Summary
우리는 상주 신경 호감 부상 후 쥐의 행동 테스트 배터리를 통해 모터 행동의 평가를위한 프로토콜을 제공합니다.
Abstract
말초 신경 손상의 유도는 다른 사람의 사이에서 수리 및 통증 메커니즘의 평가를위한 신경 과학에서 널리 사용되는 방법입니다. 또한, 운동 장애의 연구 분야에서, 상반호감 손상은 근긴장 이상증의 유전적 걸리기 쉬운 DYT-TOR1A 설치류 모델에서 난독증과 같은 표현형을 유발하는 데 사용되었습니다. 상주 신경 호감 부상 후 일관되고 재현 가능하며 유사한 결과를 얻으려면 표준화된 현상전특성화 외에도 신경 호감을 유도하는 표준화된 방법이 필수적입니다. 특정 행동 테스트 구색뿐만 아니라 기술적 요구 사항, 올바른 실행 및 연속적인 데이터 분석에주의를 기울여야 합니다. 이 프로토콜은 상주 신경 호감 부상을 수행하는 방법을 자세히 설명하고 오픈 필드 테스트, CatWalk XT 걸음걸이 분석, 빔 워킹 작업 및 사다리 렁 워킹 작업을 포함하는 쥐의 모터 적자 평가를위한 행동 테스트 배터리를 제공합니다.
Introduction
설치류는 여러 생물학적 수준에서 가설을 테스트하여 인간 질환1,2의 이해를 심화하는 우수한 모델 유기체이다. 설치류 모델의 특성화를 위한 한 가지 근본적인 생물학적 수준은 행동 평가에 의해 측정된 표현형 수준입니다. 동물 모델및 과학적 연구 질문에 따라, 강력하고 신뢰할 수 있는 행동 테스트 배터리의 선택은 파킨슨병 및근긴장이상증3,4,5,6의동물 모델과 같은 광범위한 행동 측면을 커버하는 데 필수적이다.
상주 신경은 운동뿐만 아니라 감각 섬유와 인체에서 가장 큰 신경이다. 상골 신경의 부상은 교통사고 및 수술등다양한 사건으로부터 쉽게 발생할 수 있습니다7,8. 따라서, 상골 신경 상해를 가진 설치류 모형을 이용한 연구 활동은 번역적으로 관련있는 가치입니다. 쥐에서 인간으로의 신경 재생의 번역적 측면이 비판적으로간주되어야 하지만,설치류 모델에서 의상 신경 호감 손상(axonotmesis)은 말초 신경 의 변성 및 재생 과정을 분석하는 데 일반적으로 사용되는 방법이다10,11. 호감 부상의 경우 신경이 완전히 대위되지 않습니다. 그것은 축하를 손상, 재생 과정 다음에 호감 부상 직후 직접 전도 블록의 결과4,12,13.
더욱이, 근긴장이상 연구에서, 일방적인 상반신경 호감 상해는 유전자 적으로 걸리기 쉬운 근긴장이상 성 소성 모델에서 근긴장 이상과 같은 운동(DLM)을 유발하는 확립된 방법이며, 이는 se4,14당DLM을 나타내지 않는다. 말초 신경 외상은 모터 및 감각기능(15)을담당하는 상골 신경 섬유에 영향을 줌으로써 감각적 통합을 방해한다고 가정한다.
우리는 여기에 원내 신경의 표준화 된 호감 부상과 오픈 필드 테스트 (OFT), CatWalk XT 걸음걸이 분석, 빔 보행 작업 및 사다리 렁 워킹 작업순진한 야생 유형 (wt) 랫트 (n = 8-9) 및 일방적 인 신경 호감 부상 후 5 주 후 wt 쥐의 표준화 된 호감 부상에 대한 자세한 설명을 제공합니다(n= 10=10). OFT는 일반 운동 활동에 대한 정보를 제공하며, 자동 걸음걸이 분석 시스템 CatWalk XT에 의해 상세한 걸음걸이 분석을 달성합니다. 빔 보행 작업은 빔을 교차하는 시간과 발 배치 오류수를 평가하여 모터 조정을 평가하는 데 사용됩니다. 걸음걸이 성능 분석을 위해 사다리 렁 워킹 작업은 일정하지만 불규칙한 횡선 패턴을 가진 수평 사다리 횡선 장치의 발 또는 발 배치 및 오류에 대한 정보를 제공합니다.
Protocol
모든 동물 실험은 레게룽 폰 운테르프랑켄(독일 뷔르츠부르크)의 지방 당국의 승인을 받았으며, 동물 의 보살핌과 사용에 대한 해당 국제, 국가 및/또는 제도적 지침에 따라 수행되었습니다.
1. 상시 신경 호감 부상
참고: 전체 외과 적 시술 중에 멸균 환경을 유지합니다. 필요한 장비로 수술 테이블을 설정합니다.
- O2 (2 L / 분)에서 이소플루란 3.0 %로 닫힌 캐비닛에서 쥐를 심히 마취합니다. 캐비닛에서 쥐를 제거합니다. 오른쪽 뒷다리의 넓은 영역을 면도.
- 쥐를 마취 마스크에 넣고 O2 (2 L /min)에서 이소플루란 2.0 %로 깊은 마취를 계속합니다. 뒷발의 디지털 간 웨빙을 꼬집어 마취 깊이를 제어합니다. 철수 반사 신경의 부재는 적절한 마취를 나타냅니다.
- 몸통과 쥐의 뒷다리를 테이프로 고정합니다. 발을 수술 테이블에 평평하게 돌려 대칭적이고 뻗은 위치에 뒷다리를 두다 놓습니다.
- 안구 건조를 방지하기 위해 눈에 안과 연고를 적용하십시오. 면도 부위의 피부를 살균제로 소독합니다.
- 일리움의 상시 노치를 검색합니다.
- 메스로 발 의 방향으로 좌골 노치에서 피부 절개를합니다. 피부 절개는 가능한 한 작아야합니다 (약 1 ~ 2cm).
- 뒷다리가 고정되고 피부 절개가 올바르게 수행되면 둔부 막시무스 근육과 이두근 여성근 사이의 근막 평면의 구멍이 "흰색 선"과 유사한 것을 볼 수 있습니다. 닫힌 초미세 혈전성 집게(5번)를 캐비티에 삽입하고 집게를 퍼뜨리습니다. 근막 비행기는 어떤 근육 조직을 다치게하지 않고 열어야한다.
- 고무 밴드 리트랙터를 근육 아래에 놓고 피부 절개를 열어 두십시오.
- 신경이 완전히 드러나때까지 주변 조직과 혈관을 상시 신경에서 부드럽게 제거합니다. 전체 시술 중에 신경을 스트레칭하거나 당기지 않는 것이 중요합니다.
