li>Kaese, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+ECG+in+cardiovascular-relevant+animal+models+of+electrophysiology%5BTitle%5D)+AND+%22Herzschrittmachertherapie+und+Elektrophysiologie%22%5BJournal%5D)">The ECG in cardiovascular-relevant animal models of electrophysiology.</a> Herzschrittmachertherapie und Elektrophysiologie. 24 (2), 84-91 (2013).</li>
<li>Speerschneider, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Physiology+and+analysis+of+the+electrocardiographic+T+wave+in+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Physiologica%22%5BJournal%5D)">Physiology and analysis of the electrocardiographic T wave in mice.</a> Acta Physiologica. 209 (4), 262-271 (2013).</li>
<li>Toib, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Remodeling+of+repolarization+and+arrhythmia+susceptibility+in+a+myosin-binding+protein+C+knockout+mouse+model%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Physiology.+Heart+and+Circulatory+Physiology%22%5BJournal%5D)">Remodeling of repolarization and arrhythmia susceptibility in a myosin-binding protein C knockout mouse model.</a> American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 313 (3), 620-630 (2017).</li>
<li>Thireau, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Heart+rate+variability+in+mice%3A+a+theoretical+and+practical+guide%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Physiology%22%5BJournal%5D)">Heart rate variability in mice: a theoretical and practical guide.</a> Experimental Physiology. 93 (1), 83-94 (2008).</li>
<li>Hilgard, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Significance+of+ventricular+pauses+of+three+seconds+or+more+detected+on+twenty-four-hour+Holter+recordings%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Cardiology%22%5BJournal%5D)">Significance of ventricular pauses of three seconds or more detected on twenty-four-hour Holter recordings.</a> American Journal of Cardiology. 55 (8), 1005-1008 (1985).</li>
</ol>

Powierzchniowe EKG jest podstawowym narzędziem diagnostycznym dla pacjentów cierpiących na zaburzenia rytmu serca, zapewniającym wgląd w wiele zjawisk elektrofizjologicznych. Niemniej jednak wystarczająca analiza patologii EKG powierzchni serca wymaga znajomości i zdefiniowania prawidłowych parametrów fizjologicznych. Wieloletnie badania epidemiologiczne doprowadziły do szerokiej zgody co do tego, co jest fizjologiczne u ludzi, a tym samym umożliwiły lekarzom na całym świecie wyraźne rozróżnienie tego, co patologiczne. J...

