Name: analyzing long-term electrocardiography recordings to detect arrhythmias in mice
Uploaded: 2021-05-23T13:00:00
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Ce travail a été soutenu par la Fondation allemande pour la recherche (DFG; Clinician Scientist Program In Vascular Medicine (PRIME), MA 2186/14-1 à P. Tomsits et D. Schüttler), Centre allemand de recherche cardiovasculaire (DZHK; 81X2600255 à S. Clauss), la Fondation Corona (S199/10079/2019 à S. Clauss), l’ERA-NET sur les maladies cardiovasculaires (ERA-CVD; 01KL1910 à S. Clauss), la Heinrich-and-Lotte-Mühlfenzl Stiftung (à S. Clauss) et le China Scholarship Council (CSC, à R. Xia). Les bailleurs de fonds n’ont joué aucun rôle dans la préparation des manuscrits.

1. Préarrangements
<ol><li>Démarrez le logiciel Ponemah 6.42 et confirmez le nom d’utilisateur et le numéro de série de la licence du logiciel sur l’écran suivant en cliquant sur Continuer.</li>
	<li>Charger l’expérience contenant l’ECG d’intérêt<ol><li>Si Ponemah est démarré pour la première fois, notez que la boîte de dialogue Prise en main de Ponemah s’ouvre, offrant trois options : 1) Créer une expérience, 2) Charger l’expérience, 3) Importer une expér...

<ol>
	<li>Camm, A. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Guidelines+for+the+management+of+atrial+fibrillation:+the+Task+Force+for+the+Management+of+Atrial+Fibrillation+of+the+European+Society+of+Cardiology+(ESC).">Guidelines for the management of atrial fibrillation: the Task Force for the Management of Atrial Fibrillation of the European Society of Cardiology (ESC).</a> Europace. 12 (10), 1360-1420 (2010).</li><li>Chugh, S. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Worldwide+epidemiology+of+atrial+fibrillation:+a+Global+Burden+of+Disease+2010+Study.">Worldwide epidemiology of atrial fibrillation: a Global Burden of Disease 2010 Study.</a> Circulation. 129 (8), 837-847 (2014).</li><li>Dobrev, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=New+antiarrhythmic+drugs+for+treatment+of+atrial+fibrillation.">New antiarrhythmic drugs for treatment of atrial fibrillation.</a> Lancet. 375 (9721), 1212-1223 (2010).</li><li>January, C. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=2019+AHA/ACC/HRS+focused+update+of+the+2014+AHA/ACC/HRS+Guideline+for+the+management+of+patients+with+atrial+fibrillation:+a+report+of+the+American+College+of+Cardiology/American+Heart+Association+Task+Force+on+Clinical+Practice+Guidelines+and+the+Heart+Rhythm+Society+in+Collaboration+With+the+Society+of+Thoracic+Surgeons.">2019 AHA/ACC/HRS focused update of the 2014 AHA/ACC/HRS Guideline for the management of patients with atrial fibrillation: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines and the Heart Rhythm Society in Collaboration With the Society of Thoracic Surgeons.</a> Circulation. 140 (2), 125-151 (2019).</li><li>Heijman, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cardiac+safety+assays.">Cardiac safety assays.</a> Current Opinion in Pharmacology. 15, 16-21 (2014).</li><li>Kirchhof, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ESC+Guidelines+for+the+management+of+atrial+fibrillation+developed+in+collaboration+with+EACTS.">ESC Guidelines for the management of atrial fibrillation developed in collaboration with EACTS.