Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Bioengineering
Click here for the English version

Bioengineering

"Avatar", en modificeret ex vivo arbejdssløjfe eksperimenter ved hjælp af in vivo stamme og aktivering

Published: August 18, 2023 doi: 10.3791/65610
Automatic Translation
1, 1
1Northern Arizona University

Summary

Denne artikel beskriver metoden til efterligning af in vivo muskelkraftproduktion under ex vivo arbejdssløjfeeksperimenter ved hjælp af en "avatar" muskel fra en laboratoriegnaver for at vurdere bidragene fra stammetransienter og aktivering til muskelkraftresponsen.

Abstract

Bevægelsesadfærd er nye træk ved dynamiske systemer, der skyldes muskelkraftproduktion og arbejdsydelse. Samspillet mellem neurale og mekaniske systemer forekommer på alle niveauer af biologisk organisation samtidigt, fra tuning af benmuskelegenskaber, mens du løber, til dynamikken i lemmerne, der interagerer med jorden. Forståelse af de betingelser, hvorunder dyr skifter deres neurale kontrolstrategier mod indre muskelmekanik ('præflexer') i kontrolhierarkiet, ville gøre det muligt for muskelmodeller at forudsige in vivo muskelkraft og arbejde mere præcist. For at forstå in vivo muskelmekanik kræves ex vivo-undersøgelse af muskelkraft og arbejde under dynamisk varierende belastnings- og belastningsforhold svarende til in vivo-bevægelse. In vivo-stammebaner udviser typisk pludselige ændringer (dvs. stamme- og hastighedstransienter), der opstår som følge af interaktioner mellem neural aktivering, muskuloskeletal kinematik og belastninger, der påføres af miljøet. Hovedformålet med vores "avatar" teknik er at undersøge, hvordan muskler fungerer under pludselige ændringer i belastningshastighed og belastning, når bidraget fra iboende mekaniske egenskaber til muskelkraftproduktion kan være højest. I "avatar" -teknikken ændres den traditionelle arbejdssløjfetilgang ved hjælp af målte in vivo-stammebaner og elektromyografiske (EMG) signaler fra dyr under dynamiske bevægelser for at drive ex vivo-muskler gennem flere strækforkortelsescyklusser. Denne tilgang svarer til work-loop-teknikken, bortset fra at in vivo-belastningsbaner skaleres korrekt og pålægges ex vivo-musemuskler, der er fastgjort til en servomotor. Denne teknik gør det muligt at: (1) efterligne in vivo-belastning, aktivering, skridtfrekvens og arbejdssløjfemønstre; (2) variere disse mønstre, så de passer mest nøjagtigt til in vivo-kraftresponser; og (3) variere specifikke træk ved stamme og/eller aktivering i kontrollerede kombinationer for at teste mekanistiske hypoteser.

Introduction

Bevægelige dyr opnår imponerende atletiske bedrifter af udholdenhed, hastighed og smidighed i komplekse miljøer. Dyrebevægelse er særligt imponerende i modsætning til menneskekonstruerede maskiner - stabiliteten og smidigheden af strømbenede robotter, proteser og exoskeletter forbliver dårlig sammenlignet med dyr. Benet bevægelse i naturligt terræn kræver præcis kontrol og hurtige justeringer for at ændre hastigheden og manøvrere miljøegenskaber, der fungerer som uventede forstyrrelser 1,2,3,4. Alligevel er forståelse af ikke-stabil bevægelse i sagens natur udfordrende, fordi dynamikken afhænger af komplekse interaktioner mellem det fysiske miljø, muskuloskeletal mekanik og sensorimotorisk kontrol 1,2. Benbevægelse kræver reaktion på uventede forstyrrelser med hurtig multimodal behandling af sensorisk information og koordineret aktivering af lemmer og led 1,5. I sidste ende muliggøres bevægelse af muskler, der producerer kraft via muskuloskeletale iboende mekaniske egenskaber såvel som fra neural kontrol 1,5,6,7. Et udestående spørgsmål om neuromekanik er, hvordan disse faktorer interagerer for at producere koordineret bevægelse som reaktion på uventede forstyrrelser. Følgende teknik udnytter muskelens iboende mekaniske reaktion på deformation ved hjælp af in vivo-belastningsbaner under kontrollerbare ex vivo-eksperimenter med en "avatar" muskel.

Muskelarbejdssløjfeteknikken har givet en vigtig ramme for forståelse af indre muskelmekanik under cykliske bevægelser 8,9,10. Den traditionelle arbejdssløjfeteknik driver musklerne gennem foruddefinerede, typisk sinusformede, belastningsbaner ved hjælp af frekvenser og aktiveringsmønstre målt under in vivo-eksperimenter 2,8,9,11. Brug af sinusformede længdebaner kan realistisk estimere arbejde og effekt under flyvning12 og svømning2 under forhold, hvor dyr ikke gennemgår hurtige ændringer i belastningsbaner på grund af interaktion med miljøet og muskuloskeletal kinematik. Imidlertid opstår in vivo-muskelbelastningsbaner under benet bevægelse dynamisk fra interaktioner mellem neural aktivering, muskuloskeletal kinematik og belastninger anvendt af miljøet 5,7,13,14. En mere realistisk arbejdssløjfeteknik er nødvendig for at efterligne belastninger, belastningsbaner og kraftproduktion, der svarer til in vivo muskel-senedynamik og giver indsigt i, hvordan iboende muskelmekanik og neural kontrol interagerer for at producere koordineret bevægelse i lyset af forstyrrelser.

Her præsenterer vi en ny måde at efterligne in vivo muskelkræfter under løbebåndsbevægelse ved at bruge en "avatar" muskel fra en laboratoriegnaver under kontrollerede ex vivo-eksperimenter med in vivo-stammebaner, der repræsenterer tidsvarierende in vivo-belastninger. Brug af de målte in vivo-stammebaner fra en målmuskel på muskler fra et forsøgsdyr under kontrollerede ex vivo-eksperimenter vil efterligne belastninger, der opleves under bevægelse. I de her beskrevne eksperimenter anvendes ex vivo museekstensor digitorum longus (EDL) muskel som en "avatar" for in vivo rotte medial gastrocnemius (MG) muskel under gang, trav og galoppering på et løbebånd13. Denne tilgang svarer til work-loop-teknikken, bortset fra at in vivo-belastningsbaner skaleres korrekt og pålægges ex vivo-musemuskler, der er fastgjort til en servomotor. Mens musens EDL-muskler adskiller sig i størrelse, fibertype og arkitektur sammenlignet med rotten MG, er det muligt at kontrollere for disse forskelle. "Avatar" -teknikken gør det muligt at: (1) efterligne in vivo-belastning, aktivering, skridtfrekvens og arbejdssløjfemønstre; (2) variere disse mønstre, så de passer mest nøjagtigt til in vivo-kraftresponser; og (3) variere specifikke træk ved stamme og/eller aktivering i kontrollerede kombinationer for at teste mekanistiske hypoteser.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Alle dyreforsøg blev godkendt af Institutional Animal Care and Use Committee ved Northern Arizona University. Extensor digitorum longus (EDL) muskler fra han- og hunmus af vildtype (stamme B6C3Fe a/a-Ttnmdm/J) i alderen 60-280 dage blev anvendt til nærværende undersøgelse. Dyrene blev hentet fra en kommerciel kilde (se tabel over materialer) og etableret i en koloni ved Northern Arizona University.