- 상수 및 재현 가능한 압력으로 비 톱니 모양의 클램프 (초미세 헤모스타트)로 상이한 신경을 분쇄하십시오. 이를 위해 클램프를 열고 클램프의 아래턱에 신경을 놓고 클램프를 3회 10초 동안 첫 번째 위치로 잠그면 클램프를 닫습니다. 상시 신경 호감의 위치는 주 상골 신경 번들의 분할 부위에 상근 노치, 근위에 가깝게 위치한다. 호감 부상 후, 조심스럽게 클램프를 다시 엽니 다. 좌골 신경의 호감 부위는 반투명하게 나타납니다.
- 고무 밴드 리트랙터를 제거합니다.
- 접합 식 4-0 봉합사로 근막 평면 절개를 닫습니다. 바디 스킨 스테이플로 피부 절개를 닫습니다.
- GV-SOLAS 지침에 따라 리마딜을 적용 (5 mg/kg 체중, 피하 주사) 수술 후 통증 완화에 대 한 24 2 일 동안 수술 후 시간.
- 수술 설정에서 쥐를 제거합니다. 쥐가 깨어날 때까지 가열 판 (37 °C)에 침구없이 깨끗한 케이지에 쥐를 놓습니다. 쥐를 깨끗한 집 케이지로 다시 옮킨다.
- 수술 후 4~6일 간 신체 피부 스테이플을 제거합니다.
2. 오픈 필드 테스트 (OFT)
참고: 운동 활동뿐만 아니라 행동 활동은 OFT에 의해 분석될 수 있다.
- 설치
- 어둡고 조용한 환경에서 OFT(그림1A)를설정합니다. 그것은 자동 비디오 추적 시스템 EthoVision XT (컴퓨터, 라이센스 소프트웨어) 및 스크래치 방지, 청소 검은 표면과 58.5cm (길이) x 58.5cm (폭) x 45cm (높이)를 측정하는 경기장으로 구성되어 있습니다. 검은 색 표면은 흰색 동물을 추적 할 때 대비를 높이는 것이 중요합니다.
- 평가
- 경기장과 카메라를 올바른 위치에 배치합니다. 최상의 해상도로 전체 열린 필드 박스가 기록되는 카메라를 조정합니다. 어두운 환경에서 실험을 수행합니다. 설정에 조명이 필요한 경우 작고 확산되는 라이트를 사용하여 경기장에서 광반점, 반사 및 음영을 방지합니다. 경기장의 다른 영역에서 럭스 미터로 조도를 측정하여 동일한 조명 조건을 확인합니다.
- EthoVision XT 소프트웨어를 설정합니다. 가장 중요한 설정은 다음과 같습니다. 실험 설정에서 비디오 소스에 대한 라이브 추적과 추적된 기능에대한 중심 점 검색을 선택합니다. 아레나 설정에서경기장의 크기를 검증합니다. 쥐가 경기장 중앙에 배치된 후 데이터 수집의 시작 상태를 3초로 설정하고 평가판 제어 설정에서총 런타임을 5분으로 설정합니다. 검색 설정에서 메서드에 대한 정적 빼기 선택을 합니다. 확인 표시 획득 설정에서 메서드에 대한 비디오를 저장합니다.
- 시험장 한가운데쥐를 부드럽게 놓습니다(그림1B).
- 수집 제어에서 평가판 시작 버튼을 눌러 녹음을 시작합니다.
- 녹음 하는 동안, 쥐산만 을 피하기 위해 OFT 설정에서 멀리.
- 각 시험 후, 테스트 경기장에서 쥐를 부드럽게 제거하고 이전에 기록 된 쥐의 냄새에 의해 산만하지 않도록 0.1 % 아세트산으로 설정을 청소합니다.
- 데이터 분석
- EthoVision XT 소프트웨어가 있는 OFT의 데이터 분석을 보려면 왼쪽 막대의 분석 섹션으로 이동하여 결과 탭(그림 1C)에서 곡사화를 선택합니다. 다음으로 필요한 매개 변수를 Excel로 내보냅니다. 소프트웨어 내에서 데이터 분석을 위해 다양한 범주의 다양한 변수를 선택합니다. 이 특정 과학적 목표에 대한 중요한 변수는 "거리 이동"과 "거리와 시간"의 범주에서 "속도"입니다. 선택한 매개변수(그림 1D)의통계 분석을 수행합니다.
3. 캣워크 XT 걸음걸이 분석
참고: CatWalk XT 시스템을 통한 걸음걸이 분석은 동물 모델의 발자국, 자세 및 걸음걸이와 관련된 다양한 매개 변수를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 유리 통로는 녹색 빛으로 조명되고 동물의 발자국에 의해 흩어져있는 빛은 보도 아래에있는 고속 비디오 카메라로 캡처됩니다. 신호는 CatWalk XT 소프트웨어로 분석할 수 있습니다.
- 설치
- CatWalk XT를 사용한 걸음걸이 분석을 위해 CatWalk 시스템과 해당 소프트웨어(컴퓨터, 라이센스소프트웨어)를사용합니다(그림 2A).
- 데이터 수집은 녹색 LED 표시등으로 CatWalk 시스템의 보도 의 조명에 따라 달라지므로 어두운 조건에서 실험을 수행합니다. 어두운 조건에서 실험 절차를 용이하게하려면 적색으로 실험실을 조명하십시오.
- 길이 65cm, 너비 7cm를 측정하는 정의된 보도를 사용하십시오. 그러나, 보도의 크기는 쥐의 크기에 따라 달라 집니다. 각 발에 대해 가능한 한 많은 발자국을 기록할 수 있도록 가능한 한 큰 통로를 설정합니다.
- 각 런에 대해 발당 최소 3개의 풋프린트수를 캡처합니다. 보도 길이를 정의할 때, 시작 신호또는 정지 신호가 올바르게 감지되지 않을 수 있고 실행이 준수로 분류되지 않을 수 있기 때문에, 본체/꼬리가 실행 완료 전후에 정의된 통로에 들어오거나 남아 있는 경우 쥐의 몸과 꼬리를 고려하십시오.
- 훈련
참고 : CatWalk 시스템에 대한 쥐를 훈련하는 것은 설정에 동물을 습관화하고 중단없이 보도를 건너 배울 수 있도록하는 데 필요합니다. 적절한 교육은 실험 평가 중에 시간을 절약하고 더 나은 결과를 얻는 이점을 제공합니다. 훈련 세션 동안 CatWalk 시스템의 데이터 수집을 시작하면 쥐가 평가 조건(노이즈/라이트)에 익숙해집니다.- CatWalk 시스템을 설정합니다.
- 증류수와 보풀이 없는 부드러운 천으로 유리 보도를 청소하십시오. 실험의 시작과 끝에, 또는 유리 통로가 더러운 경우 사이에 유리 청소 유체와 보풀이없는 부드러운 천을 사용하여 유리 보도를 청소하십시오. 유리 세척 액을 사용한 후, 동물의 주의를 산만하게 하지 않도록 액체의 잔여물에서 보도를 치웁울 수 있습니다.
