이 프로토콜은 연구원이 체중의 변화에 대한 책임이있는 생리적 과정을 식별하는 데 도움이 될 수있는 쥐의 에너지 균형에 차이가 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 그것은 또한 에너지를 소비 하는 갈색 지방의 용량을 결정 하는 데 사용할 수 있습니다. 이 기술은 제어된 환경에서 개별 마우스에 의해 생성된 산소와 CO2를 정량화합니다.
그것은 사용자가이 개별 마우스에 에너지 지출을 계산 하 고 다른 치료 또는 유전자 조작 에너지 지출을 변경할 수 있습니다 여부를 결정 하는 수 있습니다. 먼저 인클로저와 공기 흐름을 제어하는 소프트웨어를 열고 소프트웨어가 장비와의 컴퓨터 통신을 테스트할 수 있도록 합니다. 통신이 설정되면 파일을 클릭한 다음 실험 구성을 열고 공급업체에서 미리 설계된 실험 구성을 선택하거나 이전 분석에서 설정합니다.
그런 다음 실험을 클릭한 다음 속성을 클릭하여 실험 속성 창을 엽니다. 속성 창에서 주변 온도 및 12시간 광 주기를 포함한 환경 인클로저의 매개 변수를 설정합니다. 그런 다음 실험을 클릭한 다음 설정하여 각 대사 케이지의 매개 변수가 정의된 실험 설정 창을 엽니다.
다음으로, 8주된 암컷 마우스를 수용하는 대사 케이지의 피더에 미리 계량된 양의 음식을 넣습니다. 또한, 물병을 놓고 병이 올바르게 밀봉되어 누출되지 않는지 확인하십시오. 24 시간 후에, 케이지에 남아 있는 음식을 무게와 마우스의 무게.
마우스가 시스템에 보관된 지 2~3일 후에 간접 열량 및 활동 측정을 시작합니다. 먼저, 알려진 조성물의 교정 가스를 사용하여 CLAMS 시스템 산소 및 이산화탄소 지르코니아 계 검출기를 교정한다. 탱크 출력 압력이 평방 인치당 5~10파운드 사이가 되도록 켜고 전환한 후 가스 센서를 교정하고 테스트하기 위한 교정 유틸리티 소프트웨어를 엽니다.
실험을 클릭한 다음 교정하고 시작을 누릅니다. 센서가 테스트될 때까지 기다렸다가 소프트웨어가 사용자에게 산소 ID값이 하나일 때까지 가스 센서의 노브를 설정하도록 요청합니다. 단계가 완료되면 다음을 클릭합니다.
마우스의 체중과 조성물을 측정한 후 실험을 클릭하여 산소, 이산화탄소 및 활동 측정을 시작합니다. 최소 48시간 후에 실험을 클릭한 다음 중지합니다. 데이터를 내보내려면 파일을 클릭한 다음 모든 주제를 CSV 파일로 내보내고 내보냅니다.
암흑 단계 동안, 마우스는 더 높은 산소 소비와 이산화탄소 생산을 가지고, 따라서 더 높은 에너지 지출이있다. 일반 식단과 암울한 사이클에서 발생하는 음식 섭취를 가진 사료 상태에 마우스는 탄수화물을 사용하는 것을 선호하는 호흡기 교환 범위 비율 값을 특징으로합니다. 광주기 동안 마우스가 대부분 수면을 취하면 빠른 속도로 RER 값이 0.7에 가까워지면서 지방 산화로의 전환이 있습니다.
따라서, XYZ 레이저 빔 브레이크수로 측정된 신체 활동은 어두운 위상 동안 증가하고 광상 동안 감소한다. 고지방 다이어트 수유는 마른 질량을 변경하지 않고 체중과 지방 질량을 증가시킨다. 고지방 식이 요법을 받는 마우스는 주로 음식 1그램당 칼로리 밀도가 높기 때문에 하루에 더 많은 킬로칼로리를 먹었습니다.
그러나, 신체 활동은 암흑 기간 동안에도 차우와 고지방 식이 요법 마우스 사이 유사합니다. 고지방 식이 요법 마우스의 낮은 호흡 계수 비율 값은 산화를위한 기본 기판으로 지방을 사용하는 선호를 나타냅니다. 이산화탄소 생산이 아닌 산소 소비는 고지방 식이 요법쥐의 증가로 인해 마우스당 에너지 지출이 크게 증가합니다.
에너지 지출은 주로 산소 소비, 이산화탄소 생산 및 에너지 지출 자체를 높이는 열발생 성 분포세포의 부전 적 활성화의 결과로 베타-3 작용제 주입에 의해 증가된다. CLAMS로 에너지 지출을 측정하려면 교정을 완료해야 하며 ANCOVA 분석을 수행하기 위해 체중을 측정해야 합니다. 또한, 음식 섭취량은 적응 기간과 측정 중에 모두 측정되어야 합니다.
적응 기간은 마우스가 초기 음식 섭취량과 체중을 회복할 때 끝났습니다. 이 절차는 또한 마우스 활동 및 행동에 대한 약물의 급성 효과를 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. 우리는 또한 어떤 신경 부 집단을 통제한 것이 체중 증가와 관련된 질병을 연구하고 신체 활동, 열발생 및 에너지 균형뿐만 아니라 영양소 선호도를 제어하는 프로세스를 식별하는 데 필수적이라는 것을 입증한 공동 연구에서이 시스템을 사용합니다.
