주변 신경 또는 척수 타박상 부상으로 설치류의 기능적 회복을 평가하기 위한 자동 걸음걸이 분석

자동 걸음걸이 분석은 말초 신경 손상, 수리 및 재생의 기능적 회복 등록 모델을 평가하는 데 널리 사용되는 방법입니다. 이 방법은 말초 신경 손상 후 걸음걸이의 변화를 연구하는 데 사용할 수 있습니다, 모터와 감각 신경 기능에 모두 관련. 이 방법을 새로 사용하는 연구원은 고품질 데이터를 수집하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

일반적인 장애물은 적절한 동물 훈련과 정확한 하드웨어 및 소프트웨어 교정입니다. 훈련 세션 과 테스트 당일동안 행동 테스트룸의 모든 광원을 끄고 카메라에서 데이터 수집을 위해 컴퓨터 화면을 향하여 빛이 카메라를 방해하지 않도록 합니다. 장치가 진동의 어떤 형태를 방지하는 방식으로 안정적인 위치에 설치되어 있는지 확인하고, 테스트 하기 전에 적어도 30 분 동안 자신의 홈 케이지에 행동 테스트 룸에 쥐를 가지고, 훈련의 첫 날에, 부드럽게 그 트렁크 아래에 동물을 잡고 조심스럽게 보도 입구에 배치.

쥐가 간섭없이 복도의 개구부를 탐험하자, 동물이 자발적으로 외부 자극이나 동기 부여없이 홈 케이지에 도달하기 위해 보도를 건너 때까지 기다립니다. 훈련 둘째 날, 동물들이 산책로에 들어가서 주저없이 홈 케이지로 돌아오는 데 익숙해질 수 있도록 하십시오. 훈련 셋째 날, 동물들이 주저, 스니핑 또는 기타 탐색적 움직임없이 균일 한 속도로 보도를 건너는 법을 배웠는지 확인하십시오.

네 번째와 다섯 번째에, 테스트 절차를 강화하기 위해 훈련을 반복합니다. 실험 당일, 상용 유리 클리너와 스퀴지를 사용하여 보도 의 상단과 아래쪽을 청소하여 보도 의 끝에서 모든 유체를 제거하십시오. 가장 가볍고 무거운 쥐를 보로에 배치하고 설정 탭에서 등록된 카메라를 선택하여 카메라 게인, 적색 천장 조명, 녹색 보도 조명 및 녹색 강도 임계값을 조정하여 분석에서 모든 동물에게 최적의 발 인쇄 감지를 보장합니다.

그런 다음 열기 인수를 클릭하고 빈 정리된 통로의 스냅샷을 획득하여 데이터 수집 절차 전반에 걸쳐 참조로 사용할 수 있습니다. 상태는 스냅샷 대기대기에서 획득 준비로 변경됩니다. 시작 인수를 클릭합니다.

상태는 인수 준비에서 실행 시작 대기로 변경됩니다. 카메라가 준비되면, 통로에 쥐를 배치하고 컴퓨터 화면에 동물의 움직임을 따르십시오. 참고로 실행 대기에서 녹화 실행으로 상태가 변경됩니다.

분석이 끝나면 분류할 평가판의 실험 탐색기 탭에서 분류하고 획득한 실행을 정상 속도로 재생하여 데이터가 분류 요구 사항을 준수하는지 여부를 결정합니다. 소프트웨어에 의해 발 인쇄의 자동 분류를 자동으로 클릭합니다. 일반 단계 시퀀스 패턴을 올바르게 계산하려면 분류 알고리즘이 보이지 않는 발 인쇄로 혼동되지 않고 결함이 있는 NSSP로 이어지는지 확인하고 NSSP 계산에 대해 서도 볼 수 있는 발 인쇄만 포함되도록 합니다.

데이터의 통계 분석을 보려면 통계를 실행하여 실행 통계의 포괄적인 개요를 가져옵니다. 그런 다음 파일 및 내보내기를 선택하여 실행 또는 평가판 통계를 스프레드시트 소프트웨어로 내보냅니다. 좌골 신경 부상 에 이어, 쥐는 체중 지원만 발의 발 뒤꿈치를 사용하고 사지는 전면적인 둘레 운동으로 이동합니다.

따라서 자동 걸음걸이 분석을 통해 평가되는 운동 변화는 인쇄 영역이 현저히 감소하고 스윙 시간이 현저히 증가하여 명백해진다. 대퇴 신경 절제술은 허벅지의 사두근 근육의 기질, 무릎 연장을 손상시키고 발목 관절의 과변을 유도하여 해당 발 뒤꿈치의 연속 리프팅을 초래합니다. 수술 후 주 4에서 시작, 재생 대퇴 신경에 의해 사두근의 reenervation 이러한 변화의 반전으로 이어질.

허벅지의 사두근 근육도 각 발의 스윙 단계에서 역할을하므로, 스윙 시간은 대퇴신경 손상을 입은 쥐에서 크게 연장된다. 걸음걸이 분석은 흉부 척수 타박상 후에 현저하게 변경된 발 인쇄를 보여줍니다. 흉부 11 레벨에서 척수 타박상은 또한 인쇄 면적 비율의 감소, 스윙 시간 비율의 증가귀착됩니다.

조정 관련 규칙 지수도 수술 후 2주차에 감소하는 반면, 뒷발의 지지 기반은 현저한 증가를 보여줍니다. 설치류의 기능 적 회복을 평가하기 위해 자동화 된 게이트 분석을 사용하는 경우 동물을 신중하게 훈련하고 소프트웨어 또는 하드웨어 를 조정할 때 세심한주의를 기울여야합니다. 자동화된 걸음걸이 분석을 이용하여 중추 및 말초 신경계의 부상 및 재생은 중간 신경과 같은 아직 연구되지 않은 공식 신경 모델을 포함하여 다양한 설치류 모델에서 평가될 수 있다.