- 실험 설정을 선택합니다. 중요한 매개 변수는 실행 기준입니다. 최소 실행 기간, 최대 실행 기간및 획득할 최소 준수 실행 수에적합한 값을 설정합니다. 사용 가능한 최대 속도 변형의 상자를 확인하고 값을 설정합니다. 달리기 기준은 처음 4~5일 동안 무시할 수 있습니다.
- 카메라를 제자리에 놓고 초점을 조정합니다. 최적의 카메라 위치를 찾아 서 보행길이와 기록된 발의 최상의 해상도를 동시에 얻을 수 있습니다. CatWalk 시스템의 카메라 위치를 레이블로 지정하여 녹화 간에 동일한 카메라 배치를 보장합니다.
- 새 실험에 자동 검색을 사용하여 감지 설정을 설정합니다. 최소한의 배경 노이즈로 모든 발자국을 감지할 수 있는지 확인합니다. 필요한 경우 감지 설정을 수동으로 최적화하고 녹색 강도 임계값을 변경합니다. 전체 실험에 대해 동일한 검색 설정을 사용합니다.
- CatWalk 시스템의 복도 벽을 설정합니다. 복도 벽은 쥐에 가능한 한 가깝어야합니다. 복도 벽이 보도와 평행하게 유지되는지 확인합니다.
- 보도 길이 정의: 보도 정의 아이콘을 클릭합니다. 특정 연구 프로젝트에 따라 흰색 사각형의 크기를 길이와 너비로 조정합니다. 확인을 클릭합니다.
- 보도 보정: 교정 보도 아이콘을 클릭합니다. 보도 중간에 20 x 10cm 크기의 직사각형 교정 시트를 배치합니다. 흰색 사각형의 크기를 교정 시트에 조정합니다. 확인을 클릭합니다.
- 그런 다음 배경 이미지를 스냅합니다: 보도가 깨끗하고 비어 있는지 미리 확인합니다. 배경 스냅 단추를 클릭하여 배경 이미지를 생성합니다.
- 실제 실험을 시작하기 전에 적어도 8 일 동안 동물을 훈련. 연이은 날에 의한 훈련을 권장합니다.
- 훈련 1일차: 쥐가 CatWalk 시스템에 익숙해지려면 동물이 자유롭게 보도와 골 상자를 탐험할 수 있도록 하십시오. 쥐가 보도를 건너연습하고 골 상자에 들어가게 한다. 통로 끝이나 골 상자에서 쥐를 들고 쥐를 다시 보도의 출발점으로 데려온다. 실험 설정을 준수하지 않고도 교육 첫날에는 5개의 런이 권장됩니다.
- 훈련 2일차: 쥐는 자유롭게 보도와 골 상자를 탐험할 수 있습니다. 실험 설정을 준수하지 않고 5개의 런을 권장합니다.
- 교육 3일차: 실험 설정을 준수하지 않고 8개의 런을 권장합니다.
- 훈련 4일차: 실험 설정을 준수하지 않고 10회 실행이 권장됩니다.
- 훈련 5일차: 10회 달리기를 권장합니다. 실험 설정을 염두에 두어야 합니다. 쥐가 방해없이 보도를 건너도록 동기를 부여합니다.
- 훈련 6일차: 10회 달리기를 권장합니다. 실험 설정을 염두에 두어야 합니다. 쥐가 방해없이 보도를 건너도록 동기를 부여합니다.
- 훈련 7일: 10회 달리기를 권장합니다. 최소 3개의 준수 실행을 달성해야 합니다. 이 목표에 도달할 수 없는 경우 동물을 위해 더 많은 실행을 추가합니다.
- 훈련 8일: 10회 달리기를 권장합니다. 최소 3개의 준수 실행을 달성해야 합니다. 이 목표에 도달할 수 없는 경우 동물을 위해 더 많은 실행을 추가합니다.
- CatWalk 시스템을 설정합니다.
- 평가
- 정의된 실행 기준에 따라 데이터 분석을 위해 쥐당 3개의 준수 실행을 수행합니다. 평가는 3.2.1 단계를 따르십시오. - 3.2.1.8. 교육 섹션에 설명된 대로. 쥐가 처음 세 번의 실행 내에서 3개의 준수 런에 도달하더라도 훈련을 위해 세션당/주당 최소 6개의 런을 수행합니다.
- 여러 시간 지점을 가진 실험을 위해 안정적인 걸음걸이 패턴을 위해 일주일에 6번의 실행으로 적어도 하나의 (교육) 세션을 수행합니다. 실험 및 탐지 설정은 전체 실험에 대해 일관되게 유지됩니다.
- 데이터 분석
- 데이터 분석의 경우 준수 실행만 평가합니다. 비준수 실행을 삭제합니다.
- 필요한 경우 발 인쇄를 분류하기 전에 녹색 강도 임계값을 확인하고 녹색 강도 임계값을 늘리거나 줄입니다. 녹색 강도 임계값은 모든 동물과 모든 실행에 대해 일관성이 있어야 합니다.
- CatWalk XT소프트웨어(그림 2B)로발 인쇄를 자동으로 분류합니다.
- 발 인쇄 라벨을 수동으로 검토합니다. 잘못된 발 인쇄 라벨을 수정하고, 감지되지 않은 발 인쇄 라벨을 추가하고, 노이즈와 잘못된 라벨을 수동으로 삭제합니다. 수동으로 검토해야 하는 위치로 비디오를 이동합니다. 잘못된 레이블이 표시된 발 인쇄를 보정하려면 특정 발 인쇄의 사각형을 선택하고 재설정을클릭하고 동일한 사각형을 다시 선택하고 목록에서 올바른 레이블을 할당합니다. 검색되지 않은 발 인쇄에 레이블을 지정하려면 감지되지 않은 발 주위에 사각형을 그리고 인쇄 추가를클릭하고 새로 생성된 사각형을 선택하고 목록에서 올바른 레이블을 할당합니다. 코 또는 바디로 표시된 소프트웨어가 자동으로 인쇄되는 경우 특정 레이블의 사각형을 선택하고 인쇄 제거를 클릭합니다.
- 수치 결과를 검토합니다. 숫자 결과는 여러 기본 매개 변수를 보여 주어 excel 시트에 표시됩니다. 연구 관심에 따라 미리 정의된 특정 매개변수를 선택하고 평소와 같이 통계 분석을 수행합니다(그림2D).
- 각 발자국에 대한 자세한 내용은 뒷발의 발가락을 분류합니다. 이 해석에는 대화형 설치 공간 측정 모듈이 필요합니다.