</a> European Heart Journal. 37 (38), 2893-2962 (2016).</li><li>Clauss, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Animal+models+of+arrhythmia:+classic+electrophysiology+to+genetically+modified+large+animals.">Animal models of arrhythmia: classic electrophysiology to genetically modified large animals.</a> Nature reviews. Cardiology. 16 (8), 457-475 (2019).</li><li>Sch&#252;ttler, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Animal+models+of+atrial+fibrillation.">Animal models of atrial fibrillation.</a> Circulation Research. 127 (1), 91-110 (2020).</li><li>Dobrev, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mouse+models+of+cardiac+arrhythmias.">Mouse models of cardiac arrhythmias.</a> Circulation Research. 123 (3), 332-334 (2018).</li><li>Rosero, S. Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ambulatory+ECG+monitoring+in+atrial+fibrillation+management.">Ambulatory ECG monitoring in atrial fibrillation management.</a> Progress in cardiovascular diseases. 56 (2), 143-152 (2013).</li><li>Russell, D. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+high+bandwidth+fully+implantable+mouse+telemetry+system+for+chronic+ECG+measurement.">A high bandwidth fully implantable mouse telemetry system for chronic ECG measurement.</a> Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology. 2011, 7666-7669 (2011).</li><li>McCauley, M. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ambulatory+ECG+recording+in+mice.">Ambulatory ECG recording in mice.</a> Journal of Visualized Experiments : JoVE. (39), e1739 (2010).</li><li>Mehendale, A. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unlock+the+information+in+your+data:+Software+to+find,+classify,+and+report+on+data+patterns+and+arrhythmias.">Unlock the information in your data: Software to find, classify, and report on data patterns and arrhythmias.</a> Journal of Pharmacological and Toxicological Methods. 81, 99-106 (2016).</li><li>Hulsmans, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Macrophages+facilitate+electrical+conduction+in+the+heart.">Macrophages facilitate electrical conduction in the heart.</a> Cell. 169 (3), 510-522 (2017).</li><li>Boukens, B. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Misinterpretation+of+the+mouse+ECG:+'musing+the+waves+of+Mus+musculus.">Misinterpretation of the mouse ECG: 'musing the waves of Mus musculus.</a> Journal of Physiology. 592 (21), 4613-4626 (2014).</li><li>Wehrens, X. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mouse+electrocardiography:+an+interval+of+thirty+years.">Mouse electrocardiography: an interval of thirty years.</a> Cardiovascular Research. 45 (1), 231-237 (2000).</li><li>Goldbarg, A. 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L’ECG de surface est le principal outil de diagnostic pour les patients souffrant de troubles du rythme cardiaque, fournissant des informations sur de nombreux phénomènes électrophysiologiques. Néanmoins, une analyse suffisante des pathologies ECG de surface cardiaque nécessite la connaissance et la définition de paramètres physiologiques normaux. De nombreuses années de recherche épidémiologique ont conduit à un large consensus sur ce qui est physiologique chez l’homme et ont ainsi permis aux médecins du...