1. Valg af in vivo-stammebane og forberedelse til brug under ex vivo-forsøg med arbejdssløjfe

BEMÆRK: I denne protokol blev tidligere målinger fra in vivo dynamisk bevægelse, leveret direkte til forfatterne (Nicolai Konow, UMass Lowell, personlig kommunikation), anvendt i ex vivo-eksperimenter . De oprindelige data blev indsamlet for Wakeling et al.15. Tid, længde eller belastning, EMG/aktivering og kraftdata er nødvendige for at replikere protokollen.

  1. Segmenter hele in vivo-forsøget i individuelle skridt ved hjælp af en hvilken som helst programmeringsplatform (MATLab-kode leveret i Suplementary Coding File 1).
    1. Plot længden ændres vs. tid for hele in vivo-forsøget . Dette bruges til at visualisere individuelle skridt (holdning til holdning) og til at vurdere variabilitet mellem skridt (figur 1).
    2. Beregn belastningen for hele forsøget (længde (L) /maksimal isometrisk kraft ved optimal længde L0).
    3. Vælg et skridt fra hele forsøget, der er repræsentativt for alle skridt, og som begynder og slutter i samme længde. Dette kan gøres visuelt ved at tegne længderne oven på hinanden for at sammenligne hvert skridt.
    4. Når et repræsentativt skridt er valgt, skal du segmentere belastning, EMG / aktivering og tvinge data fra hele forsøget ved hjælp af en hvilken som helst programmeringsplatform (se Supplerende kodningsfil 1 for de koder, der bruges i MATLab16).
    5. Hvis prøveudtagningsfrekvensen er forskellig for stamme, EMG/aktivering eller kraft, interpoleres datapunkterne, så alle udtages med samme frekvens.
      BEMÆRK: Forskere kan bestemme hyppigheden af optagelse baseret på tidsintervallerne mellem hvert punkt, der er samplet i hele forsøget. Hvis variabler registreres med samme frekvens, vil samplingstiderne være de samme.
  2. Beregn hyppigheden af segmenterede skridt.
    1. Beregn frekvensen ved at bestemme varigheden af et segmenteret skridt i sekunder og dividere 1 (sekund) med varigheden (1/varighed = # skridt pr. sekund).
    2. Bestem manuelt, hvor mange datapunkter der skal erhverves i ex vivo-eksperimenter for at matche frekvensen.
    3. Beregn den tid, der kræves til to trin. Gentag skridtene mindst én gang for estimering inden for muskelmålingsfejl, som vil være nødvendige for efterfølgende statistisk analyse.
  3. Bestem stimuleringsfasen i forhold til belastningsinput ved hjælp af den målte EMG-aktivitet for at bestemme begyndelsen og varigheden af stimuleringen for ex vivo-arbejdssløjferne. Enhver programmeringsplatform kan bruges (se supplerende kodningsfil 1 for den kode, der anvendes i denne undersøgelse).
    1. Se EMG-signal over det samme x-akseområde (tid) som belastningsændring (figur 1). Forstør EMG-signalet, så det er synligt; Dette kan gøres ved at gange EMG-signalet med et vilkårligt tal, omskalere stammen og EMG til at være på samme skala og/eller tilføje EMG-signalet til stammen.
      BEMÆRK: Forfatterne omskalerede stammen og EMG til at være på samme skala ved hjælp af "rescale" -funktionen i MATLab (se supplerende figur 1).
    2. Find hvor EMG-aktiviteten starter og stopper, som angivet ved en ændring i intensitet på to standardafvigelser17,18.
      BEMÆRK: Afhængigt af dyret og musklen svarer EMG-debut måske eller måske ikke til fodkontakt (Monica Daley, UC Irvine, personlig kommunikation) (se diskussionsafsnittet).
    3. Beregn procentdelen af belastningscyklussen (f.eks. 40%), hvor EMG-aktiveringsstarten forekommer, og hvor længe stimuleringen vil forekomme (f.eks. 222 ms).
      BEMÆRK: Forskere bliver nødt til at redegøre for en excitation-kontraktion kobling (ECC) forsinkelse, der adskiller sig mellem in vivo bevægelse og ex vivo arbejdssløjfer og kan være forskellige for hvert dyr og muskel (f.eks. in vivo ECC er 24.5 ms for rotte MG, ex vivo ECC er ~ 5 ms for mus EDL).
  4. Forbered repræsentative belastningsinput til arbejdssløjfestyringsprogrammet. Ethvert program, der kan registrere kraftoutput med input til belastning og stimulering, kan bruges til arbejdssløjfestyringsprogrammet (se afsnittet Diskussion).
    1. Tag det valgte skridt, og interpoler til det passende antal punkter, der er nødvendige for at få trinnet fanget ved in vivo-frekvens i to cyklusser (se trin 1.2).
    2. Skaler skridtet igen for at starte og stoppe ved "nulbelastning" (f.eks. L 0 eller 95% L0) efter strækning med et forudbestemt længdeudsving (se trin 3.3).
    3. "Skaler" valgte skridt, hvis det er nødvendigt, til brug som input til belastningsændringer i mus EDL (se diskussionsafsnittet). For at skalere skal du vælge en længdeudsving, hvortil musens EDL kan strækkes uden skader (f.eks. strækker vi typisk musens EDL med 10% L0 uanset in vivo-arten ). Dette skal muligvis ændres baseret på foreløbige resultater (se trin 3.3).

Figure 1
Figur 1: Længde over tid af in vivo hele forsøget. Længde (mm) plottet mod rottens tid MG. Skridt er afgrænset af cirkler, fra korteste længde til korteste længde, betragtes som enkelt skridt. Klik her for at se en større version af denne figur.