- 필요한 경우 대화형 발자국 측정 해석에 녹색 강도 임계값을 조정합니다. 녹색 강도 임계값은 모든 동물과 모든 실행에 대해 일관성이 있어야 합니다.
- 발자국 해석의 마커를 수동으로 설정합니다. 세 번의 준수 실행 에서 모든 뒷발 인쇄를 분석합니다. 첫 번째 발가락의 중심에서 다섯 번째 발가락의 중앙에 선을 그려 "발가락 스프레드"를 측정합니다. 두 번째 발가락의 중심에서 네 번째 발가락의 중앙으로 선을 그려 "중간 발가락 스프레드"를 측정합니다. "수동 인쇄 길이"(그림2C)를측정하기 위해 뒷발의 발 뒤꿈치에 세 번째 발가락의 중심에서 선을 그립니다.
- 별도의 시트에 표시되는 "대화형 발자국 측정"의 수치 결과를 검토합니다. "대화형 발자국 측정"의 특정 매개 변수를 선택하고 평소와 같이 통계 분석을 수행합니다(그림2E).
4. 빔 워킹 작업
참고: 걸음걸이 적자는 빔 워킹 작업에 의해 결정될 수 있습니다. 이 특정 연구 주제에서 빔 보행 작업의 초점은 여러 신체 부위에서 근육 활성화를 조정하는 능력으로 정의된 모터 조정의 분석이 될 것이며, 운동 밸런스의 평가가 아니라 신체 운동 중 자세 조절 능력으로 정의됩니다.
- 설치
- 빔 보행 작업의 경우 빔, 스페이서, 테이블, 균일한 배경 및 캠코더(그림3A)를사용합니다.
- 길이 90cm, 너비 1.7cm, 높이 2cm의 나무 빔을 사용하십시오. 길이 20.5cm, 폭 15cm, 높이 2cm의 플랫폼이 권장됩니다. 플랫폼과 빔에 동일한 재료를 사용하여 플랫폼과 빔 사이의 장벽을 피하십시오.
- 빔과 테이블 사이의 거리가 적어도 44cm가 되는 것을 갖는다. 홈 케이지와 같은 친숙한 환경은 쥐가 빔 플랫폼의 끝에 배치 될 수있는 빔을 교차하도록 동기를 부여합니다.
- 훈련
- 테이블에 스페이서와 홈 케이지와 빔을 설정합니다.
- 7 일 동안 동물을 훈련. 연이은 날에 의한 훈련을 권장합니다.
- 훈련 1일차
- 한 홈 케이지의 모든 쥐를 빔의 시작 플랫폼에 놓습니다.
- 쥐가 환경(플랫폼/빔)을 탐험하게 합니다.
- 꼬리에 의해 조심스럽게 쥐 를 잡고 빔에 쥐를 부드럽게 밀어 빔에 쥐를 리드.
- 쥐를 꼬리로 잡고 적어도 두 번 실행하여 빔을 통과하는 데 도움이하십시오.
- 쥐가 도움없이 세 번 더 실행빔을 통과하자. 쥐를 관찰하고 필요한 경우 지원을 제공합니다. 쥐가 빔을 통과하지 못하면 부상을 피하고 빔을 통과하는 두려움의 발달을 피하기 위해 낙하를 가로 채게하십시오.
- 모든 쥐에 대한이 절차를 계속합니다.
참고: 때때로 쥐는 빔을 통과하기 위해 서로를 따라가며, 이 경우 지원이 필요하지 않습니다. 그러나 쥐를 관찰하고 낙하를 차단하고 필요한 경우 도움을 제공하는 것이 중요합니다.
- 훈련 2일차
- 한 홈 케이지의 모든 쥐를 빔의 시작 플랫폼에 놓습니다.
- 쥐가 빔을 여섯 번 통과하게 하십시오.
- 필요한 경우 지원을 제공하고 낙하를 가로채는 경우.
- 훈련 3일차
- 빔의 시작 플랫폼에 쥐 1개를 놓습니다.
- 쥐가 빔을 여섯 번 통과하게 한다.
- 필요한 경우 지원을 제공하고 낙하를 가로채는 경우.
- 훈련 4-7일
- 빔의 시작 플랫폼에 쥐 1개를 놓습니다.
- 쥐가 빔을 10번 통과하게 한다.
- 필요한 경우 지원을 제공하고 낙하를 가로채는 경우.
- 훈련이 끝나면 쥐는 적어도 세 번의 실행을 중단하지 않고 빔을 통과해야 합니다. 시작 플랫폼에서 쥐를 부드럽게 밀어 이동의 개시를 트리거하는 것이 허용됩니다.
- 훈련 1일차
- 평가
- 테이블에 스페이서와 홈 케이지와 빔을 설정합니다.
- 캠코더를 초점에 있는 동물과 빔과 평행하게 정렬하여 제자리에 놓습니다. 캠코더의 위치는 기록된 움직임의 최적 해상도를 달성하기 위해 동물에게 가능한 한 가깝어야 합니다. 두 플랫폼의 빔과 부품을 레코딩에 의해 캡처해야 합니다.
- 녹음을 시작하고 먼저 세션과 동물을 식별합니다.
- 빔의 시작 플랫폼에 쥐를 놓습니다.
- 쥐는 중단없이 빔을 세 번 건너야합니다. 쥐가 처음 세 번의 실행 내에서 3개의 준수 런에 도달하더라도 연속 작업 성능을 위해 최소 6~10개의 런을 수행합니다.
- 항상, 동물을 관찰하고 필요한 경우 폭포를 요격.
- 작업 후, 이전에 기록 된 쥐의 냄새에 의해 산만 하지 않도록 0.1% 아세트산으로 빔과 테이블을 청소.
참고: 신경 호감 부상 후 처음 2 주 이내에, 쥐는 도움없이 빔을 통과 할 수 없습니다. 따라서 신경 호감 부상 후 처음 2 주 동안 6 ~ 8 개의 달리기에 대한 지원이 제공되어야합니다. 3주차부터 5주차까지 5개의 런이 지원으로 수행되며 10개의 추가 실행은 도움 없이 수행되었습니다.
- 데이터 분석
- 데이터 분석을 위해 무료 비디오 분석 소프트웨어 Kinovea를 사용합니다.
- 레코딩에서 세 번의 준수 실행의 비디오 시퀀스를 선택합니다. 이를 위해 동물의 도움 없이 수행된 처음 세 개의 준수 실행을 선택합니다. 모든 쥐에 대한 준수 실행 선택에서 일관성을 유지해야 합니다.
- 선택한 세 개의 준수 실행(그림3D-E)의시작 시점과 종료 시간 지점을 정의합니다. 이 설정에서 시작점은 빔의 검은색 선으로 표시되었고, 검은색 선 뒤에 첫 번째 뒷다리배치가 실행의 시작 시간을 정의했습니다. 빔 끝에 있는 플랫폼에 첫 번째 뒷다리 배치는 종료 시간 점을 정의합니다.