Les arythmies cardiaques sont fréquentes, touchant des millions de patients dans le monde1. Les populations vieillissantes présentent une incidence croissante et donc une charge majeure pour la santé publique résultant des arythmies cardiaques et de leur morbidité et mortalité2. Les stratégies de traitement actuelles sont limitées et souvent associées à des effets secondaires importants et restent inefficaces chez de nombreux patients 3,4,5,6. Des stratégies thérapeutiques nouvelles et innovantes qui ciblent causalement les mécanismes de l’arythmie sont nécessaires de toute urgence. Pour étudier la physiopathologie complexe des arythmies, des modèles animaux appropriés sont nécessaires; Les souris se sont avérées être une espèce modèle idéale pour évaluer l’impact génétique sur les arythmies, étudier les mécanismes moléculaires et cellulaires fondamentaux et identifier des cibles thérapeutiques potentielles 7,8,9. L’enregistrement continu de l’ECG est un concept bien établi dans la routine clinique de détection de l’arythmie10.
Les dispositifs de télémétrie implantables sont parmi les outils les plus puissants disponibles pour étudier l’électrophysiologie chez la souris, car ils permettent un enregistrement continu de l’ECG (une approche courante consiste à implanter les sondes dans une position de plomb II) sur une période de plusieurs mois chez des souris éveillées en mouvement libre11,12. Cependant, en raison du grand nombre de points de données (jusqu’à plus de 1 million de complexes QRS par jour) et de la connaissance limitée des valeurs standard murines, l’analyse des données de télémétrie reste difficile. Les émetteurs de télémétrie couramment disponibles pour les souris durent jusqu’à 3 mois, ce qui conduit à l’enregistrement de jusqu’à 100 millions de complexes QRS. Cela signifie que des protocoles d’analyse pragmatiques sont indispensables pour réduire le temps passé avec chaque ensemble de données individuel et permettront aux chercheurs de traiter et d’interpréter cette énorme quantité de données. Pour obtenir un signal ECG propre lors de l’enregistrement, l’implantation de l’émetteur doit être optimale - les positions de plomb doivent être aussi éloignées que possible pour permettre des amplitudes de signal plus élevées.
Le lecteur intéressé peut être invité à consulter un protocole de McCauley et coll.12 pour obtenir de plus amples renseignements. De plus, pour minimiser le bruit, les cages et les émetteurs doivent être placés dans un environnement silencieux et non sujet à des perturbations, comme une armoire ventilée avec des facteurs environnementaux contrôlés (température, lumière et humidité). Pendant la période expérimentale, le positionnement du plomb doit être vérifié régulièrement pour éviter la perte de signal due à la perforation du plomb ou à des problèmes de cicatrisation. Physiologiquement, il y a une altération circadienne des paramètres ECG chez les rongeurs comme chez les humains, ce qui rend nécessaire une approche standardisée pour obtenir les paramètres ECG de base à partir d’un enregistrement continu. Plutôt que de calculer les valeurs moyennes des paramètres ECG sur une longue période, l’analyse d’un ECG au repos similaire à celui chez l’homme devrait être effectuée pour obtenir des paramètres de base tels que la fréquence cardiaque au repos, la durée de l’onde P, l’intervalle PR, la durée QRS ou l’intervalle QT / QTc. Chez l’homme, un ECG au repos est enregistré sur 10 s, à une fréquence cardiaque normale de 50-100 / min. Cet ECG comprend 8 à 17 complexes QRS. Une analyse de 20 complexes QRS consécutifs est recommandée chez la souris comme « équivalent ECG au repos ». En raison de l’altération circadienne mentionnée ci-dessus, une approche simple consiste à analyser deux ECG au repos par jour, un le jour et un la nuit. Selon le cycle d’allumage et d’arrêt de la lumière dans l’animalerie, des heures appropriées sont sélectionnées (p. ex., 12 h/après-midi) et des paramètres de base sont obtenus.
Ensuite, un diagramme de fréquence cardiaque au fil du temps est utilisé pour détecter les tachycardies et bradycardies pertinentes, avec une exploration manuelle consécutive de ces épisodes pour obtenir une première impression. Ce diagramme de fréquence cardiaque conduit ensuite aux paramètres importants de la fréquence cardiaque maximale et minimale sur la période enregistrée ainsi que la variabilité de la fréquence cardiaque au fil du temps. Après cela, l’ensemble de données est analysé pour les arythmies. Cet article décrit une approche étape par étape pour obtenir ces données ECG de base à partir d’enregistrements de télémétrie à long terme de souris éveillées sur une période d’enregistrement allant jusqu’à trois mois. En outre, il décrit comment détecter les arythmies à l’aide du logiciel Ponemah version 6.42, avec ses modules d’analyse, ECG Pro et Data Insights, développés par Data Sciences International (DSI). Cette version est compatible avec Windows 7 (SP1, 64 bits) et Windows 10 (64 bits).