Zaburzenia rytmu serca są powszechne i dotykają miliony pacjentów na całym świecie1. Starzejące się populacje wykazują coraz większą częstość występowania, a tym samym poważne obciążenie dla zdrowia publicznego wynikające z zaburzeń rytmu serca oraz ich zachorowalności i śmiertelności2. Obecne strategie leczenia są ograniczone i często wiążą się ze znacznymi skutkami ubocznymi i pozostają nieskuteczne u wielu pacjentów3,4,5,6. Pilnie potrzebne są nowatorskie i innowacyjne strategie terapeutyczne, które przyczynowo celują w mechanizmy arytmii. Aby zbadać złożoną patofizjologię arytmii, niezbędne są odpowiednie modele zwierzęce; Udowodniono, że myszy są idealnym gatunkiem modelowym do oceny genetycznego wpływu na arytmie, do badania podstawowych mechanizmów molekularnych i komórkowych oraz do identyfikacji potencjalnych celów terapeutycznych7,8,9. Ciągły zapis EKG jest dobrze ugruntowaną koncepcją w klinicznej rutynie wykrywania arytmii10.
Wszczepialne urządzenia telemetryczne są jednymi z najpotężniejszych dostępnych narzędzi do badania elektrofizjologii u myszy, ponieważ pozwalają na ciągły zapis EKG (powszechnym podejściem jest wszczepienie przewodów w pozycji odprowadzającej II) przez okres kilku miesięcy u swobodnie poruszających się, obudzonych myszy11,12. Jednak ze względu na ogromną liczbę punktów danych (do ponad 1 miliona kompleksów QRS dziennie) i ograniczoną wiedzę na temat mysich wartości standardowych, analiza danych telemetrycznych pozostaje wyzwaniem. Powszechnie dostępne nadajniki telemetryczne dla myszy działają do 3 miesięcy, co prowadzi do zarejestrowania do 100 milionów kompleksów QRS. Oznacza to, że pragmatyczne protokoły analizy są bardzo potrzebne, aby skrócić czas spędzony z każdym pojedynczym zbiorem danych i pozwolą naukowcom na obsługę i interpretację tej ogromnej ilości danych. Aby uzyskać czysty sygnał EKG po zarejestrowaniu, implantacja nadajnika musi być optymalna - pozycje odprowadzeń powinny być jak najdalej od siebie, aby umożliwić wyższe amplitudy sygnału.
Zainteresowanego czytelnika można skierować do protokołu McCauley et al.12 w celu uzyskania dalszych informacji. Ponadto, aby zminimalizować hałas, klatki i nadajniki muszą być umieszczone w cichym otoczeniu, które nie jest podatne na żadne zakłócenia, takim jak wentylowana szafa z kontrolowanymi czynnikami środowiskowymi (temperatura, światło i wilgotność). W okresie eksperymentalnym położenie odprowadzeń musi być regularnie sprawdzane, aby uniknąć utraty sygnału z powodu perforacji ołowiu lub problemów z gojeniem się ran. Fizjologicznie u gryzoni, podobnie jak u ludzi, występuje okołodobowa zmiana parametrów EKG, co generuje potrzebę ustandaryzowanego podejścia do uzyskiwania wyjściowych parametrów EKG z ciągłego zapisu. Zamiast obliczać średnie wartości parametrów EKG w długim okresie, należy przeprowadzić analizę spoczynkowego EKG podobnego do tego u ludzi w celu uzyskania podstawowych parametrów, takich jak tętno spoczynkowe, czas trwania fali P, interwał PR, czas trwania QRS lub odstęp QT/QTc. U ludzi spoczynkowe EKG jest rejestrowane przez 10 s, przy normalnym tętnie 50-100/min. To EKG obejmuje od 8 do 17 zespołów QRS. Analiza 20 kolejnych zespołów QRS jest zalecana u myszy jako "ekwiwalent spoczynkowego EKG". Ze względu na wyżej wspomnianą zmianę okołodobową, prostym podejściem jest analiza dwóch spoczynkowych EKG dziennie, jednego w ciągu dnia i jednego w nocy. W zależności od cyklu włączania/wyłączania światła w pomieszczeniu dla zwierząt wybierane są odpowiednie godziny (np. 12 AM/PM) i uzyskiwane są podstawowe parametry.
Następnie, wykres tętna w czasie jest używany do wykrywania odpowiednich tachy- i bradykardii, z następującą ręczną eksploracją tych epizodów, aby uzyskać pierwsze wrażenie. Ten wykres tętna prowadzi następnie do ważnych parametrów maksymalnego i minimalnego tętna w zarejestrowanym okresie, a także zmienności tętna w czasie. Następnie zestaw danych jest analizowany pod kątem arytmii. W tym artykule opisano krok po kroku podejście do uzyskiwania tych podstawowych danych EKG z długoterminowych zapisów telemetrycznych obudzonych myszy w okresie rejestracji do trzech miesięcy. Ponadto opisano, jak wykrywać arytmie za pomocą oprogramowania Ponemah w wersji 6.42 z modułami analitycznymi, ECG Pro i Data Insights, opracowanym przez Data Sciences International (DSI). Ta wersja jest kompatybilna zarówno z Windows 7 (SP1, 64-bit), jak i Windows 10 (64-bit).