- 다음으로, 쥐가 빔을 통과하는 데 필요한 시간을 계산합니다. 데이터를 몇 초 만에 빔을 교차하고 통계 분석을 평소와 같이 수행하기 위한 대기시간(그림 3B)으로데이터를 보고합니다.
- 소프트웨어의 줌 및 슬로우 모션 기능을 사용하여 두 힌드다리에 대해 세 번의 호환 실행에서 단계 및 오류 수를 별도로 채점합니다. 오류에는 총 발 전표와 반 발 전표가 포함됩니다. 총 발 미끄러짐은빔(도 3F)을가진 영향을 받는 발의 접촉 손실을 일으키는 깊은 미끄러짐에 선행되는 발 배치로 정의됩니다. 반 슬립은빔(도 3G)과의완전한 접촉을 잃지 않고 빔의 사이드월에서 미끄러지는 발로 정의된다.
- 빔을 교차하는 단계 수와 관련하여 발 미끄러짐의 백분율을 계산합니다((사지의 발 미끄러짐 수 x 100%)/ 동일한 사지의 걸음 수). 백분율 발 미끄러짐으로 데이터를 제시하고 평소와 같이 통계 분석을 수행(그림 3C).
5. 사다리 렁 워킹 작업
참고: 사다리 렁 워킹 작업은 모터 기능, 앞다리와 뒷다리 배치, 다리 간 조정을 평가할 수 있습니다.
- 설치
- 이 행동테스트(도 4A)에사다리 가루 장치, 스페이서, 테이블, 균일한 배경 및 캠코더를 사용합니다. 수평 사다리 횡선 장치는 금속 횡선과 명확한 폴리 카보네이트 사이드 월로 구성됩니다. 이 장치는 길이가 119.5cm이고 폭은 7.4cm로 조정된다. 분석할 보도는 길이가 100cm입니다.
- 시작점과 끝점을 사이드월에 검은색 선으로 레이블을 지정합니다. 1cm 간격으로 장치에 런그에 대한 자리 표시자를 배치합니다. 100cm 산책로에 단추가 없는 러그 패턴을 배치하여 가로간 사이에 1~5cm 의 거리를 두세요. 분석에서 제외되는 장치의 끝에 처음 10cm와 마지막 9.5cm는 1cm의 거리를 가진 횡선의 규칙적인 패턴을 갖는다.
- 약 30cm(그림4A-B)의보도와 테이블 사이의 거리를 사용합니다. 홈 케이지와 같은 장치 끝에 있는 골 상자 나 익숙한 환경은 쥐가 사다리 렁 장치를 건너도록 동기를 부여합니다.
- 훈련
- 테이블에 스페이서와 골 상자사다리 런그 장치를 설정합니다.
- 8 일 동안 동물을 훈련. 연이은 날에 의한 훈련을 권장합니다.
- 훈련 1일차
- 사다리 렁 장치에 한 홈 케이지에서 모든 쥐를 배치합니다.
- 쥐가 환경을 탐험하자 (사다리 렁 장치 / 목표 상자).
- 쥐를 골 상자 방향으로 부드럽게 밀어 넣습니다. 쥐가 골 상자에 들어가는 것을 돕습니다. 쥐가 잠시 동안 목표 상자를 탐험하자.
- 결국 쥐가 골상자에 들어갔다. 골 상자에서 첫 번째 쥐를 가지고 다시 장치의 시작 영역에 쥐를 배치합니다. 한 홈 케이지의 모든 쥐에 대해 동일한 절차를 계속하십시오. 쥐를 골 상자 방향으로 부드럽게 밀어 넣으면 골 상자에 들어갈 수 있도록 도움을 줍니다.
- 쥐가 장치를 네 번 통과하게하십시오.
- 훈련 2일차
- 교육 첫날에 나열된 것과 동일한 프로토콜을 수행합니다.
- 쥐가 장치를 6번 통과하게 한다.
- 훈련 3일차
- 교육 첫날에 나열된 것과 동일한 프로토콜을 수행합니다.
- 쥐가 장치를 8번 통과하게 한다.
- 훈련 4일차
- 사다리 가루 장치의 시작 부분에 하나의 쥐를 놓습니다.
- 쥐가 장치를 통과하지 않고 자발적으로 골 상자에 들어가면 쥐를 뒤에서 부드럽게 밀어 도움을 주십시오.
- 쥐가 장치를 8번 통과하게 한다.
- 훈련 5-8일
- 사다리 렁 장치의 시작부분에 쥐 1개를 놓습니다.
- 쥐가 장치를 통과하지 않고 자발적으로 골 상자에 들어가면 쥐를 뒤에서 부드럽게 밀어 도움을 주십시오.
- 쥐가 장치를 10번 통과하게 한다.
- 훈련이 끝나면 쥐는 최소 3번의 달리기를 방해하지 않고 보도를 통과할 수 있어야 합니다. 쥐에게 시작 영역에서 부드럽게 밀어 이동의 개시를 트리거하는 것이 허용됩니다.
- 훈련 1일차
- 평가
- 테이블에 스페이서와 골 상자사다리 런그 장치를 설정합니다.
- 캠코더를 위치에 놓고, 초점에 있는 동물과 장치와 병행하여 정렬합니다. 캠코더를 동물에게 가능한 한 가깝게 배치하여 기록된 움직임의 최적 해상도를 달성하고 전체 사다리 렁 장치가 기록에 포획되도록 한다.
- 녹음을 시작하고 먼저 세션과 동물을 식별합니다.
- 래더 런그 장치의 시작 영역에 쥐를 놓습니다.
- 쥐는 규정을 준수하는 달리기로 자격을 갖추기 위해 중단없이 사다리 횡선 장치의 100cm 보도를 세 번 통과해야합니다. 쥐가 처음 세 번의 실행 내에서 3개의 준수 런에 도달하더라도 연속 작업 성능을 위해 최소 10개의 실행을 수행해야 합니다.
- 작업 후, 이전에 기록 된 쥐의 냄새에 의해 산만하지 않도록 0.1 % 아세트산으로 장치와 테이블을 청소하십시오.
- 데이터 분석
- 데이터 분석을 위해 무료 비디오 분석 소프트웨어 Kinovea를 사용합니다.
- 레코딩에서 세 번의 준수 실행의 비디오 시퀀스를 선택합니다. 데이터 분석을 위해 처음 세 개의 호환 실행을 선택합니다.
- 시작 시점과 선택한 세 개의 준수 실행의 종료 시간을 정의합니다. 100cm 보도의 시작 시점을 표시하는 장치의 측벽에 첫 번째 뒷다리의 배치는 실행의 시작 시간을 정의합니다. 100cm 보도의 끝점을 표시하는 장치의 측벽에 두 번째 검은색 선 뒤에 첫 번째 프런트림을 배치하면 런의 종료 시점이 정의됩니다.
