August 31st, 2018
Çalışmada motor açıkları sıçanlarda miktar otomatikleştirmek amaçladık. İlk değerlendirme modeli motor kaybı meydana gelen bir intracortical elektrot implantasyon motor korteks değerlendiriyor. Biz geliştirme ve kolayca adapte edilebilir, basit ve kullanıma hazır yazılım kodlama kullanarak bir izleme algoritma kullanımı raporu.
Bu yöntem, objektif Motor Fonksiyon Metrikleri oluşturarak küçük hayvan Davranış Testlerinde tutarlılığı artırmaya yardımcı olabilir. Bu tekniğin avantajı, geleneksel yöntemlerin aksine, sonuçların insan hatasını, çabasını ve zamanını azaltan bir bilgisayar sistemi tarafından ölçülmesidir. Bu prosedürü gösteren, Capadona Laboratuvarı'ndan Lisans Araştırmacıları Marina Yu ve Sydney Lindner olacaktır.
Çekime başlayın ve hayvanı, Izgara Testine başlamak için araştırmacıdan uzağa bakacak şekilde ızgaranın ortasına yerleştirin. Yukarıdan video kaydedilirken hayvanın üç dakika boyunca serbestçe koşmasına izin verin. Üç dakikalık süre sona erdiğinde çekimi durdurun ve hayvanı ev kafesine geri koyun.
Izgarayı Klor Dioksit bazlı bir Sterilant ile temizleyin ve testten önce yüzeylerin tamamen kurumasına dikkat edin. Ardından, Merdiven Testi için hayvanı temiz ve geçici bir kafese koyun. Merdiven Aparatını, Başlangıç Kafesinin temiz bir kafes olduğu ve Bitiş Kafesinin hayvanın canlı kafesi olduğu iki kafesi kapsayacak şekilde ayarlayın, bu da koşuyu tamamlamak için bir teşviktir.
Fotoğraf makinesini, merdivenin uzunluğuna odaklanmış bir tripod üzerine yerleştirin. Kameranın merceği merdiven basamağının yüksekliğinde olacak şekilde tripoda kadar uzatın. Kamerayı, basamaklar lensle tam olarak hizalanacak şekilde konumlandırın, çünkü bu, BVAS Kodundaki Kayma Algılama Algoritması için önemlidir.
Video kaydını başlatın ve hayvanın ön pençelerini merdivenin ilk basamağı üzerinde tutarak koşuya başlamasına izin verin. Hayvanın yardım almadan merdivene çıkmasına izin verin. Çekim sırasında hayvanın başlangıç çizgisinden bitiş çizgisine kendi hızında hareket etmesine izin verin.
Son olarak, video kaydını sonlandırın ve hayvan koşuyu tamamladıktan sonra hayvanı merdivenden çıkarın. Tüm Izgara Testi videoları için her videoyu hayvanın tanımıyla adlandırarak başlayın. Şimdi her hayvanın adını taşıyan videoları çekin ve dosyaları kendi depolama klasörlerine yerleştirin.
Ardından, her etüt ve test modu için verileri depolamak üzere yeni bir boş elektronik tablo dosyası oluşturun. Ardından, Yükleyici simgesine çift tıklayarak en son BVAS sürümünü yükleyin. Kurulum tamamlandıktan sonra, aşağıdaki seçeneklere izin veren BVAS Ana Menüsünü getirmek için BVAS Programı simgesine çift tıklayın: Izgara Analizi, Merdiven Analizi, Merdiven İncelemesi veya Çık.
BVAS Programı içinde, üst menü ekranından Izgara Analizi'ni seçerek başlayın. Ardından, analiz edilecek video dosyasını bulmak üzere dosya sistemine göz atmak için üst giriş kutusunun yanındaki Üç Nokta düğmesini kullanın. Verilerin depolanacağı elektronik tablo dosyasını seçmek üzere dosya sistemine göz atmak için alt giriş kutusunun yanındaki Üç Nokta düğmesini seçin.
Analiz Sürecini başlatmak için git'e tıklayın. İncelemeci ekranındaki her videonun görüntülerini inceleyin. Yeşil çizgi yoksa veya yeşil çizgi test alanının etrafındaki doğru karede görünmüyorsa Düzenle düğmesini seçin.
Köşeleri düzenlemek için Köşeleri Düzenle düğmesini seçin. Test Alanını seçmek için temsili resmin sağındaki talimatları izleyin ve seçim işlemini tamamlamak için Enter tuşuna basın. Son olarak, seçimi kaydetmek ve Gözden Geçiren ekranına dönmek için Bitti'yi seçin.
Ardından, her video için Izgara Alanı doğru seçildikten sonra Analizi Tamamlama sürecini başlatmak için ortadaki Bitti düğmesini seçin. Programın çalışmasına izin verin ve tamamlandığında bir Başarı istemi görünecektir. Ardından, Merdiven Analizi Menüsünü açmak için üst menüden bir Merdiven Analizi seçin.
Her hayvanın adını taşıyan Merdiven Videolarının bulunduğu klasörü seçmek için üst giriş Üç Nokta düğmesini seçin. Ardından, daha sonra gözden geçirmek üzere Merdiven Videolarından veri içeren bir klasörü kaydetmek üzere bir Dizin seçmek için alttaki Üç Nokta düğmesini seçin. Analiz İşlemini başlatmak için Git'i seçin ve Açık Alan Testi Analizi için aynı adımları tekrarlayın.