<table><tbody><tr><td>Ponemah Software</td><td>Międzynarodowe</td><td></td><td>oprogramowanie do analizy EKG</td> do nauki o danych</tr></tbody></table>

analiza długoterminowych zapisów elektrokardiograficznych w celu wykrycia arytmii u myszy

Analyzing Long-Term Electrocardiography Recordings to Detect Arrhythmias in Mice

Arytmie są powszechne, dotykają miliony pacjentów na całym świecie. Obecne strategie leczenia wiążą się ze znacznymi skutkami ubocznymi i pozostają nieskuteczne u wielu pacjentów. Aby poprawić opiekę nad pacjentem, potrzebne są nowatorskie i innowacyjne koncepcje terapeutyczne ukierunkowane przyczynowo na mechanizmy arytmii. Aby zbadać złożoną patofizjologię arytmii, niezbędne są odpowiednie modele zwierzęce, a myszy okazały się idealnymi gatunkami modelowymi do oceny genetycznego wpływu na arytmie, do badania podstawowych mechanizmów molekularnych i komórkowych oraz do identyfikacji potencjalnych celów terapeutycznych.
Wszczepialne urządzenia telemetryczne są jednymi z najpotężniejszych dostępnych narzędzi do badania elektrofizjologii u myszy, umożliwiając ciągły zapis EKG przez okres kilku miesięcy u swobodnie poruszających się, obudzonych myszy. Jednak ze względu na ogromną liczbę punktów danych (>1 miliona kompleksów QRS dziennie) analiza danych telemetrycznych pozostaje wyzwaniem. W tym artykule opisano krok po kroku podejście do analizy EKG i wykrywania arytmii w długoterminowych zapisach telemetrycznych za pomocą oprogramowania Ponemah, z modułami analitycznymi, ECG Pro i Data Insights, opracowanym przez Data Sciences International (DSI). Aby przeanalizować podstawowe parametry EKG, takie jak tętno, czas trwania fali P, interwał PR, odstęp QRS lub czas trwania QT, przeprowadzono automatyczną analizę atrybutów przy użyciu Ponemah w celu identyfikacji fal P, Q i T w indywidualnie dostosowanych oknach wokół wykrytych załamków R. 
Wyniki zostały następnie ręcznie przejrzane, co pozwoliło na dostosowanie poszczególnych adnotacji. Dane wyjściowe z analizy opartej na atrybutach i analizy rozpoznawania wzorców zostały następnie wykorzystane przez moduł Data Insights do wykrywania arytmii. Moduł ten umożliwia automatyczne badanie przesiewowe pod kątem indywidualnie zdefiniowanych arytmii w obrębie nagrania, a następnie ręczny przegląd podejrzewanych epizodów arytmii. W artykule pokrótce omówiono wyzwania związane z rejestracją i wykrywaniem sygnałów EKG, zaproponowano strategie poprawy jakości danych oraz przedstawiono reprezentatywne zapisy arytmii wykrytych u myszy przy użyciu podejścia opisanego powyżej.

Rejestrowanie długoterminowych zapisów EKG skutkuje powstaniem ogromnych zbiorów danych. Możliwości dalszych analiz są wielorakie i zależą od indywidualnego projektu badawczego. Niniejszy protokół zawiera opis kilku bardzo podstawowych odczytów, które mogą być wykorzystywane przez większość badaczy, szczególnie w eksperymentach przesiewowych, np. podczas charakteryzacji transgenicznej linii myszy lub badania efektów konkretnego leczenia w modelu choroby. W poprzednim projekcie przeprowadzono badanie nowego kandy...

Tutaj prezentujemy krok po kroku protokół dla półautomatycznego podejścia do analizy mysich danych z długoterminowej elektrokardiografii (EKG) dla podstawowych parametrów EKG i częstych zaburzeń rytmu serca. Dane są uzyskiwane przez wszczepialne nadajniki telemetryczne u żywych i przytomnych myszy i analizowane za pomocą Ponemah i jego modułów analitycznych.