- 시작 시간 및 종료 시간을 식별합니다. 그런 다음 보도를 가로질러 실행 기간을 계산합니다. 데이터를 몇 초 만에 보도를 통과하고 통계 분석을 수행하는 대기시간(그림 4C)으로보고합니다.
- 소프트웨어의 슬로우 모션 또는 프레임별 기능을 이용하여 메츠 등으로부터 7개 범주 척도로 3개의 준수런을점수(그림 5)16,17. 각 사지의 배율 범주에 따라 단계 수와 오차 수를 별도로 결정합니다. 배율은 다음과 같은 범주를 구별합니다: (0) 총 미스 (1) 깊은 미끄러짐 (2) 약간의 미끄러짐 (3) 교체 (4) 보정 (5) 부분 배치, 및 (6) 올바른 배치. 시작 사지의 오류만 평가되었습니다. 초기 오류로 인해 트리거되는 추가 오류를 평가해서는 안 됩니다.
- 다음 요구 사항을 고려하여 오류/단계를 계산합니다. 카테고리 (0) 총 미스 (1) 깊은 슬립 (2) 약간의 슬립 카운트 오류로. 오류 수를 각 뒷다리의 단계 수와 각 실행 횟수로 나눕니다. 각 동물 및 각 뒷다리에 대한 세 가지 준수 실행의 평균 값을 별도로 결정하고 평소와 같이 통계 분석을 수행합니다(그림4D).
Representative Results
5분 OFT의 대표적인 결과는 수술 후 5주 후 신경호감 부상이 운동활성(그림 1)에영향을 미치지 않는다는 것을 보여준다.
CatWalk XT시스템(그림 2)을가진 걸음걸이 분석은 다양한 매개 변수를 생성합니다. 선택적 파라미터는 신경 호감 후 5주 후 신경 부상 wt 쥐와 wt 순진한 쥐를 비교하여 통계적으로 분석하였다(도2D). 주행 평균 속도, 보폭 길이 및 신경 부상(오른쪽) 뒷발의 인쇄 영역에 대해 상당한 변화를 감지할 수 있습니다. 신경 부상을 입은 뒷발의 보다 상세한 분석은 "대화형 발자국 측정" 모듈로 수행되었습니다. 파라미터 발가락 확산의 현저한 감소, 중간 발가락 확산 및 인쇄 길이는 wt 순진한 쥐에 비해 신경 부상 wt 쥐에서 관찰되었다. 또한, 발각 체형 및 발 각도 운동 벡터는 신경 부상 wt 랫을 wt 순진한쥐(도 2E)와비교할 때 크게 다르다.
도 3은 빔 보행 작업 평가를 통해 얻은 모터 조정 데이터를 제시한다. 신경 부상 wt 쥐는 wt 순진한 쥐에 비해 빔을 교차하는 대기 시간이 크게 증가 5 주 후 부상(도 3B)을보였다. 빔 워킹 작업에서 추가 판독으로, 전체 전표와 신경 부상 뒷다리의 절반 전표는 계산및 통계 분석에 대한 오류로 간주되었다. 신경 부상의 단계당 오류의 비율 (오른쪽) 힌드림은 wt 순진한 쥐에 비해 신경 부상 wt 쥐에서 크게 증가했다.
사다리 렁 보행 작업의 대표적인데이터(도 4)는사다리 횡선 장치(도4C)의보도를 교차하는 대기 시간 또는 신경 부상(오른쪽) 힌드림(도4D)의단계당 오차 비율에 상당한 변화를 나타내지 않는다. 신경 부상 힌드림의 단계당 오차 비율의 분석은 메츠 외에서7 범주 척도의 0에서 2까지의 점수만 고려된다. 신경 부상 힌다리의 7 범주 척도에서 단계당 모든 점수 범주의 분포와 비 신경 부상 (왼쪽) 뒷다리는 도 4E에도시된다.
그림 1: 오픈 필드 테스트 중 운동 활동의 평가. (A) 열린 필드 테스트 설정의 그림입니다. (B) 및 (C) 추적없이 열린 필드 경기장에서 쥐를 보여주는 열린 필드 테스트 중에 녹화 된 비디오에서 빼진 선택 된 그림. (D) 5 분 동안 속도 는 신경 호감 부상 후 5 주 wt 순진한 쥐와 wt 쥐에서 조사되었다. 데이터는 SEM± 평균으로 표시됩니다. 통계 분석은 일반적으로 분산된 데이터의 페어링되지 않은 t 테스트를 사용하여 수행되었다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 캣워크 XT 시스템과 함께 하는 걸음걸이 분석. (A) 캣워크 XT 기기의 사진. (B) 거짓 색상 모드에서 표지된 발 프린트를 나타내는 인쇄 뷰의 예와 신경 호감 부상 후 5주 후 wt 순진한 쥐와 쥐의 시간 기반 걸음다이어그램을 보여주는 타이밍 뷰의 예. (C) 발가락 확산(TS), 중간 발가락 확산(ITS) 및 인쇄 길이(PL)를 나타내는 발가락 분류의 예뿐만 아니라 신체 축 뷰의 예는 체축(white line) 및 wt naïve 쥐의 움직임 벡터(red line)와 wt 쥐의 신경 호감 부상 후 5주 후에 나타났다. (D) 신경 호감 부상 후 5 주 wt 순진한 쥐와 wt 쥐를 비교하는 "표준"분류에서 선택 된 매개 변수의 데이터. (E) 신경 호감 부상 후 5 주 wt 순진한 쥐와 wt 쥐를 비교 "대화 형 발자국 측정 모듈"에서 선택한 매개 변수의 데이터. 데이터는 일반적으로 분산된 데이터의 페어링되지 않은 t 테스트, 웰치의 일반적으로 분산된 데이터의 보정과 비정상 분산 데이터의 Mann-Whitney U 테스트를 사용하여 수행된 평균 ± SEM. 통계 분석으로 표시됩니다. P-값 < 0.05는 0.05, **< p < 0.01, *p < 0.001, ****p < 0.0001로 표시된 통계적으로 유의한 것으로 정의되었다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: 빔 워킹 작업으로 걸음걸이 분석. (A) 빔 워킹 작업 설정의 그림 및 회로도. 빔(B)을 교차하는 대기 시간 및 빔 보행 작업(C) 동안 신경 부상 힌다리의 단계당 백분율 발 미끄러짐 오차는 신경 호감 부상 후 5주 후에 wt 순진한 쥐와 쥐에서 분석되었다. 빔 보행 작업의 시작 시간 위치(D)와 종료 시간 위치(E)를 위한 대표적인 그림. 빔 보행 작업의 전체 슬립 오류(F)와 반 슬립 오차(G)의 대표적인 이미지 시퀀스. 데이터는 SEM± 평균으로 표시된다. 