2. Evaluering af maksimal isometrisk kraft af musemuskulaturen ex vivo

  1. Opsæt udstyr og kirurgi.
    BEMÆRK: Se diskussionsafsnittet for en forklaring af det udstyr, der er nødvendigt til ex vivo-arbejdssløjfen.
    1. Forbered et vævsorganbad ved at indsætte oxytube-nåleventilen i vandkappevævsbadet (se materialetabel). Tilslut oxyrøret til en gasflaske med 95% 0 2-5% CO2. Lad 20 psi fylde vandkappens vævsbad.
    2. Operationsområdet klargøres ved at føre et ekstra oxyrør fra gasledningen til en krystalliserende skål fyldt med Krebs-Henseleit-opløsning (trin 2.1.3) nær operationsområdet. Dette vil blive brugt til at holde musklerne luftet og hydreret under og efter operationerne.
      BEMÆRK: Muskler kan også opbevares i denne luftede opløsning i op til 4 timer, hvis mere end en muskel tages ud af musen ad gangen.
    3. Der fremstilles 1 liter Krebs-Henseleit-opløsning indeholdende (i mmol l-1): NaCl (118); KCl (4,75); MgSO4 (1,18); KH2PO4 (1,18); CaCl 2 (2,54); og glucose (10,0) ved stuetemperatur og pH til 7,4 ved anvendelse af HCl og NaOH (se materialetabel). Når du håndterer HCI og NaOH, skal du bære de korrekte personlige værnemidler til beskyttelsesbriller og handsker.
    4. Fyld badet med Krebs-Henseleit-opløsning ved stuetemperatur og pH 7,4. Nedsænk musklen og krogen helt i opløsningen.
    5. Tænd for alt udstyr; dual-mode muskelhåndtagssystem, stimulator og signalgrænseflade (DAQ-kort) (se materialetabel).
  2. EDL muskeldissektion.
    1. Bedøm musen dybt og udfør derefter eutanasi ved cervikal dislokation. Læg musen i enten en højre eller venstre lateral liggende position med den øverste bagben strakt og tæerne rører dissektionstavlen. Fjern pelsen fra anklen til over knæleddet.
    2. Telt huden med tang og skær fra ankelleddet til hofteområdet. Når musklen er blevet eksponeret, skæres rundt om anklen som en "kant" af bukser. Træk huden op for at udsætte benmusklerne tydeligere.
    3. Find fascialinjen, der adskiller tibialis anterior (TA) og gastrocnemius, adskilt ved hjælp af dissektionssaks for at udsætte knæsenerne. Placer dissektionssaks mellem de to blottede knæsener. Saksen vil "fange" på en lomme lige under de blottede knæsener. Blunt dissekerer en "lomme", mens du trækker saksen væk fra benet, indtil saksen når anklen for at udsætte EDL.
    4. Brug en bundet løkkeknude i størrelse 4-0 silkekirurgisk sutur (se materialetabel) til at snøre den ene ende af suturen under senen tættest på knæet. Bind en dobbelt firkantet knude over det proksimale muskel-senekryds uden at placere det på musklen eller inkludere senen. Skær over knuden. Træk forsigtigt løkken, der er bundet til senen, og EDL kommer ud af "lommen".
    5. Tape løkken til dissektionsområdet for at skabe spænding i EDL. Bind en dobbelt firkantet knude ved hjælp af en anden forbundet løkkeknude ved det distale muskel-senekryds uden at placere den på musklen eller inkludere senen. Skær knuden på siden tættere på benet for at fjerne hele EDL fra musen. Skær den ekstra sutur væk fra de dobbelte firkantede knuder på de proksimale og distale sider af musklen og placer musklen i det luftede bad ved operationsområdet.
      BEMÆRK: Sørg for at bemærke, hvilken side der er proksimal og / eller distal, hvis du placerer musklen i et luftbad.
    6. For at placere på servomotorhåndtaget skal du fastgøre EDL lodret mellem ophængte platinelektroder. Fastgør den distale løkkeknude til den stationære krog, og fastgør den proksimale løkkeknude til krogen, der er fastgjort til servomotorarmen. Hæv vævsbadet for at nedsænke musklen i den luftede Krebs-Henseleit-opløsning.
      BEMÆRK: Luftning bør ikke forstyrre musklen, når den er nedsænket. Hvis det gør det, sænk gastrykket. Lad musklerne balancere i 10 minutter, før du begynder stimuleringen.
  3. Mål den maksimale isometriske kraft af EDL-muskel.
    BEMÆRK: Se tabel 1 for protokol om, hvordan man måler maksimal isometrisk kraft ved hjælp af træk og stivkrampe. Se supplerende figur 1 for en illustration af det program, der anvendes af forfatterne.
    1. Stimuler musklen med et supramaksimalt træk for at sikre, at musklen ikke er blevet beskadiget under operationen (80 V, 1 pps, 1ms; Tabel 1; se supplerende figur 2). Hvis der ikke er sket nogen skade, skal du bruge længdeknappen på muskelhåndtagssystemet til at finde en muskellængde ved hjælp af trækstimulering, hvor aktiv spænding er ~ 1V / 0,1271 N med mindre end ~ 0,1V / 0,01271N passiv spænding.
    2. Optag muskelens startlængde fra suturknude til suturknude i volt og millimeter. Indgangsmålinger i kalibreringsdelen af programmet for startlængde (se supplerende figur 1).
    3. Find supramaksimal trækmaksimal isometrisk kraft ved optimal længde (L0) af EDL (tabel 1). Ingen hvileperiode er teknisk nødvendig, men at vente 1 minut mellem stimuleringer vil stabilisere passiv spænding. Optag længden (i volt), hvor den supramaksimale træk er maksimal. Dette er den optimale muskellængde (L0) for træk.
    4. Mål musklen med kalibre i denne længde. Mål musklen fra suturknude til suturknude. Når L 0 er fundet, skal du forkorte musklen tilbage til startlængden (aktiv spænding ~ 1V / 0,1271 N).
    5. Find supramaksimal stivkrampe maksimal isometrisk kraft af EDL (80 V, 180 pps, 500 ms; Tabel 1). Registrer længden (i volt og millimeter) af supramaksimal tetanisk kraft ved L0 og mål fibrene fra suturknude til suturknude igen med kalibre.
      BEMÆRK: Forøgelse af muskellængden i trin på 0,5 V/0,65 mm vil resultere i mere nøjagtig L0 for både træk og stivkrampe.
    6. Find den submaksimale isometriske kraft af EDL (45 V, 110 pps, 500ms; Tabel 1) ved L0 før og efter eksperimentet for at sikre, at træthed ikke opstod fra stimuleringsprotokollen. Et fald på 10% i kraft betragtes som en "træt" muskel.
Eksperiment Simuleringsintensitet (V) Pulsfrekvens (pps / Hz) Stimuleringens varighed (ms) Kommentarer
1. "Opvarmning" 80 1 1 Forøg eller formindsk længden med 0,50 V for at finde passiv spænding på 1 V
2. Optimal muskellængde ryk (L0) 80 1 1 Forøg eller formindsk længden med 0,50 V for at finde passiv spænding på ~ 1 V
3. Optimal muskellængde, stivkrampe (L0) 80 180 500 Hvil 3 min mellem ændring af længde med 0,50 V
4. Submaksimal L0 før eksperimentet 45 110 500 I længden af L0
6. Avatar eksperimenter 45 110 Brug cyklisk repræsentative længdeændringer til muse-EDL
7. Submaksimal L0 efter eksperiment 45 110 500 Vend tilbage til L0 efter eksperiment og mål L0

Tabel 1: Stimuleringsprotokol. Stimuleringsprotokol til at finde supramaksimal og submaksimal træk og stivkrampe optimal længde. Protokollen varierer efter stimuleringsintensitet, timing og impulser pr. Sekund.