Analiza długoterminowych zapisów elektrokardiograficznych w celu wykrycia arytmii u myszy

Arrhythmias are common, affecting millions of patients worldwide. Current treatment strategies are associated with significant side effects and remain ...

Analiza dużych zbiorów danych EKG, zwłaszcza w przypadku badań przesiewowych w kierunku arytmii, jest bardzo trudna i pracochłonna. Nasze półautomatyczne podejście pozwala na znacznie szybsze i wygodniejsze badania przesiewowe w kierunku arytmii u myszy. To półautomatyczne podejście prowadzi do dokładniejszych wyników.Procedura zostanie zademonstrowana przez Aparnę Chivukula, doktorantkę w moim laboratorium. Zacznij od analizy podstawowych parametrów EKG. Kliknij Ustawienia tematu lub Szczegóły kanału, aby wybrać dowolny z pochodnych parametrów.Ponieważ myszy podążają za rytmem okołodobowym, analizuj dwa spoczynkowe EKG dziennie. Jeden w ciągu dnia i jeden w nocy, aby kontrolować wpływ okołodobowy, wybierając odpowiednie godziny w zależności od cyklu włączania lub wyłączania światła w obiekcie dla zwierząt. Wybierz odcinek EKG o dobrej jakości sygnału i stabilnym tętnie na wykresie trendu tętna w zdefiniowanym rozsądnym przedziale czasowym wokół tego punktu czasowego.Potwierdź dokładność masek walidacji lub dostosuj ręcznie do 20 kolejnych kompleksów QRS i dodaj brakujące znaczniki walidacji. W celu dalszych obliczeń i wizualizacji zaznacz wiersze zawierające wartości tych 20 kolejnych kompleksów QRS na pochodnej liście parametrów i skopiuj je do arkusza kalkulacyjnego lub oprogramowania statystycznego. Otwórz szczegółowe informacje o danych, klikając pozycję Experiment Data Insights i obserwując panel wyszukiwania u góry.Następnie wyświetl panel Wyniki. Zwróć uwagę na liczbę trafień wyszukiwania wyświetlanych jako histogram w dolnej części panelu. Biorąc pod uwagę, że normalne tętno myszy wynosi od 500 do 724 uderzeń na minutę, zdefiniuj regułę wyszukiwania, Bradykardia, aby wykryć bradykardia.Kliknij prawym przyciskiem myszy na liście wyszukiwania i wybierz opcję Utwórz nowe wyszukiwanie, aby otworzyć okno dialogowe wpisu wyszukiwania. Kliknij prawym przyciskiem myszy w białym polu i wybierz polecenie Dodaj nową klauzulę. Korzystając z menu rozwijanych i pól tekstowych, zdefiniuj regułę wyszukiwania, Bradycardia Single, jako wartość mniejszą niż 500, a następnie kliknij przycisk OK, aby dodać tę regułę wyszukiwania do listy.Zastosuj tę regułę wyszukiwania, klikając i przeciągając ją do interesującego Cię kanału po lewej stronie. Ponieważ bradykardia wymaga więcej niż jednego długiego interwału RR, zdefiniuj dodatkową regułę wyszukiwania: Bradykardia, aby to uwzględnić. Kliknij OK, aby dodać tę regułę wyszukiwania do listy.Zastosuj tę regułę wyszukiwania, klikając i przeciągając ją do interesującego Cię kanału po lewej stronie. Aby potwierdzić bradykardię i odrzucić fałszywe