January 12th, 2024
Bu protokol, gerilmiş periferik sinirlerin üç boyutlu yerinde yer değiştirmelerini yakalamak için doğrudan doğrusal dönüşüm kullanılarak kalibre edilmiş bir stereo görüntüleme kamera sistemi uygular. Bu yer değiştirmeleri yakalayarak, değişen derecelerde gerilmenin neden olduğu gerilme belirlenebilir ve gerilmeye bağlı sinir onarımı bilimini ilerletebilecek gerilme yaralanma eşikleri hakkında bilgi verilebilir.
Başlamak için, üç şeffaf akrilik pleksiglas kare levha edinin. Her sayfada bir ızgara oluşturun ve en az 10 noktayı işaretleyerek x, y ve z koordinat düzlemlerinde 3B kontrol hacmi boyunca en az 30 nokta olmasını sağlayın. İstenen kaydın maksimum yüksekliğini yakalamak için sayfaları farklı yüksekliklerde istifleyin.
Ayak pedalı ile donatılmış bir sayısallaştırıcı kullanarak, 3D kontrol ses seviyesindeki tüm noktaları sayısallaştırın. 3B kontrol küpünün başlangıç noktasını belirleyin ve x, y ve z koordinatlarını elde etmek için pozitif x ve y yönlerini tanımlayın. Sayısallaştırıcı yazılım arayüzünde, referans çerçevesi üzerinde sırasıyla orijin ve pozitif x ve y eksenlerini ayarlayın.
Denetim biriminin x, y ve z koordinatlarını kaydetmek için yeni bir Excel çalışma sayfası açın. Ardından, sayısallaştırıcı yazılım arayüzünde, koordinatları 3B kontrol biriminde saklamak için biçim dizelerini Excel olarak ayarlayın. X, y ve z koordinatları sayısallaştırıcı ve ayak pedalı kullanılarak sayısallaştırılırken, açık bir Excel sayfasına kaydedilir.
Bunları belgelemek için bir Excel sayfası açın ve koordinatları bir csv dosyası olarak kaydedin.
Bu protokol, doğrudan doğrusal dönüşüm kullanarak kalibre edilmiş bir stereo-görüntüleme kamerası sistemi ile gerilmiş periferik sinirlerin üç boyutlu yerinde yer değiştirmelerini yakalamak için uygulanmaktadır. Bu yer değiştirmeleri yakalamak suretiyle, farklı gerginlik derecelerinde meydana gelen gerinim, sinir gerilme yaralanma eşiklerini belirleyerek gerilime bağlı sinir onarımı bilimine katkıda bulunabilir.
Quantitative measurement of in-situ peripheral nerve strain during stretching addresses a critical gap in mechanistic de-risking for nerve injury and repair strategies. This protocol enables precise, non-invasive biomechanical assessment, supporting predictive confidence in early discovery and translational research pipelines. The approach enhances portfolio decision-making by providing robust data on nerve response to mechanical loading, informing both target validation and intervention optimization.
This method integrates into the discovery-to-preclinical continuum by enabling hypothesis testing, quantitative readouts, and mechanistic de-risking for nerve-targeted interventions.