3. Fuldførelse af "avatar" arbejdssløjfeteknik ved hjælp af udvalgte in vivo-stammebaner

  1. Opsæt den software, der er nødvendig for at fuldføre "avatar"-arbejdssløjfeteknikker (se materialetabel).
    BEMÆRK: En inputfil (.csv eller lignende), der angiver muskellængden på hvert gangtrin er nødvendigt (se trin 1.4). Input for den procentdel af cyklussen, hvor stimuleringen starter, og for stimuleringens varighed er nødvendige (se f.eks. supplerende figur 3 ).
  2. Komplet "avatar" arbejdssløjfe teknik.
    BEMÆRK: Mens vi bruger et brugerdefineret LabView-program, kan forskere bruge ethvert program, der tillader kontrol af længdeændringer i musens EDL på et servomotorisk håndtag, kontrol af starten (% cyklus) og varighed (ms) af stimulering på bestemte tidspunkter og måling af muskelkraft. Se supplerende figur 3 for en illustration af det program, forfatterne bruger.
    1. Upload ændringerne af den skalerede belastning med udsving i skaleret længde til programmet fra trin 1.4. Se trin 1.4, 3.3 og diskussionsafsnittet for at få mere at vide om "ændringer i skaleret belastning".
    2. Juster om nødvendigt muskelens startlængde (se pkt. 3.3). Startlængden indtastes i V og mm for at kalibrere resultaterne (se supplerende figur 3).
    3. Brug stimuleringens begyndelse og varighed beregnet i trin 1.3.
    4. Kør musklen gennem de skalerede længdeændringer med bestemt længdeudsving i to cyklusser.
    5. Gem data. Hvis der indsamles flere stimuleringsprotokoller på den samme muskel, skal du vente 3 minutter mellem hver stimulering.
    6. Stimuler ved optimal længde (L0) ved hjælp af submaksimal aktivering for at afgøre, om træthed er opstået. Hvis kraften falder med mere end 10%, betragtes musklerne som trætte. Se tabel 1 for stimuleringsprotokoller.
    7. Fjern musklen fra badet. Cut-loop knuder fra musklen og dup overskydende opløsning fra musklen. Væg musklen. Bestem fysiologisk tværsnitsareal ved hjælp af standardformlen: muskelmasse/(L0*1,06)19.
  3. Indstil parametre for "avatar" arbejdssløjfeteknik (se diskussionsafsnittet).
    1. Startlængden og længdeudsvinget bestemmes ved at matche ex vivo passiv spændingsstigning med den passive spændingsstigning observeret in vivo (figur 2).
      BEMÆRK: Denne undersøgelse brugte procent L 0 til at skalere startlængde (mm) og udsving (% L0; se trin 1.4 og diskussionsafsnittet). For at matche spændingsstigningen i ex vivo muse-EDL med stigningen hos in vivo-rotten MG fandt forfatterne, at startlængden ved L0 gav den bedste pasform (figur 2).
    2. Vælg tre startlængder (f.eks. -5% L 0, L 0 og +5% L0). Udfør "avatar"-arbejdssløjfen ved hver af disse startlængder med en bestemt længdeafvigelse (f.eks. 10% L0).
      BEMÆRK: I de nuværende "avatar" eksperimenter med mus EDL blev der brugt en længdeudsving på 10% L0 .
    3. Gentag med nye startlængder og/eller udsving, indtil hastigheden for passiv spænding ex vivo svarer til hastigheden for passiv spændingsstigning in vivo (se figur 2B).
    4. Afhængigt af fibertyper og aktiveringsdynamik i de anvendte muskler øges eller formindskes varigheden af stimuleringen for at optimere matchet mellem ex vivo og in vivo kraft. Det kan således være nødvendigt at ændre stimuleringens begyndelse og/eller varighed for bedst muligt at matche in vivo-kraftproduktion under "avatar"-eksperimenter.
    5. For at afgøre, om dette er nødvendigt (se diskussionsafsnittet), plottes kraften over tid af "avatar" og in vivo-muskel (figur 3) og beregner bestemmelseskoefficienten R2 ved at kvadrere den skalerede korrelation mellem mål- og "avatar" muskelkraft (se Repræsentative resultater).

Figure 2
Figur 2: Matchende passiv spændingsstigning. Arbejdssløjfer, der viser in vivo- og ex vivo-stigningen i passiv spænding (pile). In vivo skaleret arbejdssløjfe fra rotte MG (sort), der går ved 2,9 Hz (data fra Wakeling et al.15). Ex vivo skalerede arbejdssløjfer fra musens EDL (grøn) ved 2,9 Hz. (A) Startlængden på musens EDL-muskel er +5% L0. (B) Startlængden af musens EDL-muskel er L0. Bemærk, at ex vivo passiv spændingsstigning matcher in vivo spændingsstigningen i A, men ikke i B. Tykkere linjer indikerer stimulering. Klik her for at se en større version af denne figur.

Figure 3
Figur 3: Optimering af stimuleringsvarigheden af musens EDL til at matche in vivo-kraften hos rotte MG (sort linje). Den kraft, der genereres af musens EDL ved hjælp af EMG-baseret stimulering (grøn stiplede linje) falder tidligere end in vivo-kraften, sandsynligvis på grund af hurtigere deaktivering af musens EDL sammenlignet med rotte MG. For at optimere tilpasningen mellem in vivo- og ex vivo-kræfterne blev musens EDL stimuleret i længere tid (solid grøn linje). EMG-baseret stimulation R2 = 0,55, Optimeret stimulationR2 = 0,91. Klik her for at se en større version af denne figur.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Målet med "avatar"-eksperimenterne er at replikere in vivo-kraftproduktion og arbejdsoutput så tæt som muligt under ex vivo-arbejdssløjfeeksperimenter. Denne undersøgelse valgte at bruge mus EDL som en "avatar" for rotte MG, fordi mus EDL og rotte MG begge består af det meste af hurtige ryk muskler20,21. Begge muskler er primære bevægere af ankelleddet (EDL ankel dorsiflexor, MG ankelplantarflexor) med lignende pennationsvinkler (mus EDL 12,4 + 2,12 ° 22, rotte MG 20 ° anvendt i denne undersøgelse15). Skalerede repræsentative arbejdssløjfer af rotte MG15 blev sammenlignet med ex vivo "avatar" -eksperimenter (figur 4) ved hjælp af to forskellige stimuleringsprotokoller (en fra målt EMG-aktivitet og en optimeret som i trin 3.3). R 2-værdier, der præsenteres her, blev beregnet ved hjælp af hele den skalerede strækforkortelsescyklus (2 cyklusser/tilstand), hvor hver cyklus havde mere end 2000 punkter svarende til bevægelseshastigheden (gang = 5521 point, trav = 5002, galop = 2502 point). Arbejdssløjfer blev skaleret for at tage højde for forskelle i muskelstørrelse, P0 og PCSA. Skalering blev udført ved lineær kortlægning af kraft og belastning på en lignende skala (0-1) for at sammenligne rotte MG og mus EDL. Visuelt er det tydeligt, at optimering af stimuleringsprotokollen (figur 4B) for at tage højde for forskellige aktiveringsdynamikker i musens EDL- og rotte-MG-muskler forbedrer tilpasningen til in vivo-rottens MG-kraft sammenlignet med den EMG-baserede aktivering (se diskussionsafsnittet). For musens EDL øgede ca. en fordobling af stimuleringsvarigheden for langsommere belastningsbaner (gang og trav) R2 med 62% i gang og 109% i trav. For den hurtigere belastningsbane (galop) øgede stimuleringstiden med halvdelen af den observerede tid R2 med 22%.

Figure 4
Figur 4: Sammenligning af in vivo og ex vivo arbejdssløjfer. Arbejdssløjfer af in vivo rotte MG (sort) og ex vivo mus EDL (grøn) under gang (2,9 Hz) ved hjælp af in vivo stammebaner. Den tykkere linje indikerer stimulering i både in vivo og ex vivo arbejdssløjfer. (A) Arbejdssløjfe af in vivo rotte MG (sort) og ex vivo mus EDL (stiplet grøn) under gang ved hjælp af EMG-baseret stimuleringsprotokol. (B) Arbejdssløjfe af in vivo rotte MG (sort) og ex vivo mus EDL (konstant grøn) under gang (2,9 Hz) ved hjælp af optimeret stimulering. Klik her for at se en større version af denne figur.