wyniki, przejrzyj każdy wynik ręcznie, klikając lewym przyciskiem myszy przebieg. Naciśnij STRG plus R, aby odrzucić wybrany wynik, który następnie zniknie z listy.Aby zdefiniować regułę wyszukiwania w celu wykrycia tachykardii, kliknij prawym przyciskiem myszy na liście wyszukiwania i wybierz opcję Utwórz nowe wyszukiwanie, aby otworzyć okno dialogowe wyszukiwania wpisu. Następnie kliknij prawym przyciskiem myszy w białym polu i wybierz Dodaj nową klauzulę. Korzystając z menu rozwijanych i pól tekstowych, zdefiniuj regułę wyszukiwania, Tachykardia Pojedyncza, jako wartość większą niż 724, a następnie kliknij przycisk OK, aby dodać tę regułę wyszukiwania do listy.Zastosuj tę regułę wyszukiwania, klikając i przeciągając ją do interesującego Cię kanału po lewej stronie. Ponieważ tachykardia wymaga więcej niż jednego krótkiego interwału RR, zdefiniuj dodatkową regułę wyszukiwania, Tachykardię, aby to uwzględnić, i kliknij OK, aby dodać tę regułę wyszukiwania do listy. Zastosuj tę regułę wyszukiwania, klikając i przeciągając ją do interesującego Cię kanału po lewej stronie.Aby potwierdzić tachykardię i odrzucić fałszywe wyniki, przejrzyj każdy wynik ręcznie, klikając lewym przyciskiem myszy przebieg i użyj skrótu STRG plus R, aby odrzucić wybrany wynik. Aby wykryć bloki zatokowo-przedsionkowe i przedsionkowo-komorowe, kliknij prawym przyciskiem myszy na liście wyszukiwania i wybierz Utwórz nowe wyszukiwanie, aby otworzyć okno dialogowe wyszukiwania wpisu. Następnie kliknij prawym przyciskiem myszy w białym panelu i wybierz Dodaj nową klauzulę.Korzystając z menu rozwijanych i pól tekstowych, zdefiniuj regułę wyszukiwania Wstrzymaj jako wartość większą niż 300 i kliknij przycisk OK, aby dodać tę regułę wyszukiwania do listy, zastosuj tę regułę wyszukiwania, klikając i przeciągając ją do interesującego Cię kanału po lewej stronie. Aby potwierdzić pauzę, zdecyduj, czy pauza jest blokiem zatokowo-przedsionkowym czy przedsionkowym lub przedsionkowym i odrzuć fałszywe wyniki. Przejrzyj każdy wynik ręcznie, klikając lewym przyciskiem myszy przebieg i naciśnij STRG plus R, aby odrzucić wybrany wynik, który zniknie z listy wyników.Podejście to pozwoliło na wykrycie okresów zmniejszonego częstości akcji serca, zwiększonego przewodnictwa przedsionkowo-komorowego i komorowego, a także zmienionej repolaryzacji u myszy leczonych nowym lekiem. Ponadto protokół wykorzystano do określenia przebiegu w czasie występowania arytmii w postaci śladów reprezentowanych przy prawidłowym rytmie zatokowym, pauzie zatokowej, trzech stopniach bloku przedsionkowo-komorowego i migotaniu przedsionków. Końcowe odczyty są wielorakie i zależą od projektu badania i tematu badawczego.W przypadku migotania przedsionków całkowite obciążenie chorobą zostało ustalone jako marker prognostyczny i można je obliczyć na podstawie danych uzyskanych za pomocą tego protokołu.