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Ponemah Software</td>
			<td>Data Science international</td>
			<td></td>
			<td>ECG Analysis Software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

analyzing long-term electrocardiography recordings to detect arrhythmias in mice

Les arythmies sont fréquentes, affectant des millions de patients dans le monde. Les stratégies de traitement actuelles sont associées à des effets secondaires importants et restent inefficaces chez de nombreux patients. Pour améliorer les soins aux patients, des concepts thérapeutiques novateurs ciblant causalement les mécanismes de l’arythmie sont nécessaires. Pour étudier la physiopathologie complexe des arythmies, des modèles animaux appropriés sont nécessaires, et les souris se sont révélées être des espèces modèles idéales pour évaluer l’impact génétique sur les arythmies, étudier les mécanismes moléculaires et cellulaires fondamentaux et identifier des cibles thérapeutiques potentielles.
Les dispositifs de télémétrie implantables sont parmi les outils les plus puissants disponibles pour étudier l’électrophysiologie chez la souris, permettant un enregistrement ECG continu sur une période de plusieurs mois chez des souris éveillées en mouvement libre. Cependant, en raison du grand nombre de points de données (>1 million de complexes QRS par jour), l’analyse des données de télémétrie reste difficile. Cet article décrit une approche étape par étape pour analyser les ECG et détecter les arythmies dans les enregistrements de télémétrie à long terme à l’aide du logiciel Ponemah avec ses modules d’analyse, ECG Pro et Data Insights, développés par Data Sciences International (DSI). Pour analyser les paramètres ECG de base, tels que la fréquence cardiaque, la durée de l’onde P, l’intervalle PR, l’intervalle QRS ou la durée QT, une analyse automatisée des attributs a été effectuée à l’aide de Ponemah pour identifier les ondes P, Q et T dans les fenêtres ajustées individuellement autour des ondes R détectées. 
Les résultats ont ensuite été examinés manuellement, ce qui a permis d’ajuster les annotations individuelles. Les résultats de l’analyse basée sur les attributs et de l’analyse de reconnaissance des formes ont ensuite été utilisés par le module Data Insights pour détecter les arythmies. Ce module permet un dépistage automatique des arythmies définies individuellement dans l’enregistrement, suivi d’un examen manuel des épisodes d’arythmie suspectés. L’article traite brièvement des défis liés à l’enregistrement et à la détection des signaux ECG, suggère des stratégies pour améliorer la qualité des données et fournit des enregistrements représentatifs des arythmies détectées chez la souris en utilisant l’approche décrite ci-dessus.

L’enregistrement des ECG à long terme permet d’obtenir d’énormes ensembles de données. Les options pour des analyses plus approfondies sont multiples et dépendent du projet de recherche individuel. Ce protocole fournit une description de quelques lectures très basiques qui peuvent être utilisées par la plupart des chercheurs, en particulier pour des expériences de dépistage, par exemple, lors de la caractérisation d’une lignée de souris transgéniques ou lors de l’étude des effets d’un tr...

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Analyzing Long-Term Electrocardiography Recordings to Detect Arrhythmias in Mice

Nous présentons ici un protocole étape par étape pour une approche semi-automatisée permettant d’analyser les données d’électrocardiographie à long terme (ECG) murine pour les paramètres ECG de base et les arythmies courantes. Les données sont obtenues par des transmetteurs de télémétrie implantables chez des souris vivantes et éveillées et analysées à l’aide de Ponemah et de ses modules d’analyse.

Analyse des enregistrements électrocardiographiques à long terme pour détecter les arythmies chez la souris

Arrhythmias are common, affecting millions of patients worldwide. Current treatment strategies are associated with significant side effects and remain ...