HøjR2 mellem EDL ex vivo-kraftproduktion hos mus og in vivo-kraftproduktion af rottemedial gastrocnemius (MG)15 indikerer god replikation (figur 5). I EMG-baserede stimuleringseksperimenter var de gennemsnitligeR2-værdier 0,535, 0,428 og 0,77 for henholdsvis gang, trav og galop. I optimerede stimuleringseksperimenter var de gennemsnitlige R2-værdier 0,872, 0,895 og 0,936 i henholdsvis gang, trav og galop. Som tidligere diskuteret (trin 3.3, figur 5), afhængigt af aktiveringsdynamikken i de anvendte muskler, kan stimuleringsprotokollen også optimeres. Forudsigelse af in vivo MG-kraft ved hjælp af ex vivo muse-EDL blev forbedret på tværs af alle lokomotoriske hastigheder ved at optimere stimulering, øgeR2 (figur 5A, B) og reducere rodmiddelkvadratfejl (RMSE). RMSE faldt efter optimering for alle hastigheder (figur 6). Den gennemsnitlige RMSE for EMG-baseret stimulering var 0,31, 0,43 og 0,158 for gang, trav og galop. Den gennemsnitlige RMSE for optimeret stimulering var 0,181, 0,116, 0,101 for gang, trav og galop.

Figure 5
Figur 5: R 2 Værdier for in vivo- og ex vivo-kraftproduktion: Boks og whisker plot af R2-værdier til in vivo- og ex vivo-kraftsammenligninger. Individuelle observationer plottet, median, 25. og 75. percentil angivet. (A)R2-værdier for in vivo- og ex vivo-kraftproduktion ved hjælp af stimuleringsprotokol baseret på målt in vivo EMG-signal under gang ved 2,9 Hz (grøn), trav ved 3,2 Hz (magenta) og galoppering ved 6,2 Hz (cyan). (B)R2-værdier for in vivo- og ex vivo-kraftproduktion ved optimeret stimulering (se figur 2). Optimering af stimuleringens begyndelse og varighed øgedeR2 for alle gangarter. EMG-baseret stimulering: gå R 2 = 0,50-0,55, trav R 2 = 0,37-0,47, galop R2 = 0,62-0,90; optimeret stimulering: gå R 2 = 0,74-0,93, trav R 2 = 0,85-0,92, galop R2 = 0,87-0,97. Klik her for at se en større version af denne figur.

Figure 6
Figur 6: Rod-middelkvadratfejl (RMSE) for in vivo- og ex vivo-kraftproduktion. Boks og whisker plot af RMSE værdier for in vivo og ex vivo kraft sammenligninger. Individuelle observationer plottet, median, 25. og 75. percentil angivet. A) RMSE-værdier for in vivo- og ex vivo-kraftproduktion ved hjælp af EMG-baseret stimuleringsprotokol. B) RMSE-værdier for in vivo og ex vivo ved hjælp af optimeret stimuleringsprotokol. Optimering af stimuleringens begyndelse og varighed reducerede RMSE for alle gangarter. Gå ved 2,9 Hz (grøn), trav ved 3,2 Hz (magenta) og galop ved 6,4 Hz (cyan). Klik her for at se en større version af denne figur.

For at teste udførelsen af traditionelle arbejdssløjfemetoder til forudsigelse af in vivo-muskelkræfter blev sinusformede arbejdssløjfer også udført for musens EDL med samme frekvens, længdeudsving, startlængde, stimuleringsbegyndelse og varighed som for "avatar" -eksperimenterne ved hjælp af in vivo rotte MG-stammebaner. R2-værdierne var signifikant lavere end for in vivo-stammebanerne for både EMG-baserede og optimerede stimuleringsprotokoller (figur 7). Gennemsnitlige R2-værdier for EMG-baseret stimulering ved hjælp af sinusformede længdebaner var 0,062, 0,067 og 0,141 ved gang-, trav- og galopfrekvenser. GennemsnitligeR2-værdier for optimeret stimulering ved hjælp af sinusformede længdebaner var 0,09, 0,067 og 0,141 ved gang-, trav- og galopfrekvenser.

Figure 7
Figur 7: R2 Værdier for in vivo- og ex vivo-kraftproduktion ved hjælp af sinusformede længdeændringer. Boks og whisker plot af RMSE værdier for in vivo og ex vivo kraft sammenligninger. Individuelle observationer plottet, median, 25. og 75. percentil angivet. R2-værdier for gang (grøn, 2,9 Hz), trav (magenta, 3,2 Hz) og galop (cyan, 6,2 Hz) ved hjælp af sinusformede længdeændringer med EMG-baserede (gennemskinnelige) og optimerede (uigennemsigtige) stimuleringsprotokoller. For både EMG-baseret og optimeret stimulering varR2-værdierne lavere for sinusformede længdeændringer end for in vivo-længdeændringer. EMG-baseret stimulering: gå R 2 = 0,00 - 0,30, trav R 2 = 0,00 - 0,02, galop R2 = 0,03 - 0,07; optimeret stimulering: gå R 2 = 0,02 - 0,21, trav R 2 = 0,02 - 0,12, galop R2 = 0,12 - 0,17. Klik her for at se en større version af denne figur.

Arbejdssløjfer produceret af ex vivo-musens EDL-muskel ved hjælp af sinusformede længdebaner efterligner ikke så nøjagtigt in vivo-rotte-MG-kraft sammenlignet med in vivo-stammebaner (figur 8). Ændringen i arbejde produceret af sinusformede vs. in vivo belastningsbaner kan forklares ved fraværet af stamme- og hastighedstransienter i sinusformet bane (figur 9). Mens musklerne blev stimuleret i lignende længder under den aktive afkortningsfase af sammentrækningerne i både sinusformede baner og in vivo-baserede belastningsbaner, forekom stimuleringens begyndelse i forskellige faser af cyklussen (f.eks. Stimuleringsdebut forekom i en fase på 74% for trav-EMG-baseret stimulering, men i en fase på 43% for EMG-baseret stimulering til gang; se diskussionsafsnittet).

Figure 8
Figur 8: Sammenligning af in vivo og ex vivo sinusformede arbejdssløjfer. (A) In vivo arbejdssløjfe (sort) fra rotte MG og ex vivo arbejdssløjfe (stiplede magenta) fra mus EDL ved hjælp af sinusformet belastningsbane og EMG-baseret stimulering. (B) In vivo arbejdssløjfe (sort) fra rotte MG og ex vivo arbejdssløjfe (fast magenta) fra mus EDL ved hjælp af sinusformet belastningsbane og optimeret stimulering. Bemærk, at de sinusformede arbejdssløjfer overvurderer in vivo-arbejdet på grund af fraværet af belastnings- og hastighedstransienter i sinusformet bane. EMG-baseret stimulation R2 = 0,0003, optimeret stimulationR2 = 0,084. Klik her for at se en større version af denne figur.

Figure 9
Figur 9: Sammenligning af in vivo-stamme og ex vivo sinusformede længdebaner. Sammenligning af in vivo stamme og ex vivo sinusformede længdebaner ved gang (grøn), trav (magenta) og galop (blå). Den faste linje er in vivo stammebane. Stiplede linje ex vivo sinusformet længdebane. Den fremhævede del er stimulering. Stimulering startede i samme længde under forkortelsesfasen af skridtet. Pile, der angiver belastnings- og hastighedstransienter. Afvigelser fra sinusformede er impedans fra udefrakommende kræfter på muskler. Klik her for at se en større version af denne figur.