analyzing-long-term-electrocardiography-recordings-to-detect

Research

JoVE Journal

Medicine

Medycyna

Programowa stymulacja elektryczna umożliwia określenie właściwości przewodzenia w sercu oraz indukcję i terminację arytmii serca przy użyciu różnych protokołów stymulacji. Przy użyciu cewnika przezżylnego można uzyskać zapisy elektrogramów wewnątrzsercowych u myszy po zastosowaniu protokołów programowej stymulacji elektrycznej w celu zidentyfikowania podłoży arytmogennych.

Programowana stymulacja elektryczna u myszy

Telemetry EKG stała się niezbędnym narzędziem w ocenie modeli zwierzęcych pod kątem arytmii serca i nagłej śmierci sercowej. W niniejszym materiale przedstawiamy instrukcję krok po kroku dotyczącą rejestracji telemetrycznego EKG w celu długoterminowego ambulatoryjnego monitorowania EKG u myszy.

Ambulatoryjne zapisy EKG u myszy

Ten protokół opisuje elektrofizjologiczną ocenę przedsionków myszy za pomocą optycznego systemu mapowania o wysokiej rozdzielczości czasowej i przestrzennej, w tym podwójne zapisy napięcia membranowego i Ca2+ przejściowego pod zaprogramowaną stymulacją przez specjalistyczny cewnik elektrodowy.

Elektrofizjologiczna ocena przedsionków myszy z mapowaniem optycznym o wysokiej rozdzielczości

Tutaj prezentujemy protokół do rejestrowania sygnałów biologicznych mózgu i serca u myszy za pomocą jednoczesnego wideo, elektroencefalografii (EEG) i elektrokardiografii (EKG). Opisano również metody analizy wynikowych zapisów EEG-EKG pod kątem napadów, mocy spektralnej EEG, funkcji serca i zmienności rytmu serca.

Jednoczesne monitorowanie wideo-EEG-EKG w celu identyfikacji dysfunkcji neurosercowej w mysich modelach padaczki

Tutaj prezentujemy protokół nieinwazyjnej elektrokardiografii (EKG), zoptymalizowany dla myszy po urodzeniu, który nie wymaga stosowania środków znieczulających.

Nieinwazyjna elektrokardiografia u myszy okołoporodowej

Prezentujemy protokół EKG, który jest technicznie łatwy, tani, szybki i przystępny cenowo dla małych myszy, i może być wykonywany z większą czułością. Sugerujemy tę metodę jako podejście przesiewowe do badania czynników farmakologicznych, modyfikacji genetycznych i modeli chorób u myszy.

Zapisy elektrokardiogramu u znieczulonych myszy przy użyciu odprowadzenia II

Ten protokół ma na celu opisanie nowej metodologii pomiaru wewnętrznej szybkości wypalania serca za pomocą rejestracji matrycy mikroelektrod całej tkanki węzła zatokowo-przedsionkowego w celu identyfikacji wad rozrusznika serca u myszy. W tej metodzie można również wprowadzić środki farmakologiczne, aby zbadać ich wpływ na wewnętrzne rozruszniki serca.

Rejestracja szybkości wypalania węzłów zatokowo-przedsionkowych za pomocą matrycy mikroelektrod w celu identyfikacji wewnętrznych wad rozrusznika serca u myszy

Elektrokardiogram (EKG) jest kluczową zmienną do zrozumienia elektrofizjologii serca. Ćwiczenia fizyczne mają korzystne działanie, ale mogą być również szkodliwe w kontekście chorób układu krążenia. Manuskrypt ten przedstawia metodę rejestrowania EKG w czasie rzeczywistym podczas ćwiczeń, która może służyć do zbadania jego wpływu na elektrofizjologię serca u myszy.

Monitorowanie elektrokardiogramu w czasie rzeczywistym podczas treningu na bieżni u myszy

Niniejszy protokół opisuje optymalizację parametrów eksperymentalnych przy użyciu stymulacji przezprzełykowej do oceny podatności na migotanie przedsionków u myszy.

Optymalizacja stymulacji przezprzełykowej w celu oceny podatności na migotanie przedsionków u myszy

Przedstawiamy zabieg chirurgiczny polegający na cewnikowaniu jelitowego pnia limfatycznego u nowonarodzonych świń w celu pobrania dużych ilości składników metabolizmu lipidów z odprowadzającej limfy.

Długotrwałe cewnikowanie pnia limfatycznego jelit i pobieranie limfy u nowonarodzonych świń

Poznaj półautomatyczną analizę długoterminowych zapisów EKG u myszy w celu wykrywania arytmii. Ta metoda łączy automatyczną detekcję z ręczną weryfikacją, znacznie przyspieszając badania elektrofizjologiczne.

Analiza długoterminowych zapisów elektrokardiograficznych w celu wykrycia arytmii u myszy

Przeglądaj więcej filmów