Neuroscience
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Automatisierte Gait-Analyse zur Beurteilung der funktionellen Erholung bei Nagetieren mit peripheren Nerven- oder Rückenmarkskontitionsverletzungen
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Summary October 6th, 2020
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Die automatisierte Ganganalyse ist ein praktikables Werkzeug zur Bewertung der funktionellen Erholung in Nagetiermodellen von peripheren Nervenverletzungen und Rückenmarksprellungen. Während es nur ein Setup erfordert, um die Funktion des Bewegungsapparates in verschiedenen experimentellen Modellen zu bewerten, ist eine sorgfältige Hard- und Software-Anpassung und Das Training der Tiere sehr wichtig.
Transcript
Die automatisierte Ganganalyse ist eine weit verbreitete Methode zur Bewertung von Funktionellen Recovery-Registrierungsmodellen für periphere Nervenverletzungen, -reparaturen und -regeneration. Die Methode kann verwendet werden, um Veränderungen des Ganges nach peripheren Nervenverletzungen zu untersuchen, die sowohl die motorische als auch die sensorische Nervenfunktion betreffen. Forscher, die mit der Methode neue, könnten Schwierigkeiten beim Erwerb qualitativ hochwertiger Daten haben.
Typische Hürden sind eine angemessene Tierausbildung und eine genaue Hardware- und Softwarekalibrierung. Schalten Sie während der Trainingseinheiten und am Testtag alle Lichtquellen im Verhaltenstestraum aus und stellen Sie sich dem Computerbildschirm zur Datenerfassung abseits der Kamera, um zu verhindern, dass ihr Licht die Kamera beeinträchtigt. Bestätigen Sie, dass das Gerät in einer stabilen Position in einer Weise installiert ist, die jede Form von Vibrationen verhindert, und bringen Sie die Ratten in den Verhaltenstestraum in ihrem eigenen Hauskäfig für mindestens 30 Minuten vor dem Test, Am ersten Tag des Trainings, nehmen Sie vorsichtig ein Tier unter seinem Stamm und legen Sie es vorsichtig in den Gehwegeingang.
Lassen Sie die Ratte die Öffnung des Korridors ohne Einmischung erkunden und warten, bis das Tier freiwillig den Gehweg überquert, um seinen Heimatkäfig ohne äußeren Reiz oder Motivation zu erreichen. Am zweiten Trainingstag können sich die Tiere daran gewöhnen, den Gehweg zu betreten und ohne zu zögern in ihren heimischen Käfig zurückzukehren. Bestätigen Sie am dritten Trainingstag, dass die Tiere gelernt haben, den Gehweg mit gleichmäßiger Geschwindigkeit ohne Zögern, Schnüffeln oder andere explorative Bewegungen zu überqueren.
Wiederholen Sie am vierten und fünften Punkt das Training, um das Testverfahren zu verstärken. Verwenden Sie am Tag des Experiments einen kommerziellen Glasreiniger und einen Rakel, um die Ober- und Unterseite des Gehwegs zu reinigen und dabei darauf zu achten, dass die gesamte Flüssigkeit von den Enden des Gehwegs entfernt wird. Legen Sie sowohl die leichtesten als auch die schwersten Ratten auf den Gehweg und wählen Sie eine registrierte Kamera aus der Setup-Registerkarte aus, damit die Kameraverstärkung, das rote Deckenlicht, das grüne Gehweglicht und die grüne Intensitätsschwelle angepasst werden können, um eine optimale Pfotendruckerkennung für alle Tiere in der Analyse zu gewährleisten.
Klicken Sie als Nächstes auf "Erfassung öffnen", und erfassen Sie eine Momentaufnahme des leeren gereinigten Gehwegs, der während des gesamten Datenerfassungsvorgangs als Referenz verwendet werden soll. Der Status ändert sich vom Warten auf snapshot zu bereit für die Erfassung. Klicken Sie auf Erfassung starten.
Der Status ändert sich von der Bereit für die Erfassung zu warten, bis der Lauf gestartet wird. Wenn die Kamera bereit ist, legen Sie eine Ratte auf den Gehweg und folgen Sie der Bewegung des Tieres auf dem Computerbildschirm. Beachten Sie, dass sich der Status von der Wartezeit für den Start des Ausführens zum Aufnahmelauf ändert.
Klicken Sie am Ende der Analyse auf der Registerkarte "Experimenteller Explorer" der zu klassifizieren, und spielen Sie den erworbenen Lauf mit normaler Geschwindigkeit ab, um festzustellen, ob die Daten den Klassifizierungsanforderungen entsprechen. Klicken Sie auf Auto-Klassifizierung für die automatische Klassifizierung der Pfotenabdrücke durch die Software. Um die normalen Schrittsequenzmuster korrekt zu berechnen, stellen Sie sicher, dass der Klassifizierungsalgorithmus nicht durch nicht sichtbare Pfotenabdrücke verwechselt wird, was zu fehlerhaftem NSSP führt, und dass nur Pfotenabdrücke enthalten sind, die nachweisbar sind, während die kontralaterale Pfote auch für NSSP-Berechnungen sichtbar ist.
Für die statistische Analyse der Daten klicken Sie auf Statistik, um einen umfassenden Überblick über die Ausführungsstatistiken zu erhalten. Wählen Sie dann Datei und Export aus, um die Ausführungs- oder Teststatistiken in eine Tabellenkalkulationssoftware zu exportieren. Nach einer Ischias-Nervenverletzung verwenden Ratten die Ferse der Pfote nur zur Gewichtsstütze und die Gliedmaße wird in einer schwungvollen Umschaltbewegung bewegt.
Daher werden durch eine deutlich reduzierte Druckfläche und eine deutlich erhöhte Schwingzeit bewegungsmotorische Veränderungen deutlich, die durch eine automatisierte Ganganalyse bewertet werden. Die Femorale Nervenresektion führt zu einer Denervation des Quadrizepsmuskels des Oberschenkels, einer Beeinträchtigung der Knieverlängerung und einer induzierenden Hyperflektion des Sprunggelenks mit konsekutivem Heben der entsprechenden Ferse. Ab der postoperativen vierten Woche führt die Reenervation der Quadrizeps durch den regenerierenden Oberschenkelnerv zur Umkehrung dieser Veränderungen.
Da der Quadrizepsmuskel des Oberschenkels auch in der Schwingphase der jeweiligen Pfote eine Rolle spielt, verlängert sich die Schwingzeit bei Ratten mit Oberschenkelnervenverletzungen stark. Die Gait-Analyse zeigt deutlich veränderte Pfotenabdrücke nach der brustbrustigen Rückenmarkskontusion. Die Rückenmarkskontusion auf der Brust1-Ebene führt auch zu einer Abnahme des Druckflächenverhältnisses, einem Anstieg des Schwingzeitverhältnisses.
Der koordinierungsbezogene Regelmäßigkeitsindex nimmt auch in der zweiten postoperativen Woche ab, während die Unterstützungsbasis der Hinterpfoten einen deutlichen Anstieg zeigt. Wenn Sie die automatisierte Gate-Analyse verwenden, um die funktionelle Erholung bei Nagetieren zu bewerten, sollten Sie die Tiere sorgfältig trainieren und bei Software- oder Hardwareanpassungen akribisch sein. Durch die automatisierte Ganganalyse können Verletzungen und Regenerationen des zentralen und peripheren Nervensystems in verschiedenen Nagetiermodellen bewertet werden, einschließlich noch nicht untersuchter formaler Nervenmodelle, wie z. B. des Mediannervs.
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