L’analyse de grands ensembles de données ECG, en particulier lorsque vous dépister une arythmie, est très difficile et nécessite beaucoup de travail. Notre approche semi-automatisée permet un dépistage beaucoup plus rapide et plus pratique des arythmies chez la souris. Cette approche semi-automatisée conduit à des résultats plus précis.La procédure sera démontrée par Aparna Chivukula, doctorante dans mon laboratoire. Commencez par analyser les paramètres ECG de base. Cliquez sur Configuration de l’objet ou Détails du canal pour sélectionner l’un des paramètres dérivés.Comme les souris suivent un rythme circadien, analysez deux ECG au repos par jour. Un le jour et un la nuit pour contrôler les effets circadiens, en sélectionnant les moments appropriés en fonction du cycle allumé ou éteint de la lumière dans l’animalerie. Sélectionnez une section de l’ECG avec une bonne qualité de signal et une fréquence cardiaque stable dans le graphique de tendance de la fréquence cardiaque dans un délai raisonnable défini autour de ce moment.Confirmez la précision des masques de validation ou ajustez manuellement 20 complexes QRS consécutifs et ajoutez les marques de validation manquantes. Pour d’autres calculs et visualisations, marquez les lignes contenant les valeurs de ces 20 complexes QRS consécutifs dans la liste des paramètres dérivés et copiez-les dans une feuille de calcul ou un logiciel de statistiques. Ouvrez Data Insights en cliquant sur Experiment Data Insights et observez le panneau de recherche en haut.Affichez ensuite le panneau Résultats. Observez le nombre d’accès à la recherche affichés sous forme d’histogramme en bas du panneau. Étant donné que la fréquence cardiaque normale d’une souris est de 500 à 724 battements par minute, définissez une règle de recherche, Bradycardia, pour détecter la bradycardie.Cliquez avec le bouton droit de la souris dans la liste de recherche et sélectionnez Créer une nouvelle recherche pour ouvrir la boîte de dialogue d’entrée de recherche. Cliquez avec le bouton droit de la souris dans la zone blanche et sélectionnez Ajouter une nouvelle clause. À l’aide des menus déroulants et des champs de texte, définissez la règle de recherche, Bradycardia Single, comme valeur inférieure à 500, puis cliquez sur OK pour ajouter cette règle de recherche à la liste.Appliquez cette règle de recherche en cliquant dessus et en la faisant glisser vers le canal d’intérêt sur la gauche. Comme la bradycardie nécessite plus d’un long intervalle RR, définissez une règle de recherche supplémentaire Bradycardia, pour en tenir compte. Cliquez sur OK pour ajouter cette règle de recherche à la liste.Appliquez cette règle de recherche en cliquant dessus et en la faisant glisser vers le canal d’intérêt sur la gauche. Pour confirmer la bradycardie et rejeter les faux résultats, examinez chaque résultat manuellement en cliquant avec le bouton gauche de la souris sur la forme d’onde. Appuyez sur STRG plus R pour rejeter le résultat sélectionné, qui disparaîtra alors de la liste.Pour définir une règle de recherche permettant de détecter la tachycardie, cliquez avec le bouton droit de la souris dans la liste de recherche et sélectionnez Créer une nouvelle recherche pour ouvrir la boîte de dialogue d’entrée de recherche. Cliquez ensuite avec le bouton droit de la souris dans la zone blanche et sélectionnez Ajouter une nouvelle clause. À l’aide des menus déroulants et des champs de texte, définissez la règle de recherche, Tachycardia Single, comme valeur supérieure à 724, puis cliquez sur OK pour ajouter cette règle de recherche à la liste.Appliquez cette règle de recherche en cliquant et en la faisant glisser vers le canal qui vous intéresse vers la gauche. Comme la tachycardie nécessite plus d’un intervalle RR court, définissez une règle de recherche supplémentaire, Tachycardia, pour en tenir compte, et cliquez sur OK pour ajouter cette règle de recherche à la liste. Appliquez cette règle de recherche en cliquant dessus et en la faisant glisser vers le canal d’intérêt sur la gauche.Pour confirmer la tachycardie et rejeter les faux résultats, examinez chaque résultat manuellement en cliquant avec le bouton gauche de la souris sur la forme d’onde et utilisez le raccourci STRG plus R pour rejeter le résultat sélectionné. Pour détecter les blocs sino-auriculaires et auriculo-ventriculaires, cliquez avec le bouton droit de la souris dans la liste de recherche et sélectionnez Créer une nouvelle recherche pour ouvrir la boîte de dialogue d’entrée de recherche. Cliquez ensuite avec le bouton droit de la souris dans le panneau blanc et sélectionnez Ajouter une nouvelle clause.À l’aide des menus déroulants et des champs de texte, définissez la règle de recherche, Pause, comme valeur supérieure à 300, puis cliquez sur OK pour ajouter cette règle de recherche à la liste. Appliquez cette règle de recherche en cliquant et en la faisant glisser vers le canal d’intérêt vers la gauche. Pour confirmer une pause, décidez si la pause est un bloc ventriculaire sino-auriculaire ou atrio, et rejetez les faux résultats. Examinez chaque résultat manuellement en cliquant avec le bouton gauche de la souris sur la forme d’onde et appuyez sur STRG plus R pour rejeter le résultat sélectionné, qui disparaîtra de la liste des résultats.Cette approche a permis de détecter des périodes de réduction de la fréquence cardiaque, d’augmentation de la conduction auriculo-ventriculaire et ventriculaire, ainsi qu’une repolarisation altérée chez les souris traitées avec un nouveau médicament. En outre, le protocole a été utilisé pour déterminer l’évolution temporelle de l’apparition de l’arythmie sous forme de traces représentées au rythme sinusal normal, à la pause sinusale, à trois degrés de bloc auriculo-ventriculaire et à la fibrillation auriculaire. Les lectures finales sont multiples et dépendent de la conception de l’étude et du sujet de recherche.Dans la fibrillation auriculaire, la charge totale de morbidité a été établie comme marqueur pronostique et pourrait être calculée à partir des données obtenues avec ce protocole.