통계 분석은 비정상 분산 데이터의 Mann-Whitney U 테스트를 사용하여 수행되었다. P-값 < 0.05는 0.05, **< p < 0.01로 표시된 통계적으로 유의한 것으로 정의되었다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: 사다리 렁 보행 작업을 사용하여 걸음걸이 분석. 사다리 횡선 걷기 작업 설정의 그림(A) 및 회로도 도면(B). 사다리 횡선 장치(C)를 통과하는 대기 시간 및 사다리 횡걷기 작업(D) 동안 신경 부상 뒷다리의 단계당 백분율 발 미끄러짐 오차는 신경 호감 부상 후 5주 후에 wt 순진한 쥐와 쥐를 쥐에서 평가하였다. (E) 메츠 외에서7 카테고리 척도에 따라 단계당 점수 카테고리의 백분율 분포. 신경 호감 부상 후 5 주 wt 순진한 쥐와 wt 쥐의 왼쪽과 오른쪽 뒷다리. 데이터는 SEM± 평균으로 나타내며, 통계 분석은 일반적으로 분산된 데이터의 페어링되지 않은 t 테스트와 비정상 분산 데이터의 Mann-Whitney U 테스트를 사용하여 수행되었다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: 메츠 외에서 7 카테고리 규모에 따라 각 범주의 예시 표현. 사다리 가도 걷기 작업 동안. 카테고리 0의 오른쪽 뒷다리에서 대표 이미지 시퀀스 - 총 미스, 카테고리 1 - 깊은 슬립, 카테고리 2 - 약간의 슬립, 카테고리 3 - 교체, 카테고리 4 - 보정, 사다리 렁 워킹 작업 중. 카테고리 5의 대표 사진 - 부분 배치 및 카테고리 6 - 올바른 배치. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
Discussion
이 행동 평가 프로토콜은 상반신 신경 호감 부상 후 설치류 모델에서 선택한 행동 테스트 배터리의 가능한 판독뿐만 아니라 장점과 단점에 대한 개요를 제공합니다.
상신경 호감 부상의 비교 결과를 얻으려면 일관된 호감 기술이 필수적입니다. 집게 대신 톱니 모양의 클램프(울트라 파인 헤모스타트)를 사용하면 호감의 일관성을 향상시킬 수 있습니다. 동일한 클램프뿐만 아니라 동일한 호감 위치를 사용하여 동일한 신경 압축을 보장하십시오. 클램프를 단독으로 사용하면 클램프를 케어하여 사용하여 일관성을 향상시킵니다. 또한, 호감 부상의 절차를 주의하셔도 한다. 신경의 원치 않는 견인과 같은 수술 도중 신경에 추가 손상은 자동 절단 같이 원치 않는 부작용으로 이끌어 낼 수 있습니다. 따라서, 최소 2일 동안 진통제의 투여뿐만 아니라 신중한 신경 제제를 권장한다.
모터 행동의 다인자 평가는 다양한 수준에서 쥐의 신경 호감 부상 후 표현형을 특성화 할 수 있습니다. 우리는 OFT, CatWalk XT 걸음걸이 분석, 빔 워킹 작업 및 사다리 렁 워킹 작업을 사용했습니다. 실험 그룹에 대한 맹목적인 실험 절차 및 데이터 분석은 이러한 실험에 필수적입니다. 행동 평가 전에, 동물은 적어도 30 분 동안 시험 조건하에서 시험장에 적응했습니다. 본 원에 적용되는 모든 행동 시험은 음식 이나 물 박탈이 필요하지 않다는 장점이 있습니다. 동물의 동일한 그룹 세트는 모든 설명 된 행동 테스트에서 사용되었다. 각 동물에 대해 하루에 최대 2개의 다른 행동 검사가 수행되었습니다. 행동 테스트가 일정한 간격으로 수행되는 경우 동일한 동물 순서와 하루 중 동시에 테스트를 수행하는 것과 같은 유사한 절차에주의를 기울이면 됩니다. 행동 분석을 위한 또 다른 중요한 양상은 쥐의 주야간 주기입니다. 하루 주기 (어두운 주기)에서 활동의 더 자연적이고 높은 수준을 얻기 위해 반전 된 주야간 주기를 고려하십시오. 이것은 특히 OFT와 같은 자발적인 행동의 측정을 위해 고려되어야 합니다. 이 실험에서는 반전된 주야간 주기를 구현할 수 없었지만 테스트 조건에 대한 적절한 적응이 보장되었습니다. 빔 워킹 작업과 사다리 렁 워킹 작업을 위한 고해상도 비디오에 완벽한 조명이 필수적입니다. 어둠 속에서 실험을 수행할 때이 높은 비디오 품질에 도달 할 수 없습니다.
걸음걸이 평가에는 지속적인 작업 성능이 필요합니다. 연속 작업 성능의 첫 번째 중요한 측면은 동물이 설정을 교차하도록 설득하는 것입니다. 동기 부여를 증가 하려면, 작은 음식 펠 릿 (45 mg) 설치의 끝에 배치. 동물이 음식 펠릿에 익숙해지기 위해서는 펠릿을 테스트하기 전에 공급해야합니다. 또한 설정 끝에 있는 골 상자가 도움이 될 수 있습니다. CatWalk의 설정에는 이미 골 상자가 포함되어 있지만 쥐는 때때로 골 상자에 들어가는 것을 주저합니다. 또는 골 상자에 작은 케이지를 추가할 수 있지만 쥐의 홈 케이지가 골 상자에 맞지 않습니다. 쥐가 수집하기 전에 몇 분 동안 케이지에서 습관화하자. 또한 동일한 홈 케이지의 다른 쥐를 골 상자 또는 골 상자 내부의 케이지에 넣을 수 있습니다. 두 번째 쥐가 상자에 남아 있고 골 상자 입구를 막지 않았는지 확인합니다. 또한 CatWalk 시스템에서 골 상자를 제거하고 각 실행 후 쥐가 "홈 영토"에 들어갈 수있는 보도 끝에 쥐 홈 케이지를 배치 할 수도 있습니다. 빔 워킹 작업과 사다리 렁 워킹 작업의 설정을 위해 설정 끝에 골 상자 또는 홈 케이지를 추가하는 것이 좋습니다. 일관성을 보장하기 위해 CatWalk, 빔 워킹 작업 및 사다리 렁 워킹 작업은 적어도 일주일에 한 번 수행되어야 하며 6~10개의 런이 실행됩니다.
비록 모든 분석이 이 연구 결과에 있는 중요한 다름을 산출하지는 않더라도, 유전자 변형된 동물 또는 처리 단의 포함이 동일한 행동 시험에서 단을 구별할 수 있는 귀중한 데이터를 생성할 수 있었다는 것을 고려하십시오.