Programın çalışmasına izin verin ve rekabet üzerine bir Başarı istemi görünecektir. BVAS Programı içinde, Merdiven İnceleme dosyası seçim ekranını açmak için üst menüden bir Merdiven Görüntü İncelemesi seçin. Veri dosyaları klasörünü seçmek için üstteki Üç Nokta düğmesini seçin ve etüt için oluşturulan elektronik tablo dosyasını seçmek için alttaki Üç Nokta düğmesini seçin.
Ardından, Manuel İnceleme İşlemini başlatmak için Git'e basın. Ardından, otomatik olarak açılan Ladder Data Reviewer menüsünü görüntüleyin. Bir Kayma algılanırsa, varsa art arda kaydedilen kareleri kontrol etmek için sonraki kare ve son kare düğmelerini kullanın.
Farenin hangi ayağının kaydığını belirtmek için Kayma Geçişini kullanın. Algılama yanlış pozitifse, geçişi Açık Bırakın Kayma Yok. Bir sonraki algılamaya geçmek için Kaydet ve Devam Et'e tıklayın.
Arıza durumunda, arızanın Tersine Çevirmeden mi yoksa Durgunluktan mı kaynaklandığını belirtmek için geçişi kullanın. Son olarak, bir sonraki algılamaya geçmek için Kaydet ve Devam Et'i tıklayın. Son algılamada, analizi tamamlamak ve verileri daha önce seçilen elektronik tablo dosyasına kaydetmek için Kaydet ve Devam Et'i tıklayın.
Tamamlama bildirimini kapatın. Bu çalışmada, Açık Alan Izgara Testi sonuçları, Uzman Gözden Geçirenlerin Acemi Gözden Geçirenlerden daha tutarlı olduğunu, ancak BVAS'ı kullanırken hem Uzman hem de Acemi Kullanıcılar için sıfır varyans olduğunu göstermiştir. Benzer şekilde, Merdiven Testi sonuçları, Uzman Gözden Geçirenlerin Acemi Gözden Geçirenlerden daha tutarlı olduğunu, ancak BVAS'ı kullanırken, hem Uzman hem de Acemi Kullanıcılar için yine sıfır varyans olduğunu gösterdi.
Açık Alan Izgara Testi için, çalışma boyunca elde edilen Maksimum Hızın artması, Katedilen Toplam Mesafenin artması ve geçilen Kılavuz Çizgilerinin sayısının artması gibi eğilimler görülmüştür. Sağa Dönüşlerin yüzdesi büyük ölçüde %40 ile %50 arasında seyrettiSon olarak, Merdiven Testi için, merdiveni geçme süresinde bir azalma eğilimi vardı, ardından dördüncü haftadan itibaren sürede bir artış oldu. Yazılım, bir Merdiven Geçişi sırasında Pençe Kaymalarının sayısını otomatik olarak algılar ve tablo haline getirir.
Ve Video İnceleme Sürecinde, kullanıcı algılanan Fişleri çubuk grafikte gösterildiği gibi Sol ve Sağ Pençe Fişleri olarak sıralayabilir. Bir kez ustalaştıktan sonra, bu teknik test seansı başına hayvan başına 30 ila 40 dakika içinde tamamlanabilir. Bu prosedürü denerken, iyi aydınlatılmış bir ortamda, doğru düzlemde ve hayvan ile arka plan arasında yüksek kontrast olacak şekilde çekim yapmak önemlidir.
Bu prosedürü takiben, Hastalık veya Yaralanma Modellerindeki belirli soruları yanıtlamak için ek Davranış Görevleri gerçekleştirilebilir. Bu yöntemi, beyindeki Cihaz İmplantasyonunun neden olduğu Motor Açığı hakkında bilgi sağlamak için kullanırken, bu analiz tekniği diğer birçok Hastalık veya Yaralanma Modelinde kullanılabilir. Bu videoyu izledikten sonra, tekrarlanabilir bir Davranış Ölçme Tekniği sağlayan Capadona Lab'ın BVAS Yazılımını kullanarak Davranışsal videoların nasıl çekileceğini ve analiz edileceğini iyi anlamış olmalısınız.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Bu çalışma, sıçanlarda motor eksikliklerinin otomatik ölçümlenmesine odaklanmaktadır, özellikle motor kortekste intrakortikal mikroelektrot implantasyonundan kaynaklanan motor kaybını değerlendirmektedir. Değerlendirme sürecini geliştirmek için erişilebilir kodlama yazılımı kullanılarak bir izleme algoritması geliştirilmiştir.
Automated motor function tracking addresses the need for objective, reproducible behavioral phenotyping in preclinical neuroscience research. By reducing inter-observer variability and human error, the system enhances data reliability for target validation and mechanistic de-risking in CNS drug discovery. This supports consistent cross-functional interpretation of motor endpoints across discovery and translational workflows.
The BVAS system integrates into the discovery continuum from early phenotypic screening through lead optimization and preclinical validation, particularly for CNS targets where motor function is a key biomarker.