Supplerende figur 1: Program, der anvendes til indsamling af isometrisk maksimal kraft ved optimal længde. Programmet bruges til at bestemme optimal længde under supramaksimal og submaksimal træk og tetanisk stimulering. Klik her for at downloade denne fil.

Supplerende figur 2: Levedygtig trækrespons. Twitch svar af mus EDL. Twitch-kraften stiger og falder hurtigt og skal nå aktiv spænding på ~ 1 V. "Støj" skal være minimal, efter at den maksimale aktive spænding er nået. Klik her for at downloade denne fil.

Supplerende figur 3: Program, der bruges til at indsamle arbejdssløjfedata. Programmet bruges til at kontrollere muskellængde og timing af stimulering i ex vivo arbejdssløjfer. Klik her for at downloade denne fil.

Supplerende kodningsfil 1: MATLab-kode, der bruges til at segmentere og oprette en eksperimentel protokol til arbejdssløjfen. MATLab-kode, der blev brugt til at segmentere måltrinoplysninger (længde, EMG-aktivering og kraft) i individuelle skridt. Koden omfatter skalering og interpolering af måldyrets trin i længder, som ex vivo-muse-EDL kan strække. Derudover inkluderer kode til at udjævne EMG-signal og sammenligne aktivering for at vælge begyndelse og varighed af stimulering i ex vivo arbejdssløjfeeksperimenter. Klik her for at downloade denne fil.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Mens organismer bevæger sig problemfrit på tværs af landskaber, varierer de underliggende belastninger og belastninger, som musklerne oplever, drastisk 1,6,23. Under både in vivo bevægelse 1,24 og i "avatar" eksperimenter stimuleres musklerne submaksimalt under cykliske, ikke-stabile forhold. De isometriske kraftlængde- og isotoniske krafthastighedsforhold er ikke velegnede til at forudsige muskelkraft under disse forhold2. Forståelse af virkningerne af ikke-stabil belastning (dvs. transienter) og belastning er afgørende for at forudsige kraftproduktion under in vivo-bevægelse og er derfor hovedbegrundelsen for at udvikle disse "avatar" -eksperimenter2. "Avatar" eksperimenter giver os mulighed for at kontrollere muskelbelastning og belastningsbaner, mens vi måler kraftudgang. "Avatar" -teknikken undersøger musklernes kraftrespons under in vivo-lignende forhold uden forvirrende faktorer for neural kontrol og seneoverholdelse. For at udføre "avatar" -eksperimenterne har forskere brug for et program, der gør det muligt for en muskel at gennemgå foreskrevne længdeændringer med evnen til at stimulere ved forskellige startlængder og i varierende varighed (se supplerende figur 3 for det program, forfatterne bruger). Forskere skal specificere startmuskellængde (mm), udflugtslængde (mm), stimuleringsstart (% af cyklusvarighed) og varighed af stimulering (ms), før de udfører eksperimenter (se trin 1.3-1.4for at opnå værdier for disse parametre). Generelt er det ofte ønskeligt at vælge skridt, der er repræsentative for alle skridt i forsøget (f.eks. start og slut i samme længde, nå en lignende topkraft, have gennemsnitlig EMG-aktivitet osv.). Bestemmelse af, om EMG/aktivering og kraftdata fra et valgt skridt er repræsentativt for andre skridt i samme forsøg, kan være nyttigt til "tuning" senere, hvilket kan gøres ved at plotte arbejdssløjfer (kraft versus længde) af hele forsøget ved hjælp af måldyrets muskel. Under tobenet og firbenet bevægelse afgrænser den korteste længde til korteste længde generelt et helt skridt (tå-off til tå-off), men EMG-aktivering kan variere. Hos nogle dyr og muskler er EMG-aktivering tæt forbundet med fodkontakt, såsom rotten MG vist her22. Hos andre dyr, såsom perlehøns lateral gastrocnemius, forekommer EMG-aktivering generelt i den længste længde for at opnå mere stabilitet i ukendt terræn25.

For at udføre "avatar" -eksperimenter er det vigtigt at minimere støjen i ex vivo-kraftdataene . Kraftmålinger er følsomme over for flere problemer, herunder men ikke begrænset til rivning af musklerne under operationen, overholdelse af suturerne, hvis sløjfeknuderne er for lange, forkert skalering af længdeindgangene og udflugt og muskeltræthed. Muskelrivning sker ofte ved "dissekering af lommen" (trin 2.2.3) og binding af løkkeknuden omkring den proksimale del af senen (trin 2.2.4). Mens du "dissekerer lommen", vil det at holde dissektionssaksen flad og vandret til musklen forhindre spidserne i at hakke EDL. Derudover vil træk dissektionssaksen væk og distalt under stump dissekering også begrænse kontakten mellem dissektionssaksen og EDL-musklerne. Derudover skal musklerne holdes fugtige med Krebs-Henseliet opløsning under operationsforberedelsen, og når de bruges på riggen.

Korrekt skalering af længdeindgange er mere kompliceret. Muskelpassiv og aktiv kraft kan blive påvirket, hvis startlængden og/eller udsvinget ikke skaleres korrekt. Ex vivo-stigningen i passiv spænding bør svare til in vivo-stigningen i passiv spænding (se figur 1). Et skaleringsproblem, der er blevet observeret i tidligere eksperimenter, er, at både passiv og aktiv spænding kan påvirkes, hvis længdeudsvinget (startlængde til længste længde) er for lille eller for stort. Teoretisk set bør muskler nå maksimal kraft nær deres optimale længde (L 0)26, hvilket er grunden til, at vi bruger optimal længde (L0) til at skalere in vivo muskellængder i ex vivo "avatar" eksperimenter for nøjagtigt at replikere in vivo kraftproduktion. Arkitektoniske forskelle mellem musklerne vil spille en rolle i bestemmelsen af startlængden og længdeudflugtsparametrene. Selvom optimal længde (L0) findes under supramaksimalt stimulerede isotoniske og isometriske forhold, kan brug af den som en skaleringsmetrik i "avatar" -eksperimenter potentielt fremhæve begrænsninger af kraftlængde- og krafthastighedsforholdene under cyklisk bevægelse, der kræver mere undersøgelse. Under de fleste steady-state-forhold kan muskelens øjeblikkelige længde, hastighed og aktivering (dvs. kraftlængde og krafthastighedsegenskaber) bruges til at forudsige kraft og arbejdsydelse med rimelig nøjagtighed 12,24,27. Under dynamiske forhold med variabel belastning øges kraften som funktion af hastighed28 og har et komplekst forhold til belastning og aktivering29,30. Dette modsiger musklernes isotoniske krafthastighed og isometriske kraftlængdeegenskaber28. Hos rotten MG er belastnings- og hastighedstransienter tegn på belastning, såsom fodkontakt eller interaktion med miljøet (dvs. ujævnt terræn, vind, pludselig retningsændring for at undgå prædation) (figur 9). Disse rotte MG-belastningsbaner har, som de fleste realistiske forhold, pludselige ændringer i den påførte belastning, kraftproduktion og arbejdsydelse 2,28. Denne eksperimentelle metode har til formål at fremhæve disse komplekse interaktioner mellem stamme-, hastigheds- og aktiveringsdynamik under in vivo-betingelser, der ikke forklares godt af traditionelle kraftlængde- og krafthastighedsforhold.