신경 호감 부상은 5 분 OFT에서 측정 된 쥐의 운동 활동에 영향을 미치지 않았습니다. Catwalk XT 걸음걸이 분석은 걸음걸이, 발 및 발가락 배치를 분석하는 보다 객관적이고 민감한 도구입니다. 집중 훈련 후, 쥐는 기본 설정에 CatWalk XT 장치의 보도를 교차하는 법을 배웁니다. 신경 부상은 통로를 건너쥐의 능력을 감소시키지 않습니다. 다양한 매개 변수의 자동 계산은 데이터를 객관적으로 제공합니다. 추가 정보는 "대화형 발자국 측정" 모듈을 사용하여 얻을 수 있으며, 실제로 이러한 분석은 발가락 확산, 인쇄 길이 및 발 각도의 다양한 매개 변수에서 신경 손상 및 신경 손상 없이 쥐를 비교하는 신체 축에 상당한 차이를 산출했습니다.
쥐는 빔 워킹 작업을 위해 쉽게 훈련 할 수 있습니다. 광선을 가로지르는 대기 시간 및 신경 부상 뒷다리의 단계당 발 미끄러짐의 수에 있는 차이는 순진함을 호감 부상 쥐와 비교하여 검출되었다. 빔 보행 작업으로 신경 부상 쥐를 분석하는 단점은 빔의 크기입니다. 상주 신경 호감 부상 후 처음 2 주 이내에, 쥐는 균형이 손상으로 빔을 교차하는 도움이 필요합니다. 일부 쥐는 빔을 교차 할 수 있지만, 추락으로 인한 부상의 위험이 높다. 따라서 신경 분쇄 된 동물은 필요한 경우 좌골 신경 호감 부상 후 처음 2 주 동안 빔을 교차하는 데 도움이되어야합니다. 그러나 도움 없이는 달리기를 비교하기가 어렵습니다. 또한, 모터 밸런스는 빔 보행 작업에 의해 평가되는 중요한 파라미터이다. 우리는 이 매개 변수가 우리의 신경 호감 쥐 모형과 관련이 없다고 고려했습니다. 따라서 오와타시 외와 요한슨&올슨에 의해 기술된 점수는 사용할 수 없었고 불완전한 빔 트래버스로 실행하여 데이터 분석18,19에대해 제외되었다.
Metz 외에서 7 범주 척도는 앞다리와 뒷다리를 모두 분석하고 사다리 가루 워킹작업(16,17)동안 모든 사지의 오차 의 다른 심각도 수준을 구별할 수 있다. 0에서 2까지의 범주를 포함하는 가장 눈에 띄는 오류를 분석함으로써 신경 부상 wt 쥐와 순진한 wt 쥐를 비교할 때 단계당 오류의 차이가 뒷다리에서 감지 될 수 없습니다. 더욱이, 사다리 횡선 장치를 통과하는 대기 시간은 신경 부상 wt 쥐와 wt 순진한 쥐 사이에 다르지 않았다. 딥 러닝 모델은 자동화된 접근 방식을 통해 래더 런보킹 작업의 데이터 분석을 개선하고 가속화할 수 있습니다.
신경 호감 부상뿐만 아니라 모든 설명 된 행동 테스트는 쉽게 설정의 설정 및 크기를 적응하여 마우스로 번역 할 수 있음을 언급하는 것이 중요합니다. 모형 유기체로 마우스의 사용은 많은 인간적인 질병을 위한 형질 생성 모델이 존재하는 유익한 효력이 있습니다.
Disclosures
저자는 공개 할 것이 없습니다.
Acknowledgments
이 연구는 독일 연방 교육부 (BMBF DysTract to C.W.I.)와 뷔르츠부르크 대학 (N-362 ~ C.W.I.)의 임상 연구 간 센터 (IZKF)에 의해 지원되었습니다. Z2-CSP3 - L.R.). 또한, 이 프로젝트는 EJP RD COFUND-EJP N° 825575(유디스커버에서 J.V.까지) 및 VERUM 재단으로부터 유럽 연합의 호라이즌 2020 연구 및 혁신 프로그램으로부터 자금을 지원받았습니다. 또한 C.W.I.는 도이치 스티퉁 신경과 파킨슨폰에 의해 도이치 포르스충스게마인샤프트(DFG, 독일 레시치 재단) 프로젝트-ID 424778381-TRR 295의 자금을 지원한다. L.R.은 근긴장 이상 의료 Reseach 재단에 의해 추가로 지원됩니다.
저자들은 케알리 뢰름, 베로니카 센거, 하이케 멘젤, 루이자 프리스에게 기술적인 도움을 준 것에 대해, 헬가 브룬너에게 동물 관리를 해준 것에 대해 감사드립니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Acetic acid, ≥99.8% | Sigma-Aldrich | 33209-1L | |
| Appose ULC skin stapler 35W | Covidien | 8886803712 | |
| Beam | self made | ||
| Bepanthen eye cream | Bayer Vital GmbH | 81552983 | |
| Box for OFT | self made | ||
| Camcorder GC-PX100 | JVC | ||
| Catwalk XT | Noldus | setup and software | |
| Chamber for isofluran | GT-Labortechnik | custom made | |
| Disposable scalpel No. 11 | Feather | 20.001.30.011 | |
| Dräger Vapor 19.3 isoflurane system | Dr. Wilfried Müller GmbH | ||
| Dumont #2 - laminectomy forceps | Fine Science Tools | 11223-20 | |
| Dumont #5 forceps | Fine Science Tools | 11251-30 | super-fine |
| Dustless precision pellets 45 mg | Bio-Serv | F0021 | |
| EthoVision XT | Noldus | setup and software | |
| Forceps 160 mm | Hartenstein | PZ09 | |
| Gas anesthesia mask, rat | Dr. Wilfried Müller GmbH | ||
| Goal box for ladder rung walking task apparatus | self made | ||
| Hair clipper Magnum 5000 | Wahl GmbH | ||
| Hardened fine scissors | Fine Science Tools | 14090-11 | |
| Heating table | MEDAX | 13801 | |
| Isofluran CP 1ml/ml, 250 ml | cp-pharma | 1214 | prescription needed |
| Kinovea | www.kinovea.org | ||
| Ladder rung walking task apparatus | self made | ||
| Needleholder | KLS Martin | 20-526-14-07 | |
| Octeniderm | Schülke | 118211 | |
| Rimadyl 50 mg/ml, injectable | Zoetis | Carprofen, prescription needed | |
| Rubber band retractors | self made | ||
| Spacer for beam | self made | ||
| Spacer for ladder rung walking task apparatus | self made | ||
| Suture Silkam 4/0 DS 19 | B. Braun | C0762202 | |
| Ultra fine hemostats (non-serrated clamp) | Fine Science Tools | 13020-12 |
References
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