Research

JoVE Journal

Medicine

Multi-electrode Array Recordings of Human Epileptic Postoperative Cortical Tissue

Multi-réseau d&#39;électrodes enregistrements des droits de l&#39;épilepsie post-opératoire corticale tissus

Epilepsy, affecting about 1% of the population, comprises a group of neurological disorders characterized by the periodic occurrence of seizures, which ...

Recherche

Médecine

Long-Term Catheterization of the Intestinal Lymph Trunk and Collection of Lymph in Neonatal Pigs

Cathétérisme à long terme de l&#39;Intestinal lymphe Tronc et Collection de lymphe dans néonatales Pigs

Catheterization of the intestinal lymph trunk in neonatal pigs is a technique allowing for the long-term collection of large quantities of intestinal ...

Surgical Placement of Catheters for Long-term Cardiovascular Exercise Testing in Swine

Mise en place chirurgicale de cathéters pour épreuve d&#39;effort cardiovasculaire à long terme chez le porc

This protocol describes the surgical procedure to chronically instrument swine and the procedure to exercise swine on a motor-driven treadmill. Early ...

Long-term Blood Pressure Measurement in Freely Moving Mice Using Telemetry

Mesure la pression artérielle à long terme chez la souris Librement mobile à l&#39;aide de télémesure

During the development of new vasoactive agents, arterial blood pressure monitoring is crucial for evaluating the efficacy of the new proposed drugs. ...

Confirmation of Myocardial Ischemia and Reperfusion Injury in Mice Using Surface Pad Electrocardiography

Confirmation de Ischémie myocardique et reperfusion chez des souris à l&#39;aide Pad Surface électrocardiographie

Many animal models have been established for the study of myocardial remodeling and heart failure due to its status as the number one cause of mortality ...

Simultaneous Electrocardiography Recording and Invasive Blood Pressure Measurement in Rats

Enregistrement simultané de l’électrocardiographie et envahissantes sang pression mesure chez les Rats

For studies related to cardiovascular physiology or pathophysiology, blood pressure (BP) and electrocardiography are basic observational parameters. ...

Noninvasive Electrocardiography in the Perinatal Mouse

Électrocardiographie non invasive chez la souris périnatale

Electrocardiography (ECG) has long been relied upon as an effective and reliable method of assessing cardiovascular (and cardiopulmonary) function in both ...

Electrocardiogram Recordings in Anesthetized Mice using Lead II

Enregistrements d’électrocardiogramme chez des souris anesthésiées à l’aide de plomb II

The electrocardiogram is a valuable tool for evaluating the cardiac conduction system. Animal research has helped generate novel genetic and ...

Technique for Obtaining Mesenchymal Stem Cell from Adipose Tissue and Stromal Vascular Fraction Characterization in Long-Term Cryopreservation

Technique d’obtention de cellules souches mésenchymateuses à partir de tissu adipeux et caractérisation de la fraction vasculaire stromale dans la cryoconservation à long terme

Human mesenchymal stem cells derived from adipose tissue have become increasingly attractive as they show appropriate features and are an accessible ...