Andre problemer kan opstå, når muskelstartlængden er for kort eller lang. En for kort startlængde vil resultere i en reduceret spændingsstigning under den passive og aktive strækning (ikke vist), mens en for lang startlængde vil resultere i en øget stigningshastighed i passiv spænding (se figur 1B). Brug af forholdet mellem aktiv og passiv spænding kan være nyttigt. For eksempel er passiv spænding (N) hos rotte MG generelt omkring halvdelen af den aktive spænding (figur 2). Hvis en muskel starter for lang og/eller strækkes til en længde, der er for lang, kan den passive spænding være for høj i forhold til den aktive spænding (se figur 1B), og kraften kan falde hurtigt på grund af overstrækning. Også strækning til en længde, der er for lang, vil potentielt skade musklen og kan få musklen til at blive hurtigere træt. Derudover kan aktiv spænding forekomme usmeltet, hvis startlængden er for kort og / eller musklen ikke strækkes til en lang nok længde.

Foreløbige eksperimenter er nødvendige for at bestemme startlængde og udflugt baseret på L0. Yderligere indledende eksperimenter kan være nødvendige for at justere varigheden af stimuleringen, hvis aktiveringsdynamikken i de anvendte muskler er anderledes. Disse optimeringer er nødvendige, fordi fibertypesammensætningen og / eller aktiveringsdynamikken i in vivo- og ex vivo-muskler kan være forskellige. I vores repræsentative resultater (figur 4 og figur 5) brugte vi to stimuleringsprotokoller til muse-EDL under ex vivo-eksperimenter til at replikere in vivo-rotte MG-kraftproduktion. For at optimere kraftproduktionen i musens EDL, så den passer bedst til in vivo rotte MG, blev stimuleringsvarigheden øget (figur 2 og figur 3). Rat MG består af langsommere fibertyper end mus EDL31,32,33. Dette var tydeligt i "avatar" -eksperimenter, fordi ex vivo mus EDL-muskler producerede kraft hurtigere efter excitation, og kraft faldt hurtigere efter deaktivering end observeret in vivo hos rotte MG15 (figur 2), selv efter at der var taget højde for excitations-kontraktionsforsinkelsesforskelle mellem in vivo og ex vivo betingelser34. Afhængigt af ex vivo og in vivo målmusklerne kan optimering af stimulering også være nødvendig i andre "avatar" -eksperimenter. Enten musens EDL- eller soleus-muskler (SOL) kan anvendes i denne ex vivo-arbejdssløjfeteknik. EDL blev valgt som en "avatar" for rotten MG på grund af lighederne i muskelfibertype og pennationsstruktur. Det er muligt, at nogle muskler kan have en kompleks struktur og ikke kan efterlignes ved hjælp af muskler fra laboratoriegnavere som en "avatar".

Mens "avatar" -eksperimenter har brug for en vis manuel optimering for bedst at replikere in vivo-kraftproduktion, er teknikken anvendelig til en række forskellige dyr og lokomotoriske tilstande. "Avatar"-teknikken kan være særlig nyttig til at forstå in vivo-kraftproduktion hos dyr, hvis muskler er for store eller på anden måde utilgængelige til ex vivo-forsøg. Mens der kun er udført indledende arbejde på større dyr35, har dette arbejde vist potentiale for anvendeligheden af denne teknik på tværs af dyr, muskler og bevægelsesgang ved hjælp af laboratoriemus som "avatarer". Nytten af "avatar" -eksperimenter afhænger af, hvor nøjagtigt en praktisk, billig, let tilgængelig og velkarakteriseret laboratoriegnavermodel (dvs. muse-EDL) kan bruges til at forstå in vivo-mekanik i forskellige muskler fra forskellige arter af hvirveldyr. Resultater fra foreløbige "avatar" eksperimenter præsenteret her (rotte MG) og andre steder (perlehøns LG19), tyder på, at denne teknik kan bruges til nøjagtigt at forudsige in vivo kræfter og kunne anvendes på andre dyr. Fremtidige anvendelser af denne metode bør udvide de typer muskler og dyr, der er blevet brugt som både mål og "avatar" under ex vivo- og in vitro-forsøg. "Avatar" eksperimenter giver os mulighed for at undersøge faktorer, der påvirker muskelkraft og arbejdsydelse under in vivo bevægelse, når muskelbelastning og belastning varierer brat 1,2,19. Specifikt giver "avatar" -metoden os mulighed for at undersøge virkningerne af belastnings- og hastighedstransienter på muskelkraft, der ikke fanges af traditionelle muskelmodeller eller sinusformede arbejdssløjfeeksperimenter.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Alle forfattere anerkender, at der ikke er nogen interessekonflikt.

Acknowledgments

Vi takker Dr. Nicolai Konow for at levere de data, der er brugt i denne undersøgelse. Finansieret af NSF IOS-2016049 og NSF DBI-2021832.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Braided Non-Absorbable Silk Suture 4-0  Mersilk  734H
Calcium Chloride Dihydrate (CaCl2) Sigma-Aldrich 1086436 Krebs-Henseleit solution
Dextrose  Sigma-Aldrich D9434 Krebs-Henseleit solution
HEPES Sigma-Aldrich PHR1428 Krebs-Henseleit solution
Hydorchloric Acid (HCl)  Sigma-Aldrich 1.37055 Krebs-Henseleit solution
LabView Data Collection  Lab-View
Magnesium Sulfate (MgSO4) Sigma-Aldrich M7506 Krebs-Henseleit solution
Potassium Chloride (KCl)  Sigma-Aldrich P3911 Krebs-Henseleit solution
Potassium Phosphate Monobasic (KH2PO4) Sigma-Aldrich 5.43841 Krebs-Henseleit solution
S88 Stimulator Grass M643H05 Available for purchase on Ebay
Series 300B Lever System Aurora 1200A includes water-jacket tissue bath
Sodium Bicarbonate (NaHCO3) Sigma-Aldrich S5761 Krebs-Henseleit solution
Sodium Chloride (NaCl)  Sigma-Aldrich S9888 Krebs-Henseleit solution
Sodium Hydroxide (NaOH) Sigma-Aldrich S5881 Krebs-Henseleit solution
Wild Type Mice Jackson Laboratory B6C3Fe a/a Ttn mdm/J

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Dickinson, M. H. How Animals move: an integrative view. Science. 288 (5463), 100-106 (2000).
  2. Sponberg, S., Abbott, E., Sawicki, G. S. Perturbing the muscle work loop paradigm to unravel the neuromechanics of unsteady locomotion. Journal of Experimental Biology. 226 (7), 243561 (2023).
  3. Daley, M. A., Biewener, A. A. Running over rough terrain reveals limb control for intrinsic stability. Proceedings of the National Academy of Sciences. 103 (42), 15681-15686 (2006).
  4. Daley, M. A., Usherwood, J. R., Felix, G., Biewener, A. A. Running over rough terrain: guinea fowl maintain dynamic stability despite a large unexpected change in substrate height. Journal of Experimental Biology. 209 (1), 171-187 (2006).
  5. Daley, M. A. Understanding the agility of running birds: Sensorimotor and mechanical factors in avian bipedal locomotion. Integrative and Comparative Biology. 58 (5), 884-893 (2018).
  6. Biewener, A. A. Animal locomotion. , Oxford University Press. Oxford New York. (2003).
  7. Robertson, B. D., Sawicki, G. S. Unconstrained muscle-tendon workloops indicate resonance tuning as a mechanism for elastic limb behavior during terrestrial locomotion. Proceedings of the National Academy of Sciences. 112 (43), E5891-E5898 (2015).
  8. Josephson, R. K. Mechanical power output from striated muscle during cyclic contraction. The Journal of Experimental Biology. 114, 493-512 (1985).
  9. Ahn, A. N. How muscles function - the work loop technique. Journal of Experimental Biology. 215 (7), 1051-1052 (2012).
  10. Sawicki, G. S., Robertson, B. D., Azizi, E., Roberts, T. J. Timing matters: tuning the mechanics of a muscle-tendon unit by adjusting stimulation phase during cyclic contractions. Journal of Experimental Biology. 218 (19), 3150-3159 (2015).
  11. Libby, T., Chukwueke, C., Sponberg, S. History-dependent perturbation response in limb muscle. Journal of Experimental Biology. 223 (1), (2020).
  12. Askew, G. N., Marsh, R. L., Ellington, C. P. The mechanical power output of the flight muscles of blue-breasted quail ( Coturnix chinensis ) during take-off. Journal of Experimental Biology. 204 (21), 3601-3619 (2001).
  13. Sponberg, S., Libby, T., Mullens, C. H., Full, R. J. Shifts in a single muscle's control potential of body dynamics are determined by mechanical feedback. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences. 366 (1570), 1606-1620 (2011).
  14. Loeb, G. E., Brown, I. E., Cheng, E. J. A hierarchical foundation for models of sensorimotor control. Experimental Brain Research. 126 (1), 1-18 (1999).
  15. Wakeling, J. M., Tijs, C., Konow, N., Biewener, A. A. Modeling muscle function using experimentally determined subject-specific muscle properties. Journal of Biomechanics. 117, 110242 (2021).
  16. The Mathworks. MATLAB:R2021a. The Mathworks. , (2021).
  17. Tenan, M. S., Tweedell, A. J., Haynes, C. A. Analysis of statistical and standard algorithms for detecting muscle onset with surface electromyography. PLOS ONE. 12 (5), 0177312 (2017).
  18. Roberts, T. J., Gabaldón, A. M. Interpreting muscle function from EMG: lessons learned from direct measurements of muscle force. Integrative and Comparative Biology. 48 (2), 312-320 (2008).
  19. Rice, N., Bemis, C. M., Daley, M. A., Nishikawa, K. Understanding muscle function during perturbed in vivo locomotion using a muscle avatar approach. Journal of Experimental Biology. 226 (13), 244721 (2023).
  20. Silva Cornachione, A., CaçãoOliveiraBenedini-Elias, P., Cristina Polizello , P., César Carvalho, L., CláudiaMattiello-Sverzut, A. Characterization of Fiber types in different muscles of the hindlimb in female weanling and adult wistar rats. Acta Histochemica Et Cytochemica. 44 (2), 43-50 (2011).
  21. Hämäläinen, N., Pette, D. The histochemical profiles of fast fiber types IIB, IID, and IIA in skeletal muscles of mouse, rat, and rabbit. Journal of Histochemistry & Cytochemistry. 41 (5), 733-743 (1993).
  22. Charles, J. P., Cappellari, O., Spence, A. J., Hutchinson, J. R., Wells, D. J. Musculoskeletal geometry, muscle architecture and functional specialisations of the mouse hindlimb. PLOS ONE. 11 (4), 0147669 (2016).
  23. Nishikawa, K. Titin: A Tunable spring in active muscle. Physiology (Bethesda, Md). 35 (3), 209-217 (2020).
  24. Dick, T. J. M., Biewener, A. A., Wakeling, J. M. Comparison of human gastrocnemius forces predicted by Hill-type muscle models and estimated from ultrasound images). The Journal of Experimental Biology. 220, 1643-1653 (2017).
  25. Daley, M. A., Biewener, A. A. Leg muscles that mediate stability: mechanics and control of two distal extensor muscles during obstacle negotiation in the guinea fowl. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 366 (1570), 1580-1591 (2011).
  26. Seth, A., Sherman, M., Reinbolt, J. A., Delp, S. L. OpenSim: a musculoskeletal modeling and simulation framework for in silico investigations and exchange. Procedia IUTAM. 2, 212-232 (2011).
  27. Sandercock, T. G., Heckman, C. J. Doublet potentiation during eccentric and concentric contractions of cat soleus muscle. Journal of Applied Physiology. 82 (4), Bethesda, Md. 1219-1228 (1997).
  28. Marsh, R. L. How muscles deal with real-world loads: the influence of length trajectory on muscle performance. The Journal of Experimental Biology. 202, 3377-3385 (1999).
  29. Hessel, A. L., Monroy, J. A., Nishikawa, K. C. Non-cross bridge viscoelastic elements contribute to muscle force and work during stretch-shortening cycles: evidence from whole muscles and permeabilized fibers. Frontiers in Physiology. 12, 648019 (2021).
  30. Lindstedt, S., Nishikawa, K. Huxleys' missing filament: form and function of titin in vertebrate striated muscle. Annual Review of Physiology. 79, 145-166 (2017).
  31. Abbate, F., De Ruiter, C. J., Offringa, C., Sargeant, A. J., De Haan, A. In situ rat fast skeletal muscle is more efficient at submaximal than at maximal activation levels. Journal of Applied Physiology. 92 (5), 2089-2096 (2002).
  32. Eng, C. M., Smallwood, L. H., Rainiero, M. P., Lahey, M., Ward, S. R., Lieber, R. L. Scaling of muscle architecture and fiber types in the rat hindlimb. Journal of Experimental Biology. 211 (14), 2336-2345 (2008).
  33. Manuel, M., Chardon, M., Tysseling, V., Heckman, C. J. Scaling of motor output, from mouse to humans. Physiology (Bethesda, Md). 34 (1), 5-13 (2019).
  34. Zajac, F. E. Muscle and tendon: properties, models, scaling, and application to biomechanics and motor control. Critical Reviews in Biomedical Engineering. 17 (4), 359-411 (1989).
  35. Rice, N. Understanding muscle function during in vivo locomotion using a novel muscle avatar approach. ProQuest Dissertations and Theses. , https://libproxy.nau.edu/login?url=https://www.proquest.com/dissertationstheses/understanding-muscle-function-during-em-vivo/docview/2444890224/se-2?accountid=12706 (2020).

Tags

Avatar Ex vivo Work Loop Eksperimenter In vivo stamme Aktivering Bevægelsesadfærd Muskelkraft Produktion Arbejdsydelse Neurale og mekaniske systemer Biologisk organisation Kontrolhierarki Muskelmodeller In vivo muskelkraft In vivo muskelarbejde muskelmekanik belastning og belastningsforhold In vivo bevægelse belastning og hastighedstransienter neural aktivering muskuloskeletal kinematik Miljøbelastninger Avatar teknik
"Avatar", en modificeret <em>ex</em> vivo arbejdssløjfe eksperimenter ved hjælp af <em>in vivo</em> stamme og aktivering
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Bemis, C., Nishikawa, K. "Avatar", a … More

Bemis, C., Nishikawa, K. "Avatar", a Modified Ex vivo Work Loop Experiments Using In vivo Strain and Activation. J. Vis. Exp. (198), e65610, doi:10.3791/65610 (2023).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter