일방적인 상시 신경 호감 부상 후 쥐에서 모터 행동의 다인 평가

모든 동물 실험은 레게룽 폰 운테르프랑켄(독일 뷔르츠부르크)의 지방 당국의 승인을 받았으며, 동물 의 보살핌과 사용에 대한 해당 국제, 국가 및/또는 제도적 지침에 따라 수행되었습니다. 1. 상시 신경 호감 부상 참고: 전체 외과 적 시술 중에 멸균 환경을 유지합니다. 필요한 장비로 수술 테이블을 설정합니다. O2 (2 L / 분)에서 이소플루란 3.0 %로 닫힌 캐비닛에서 쥐를 심히 마취합니다. 캐비닛에서 쥐를 제거합니다. 오른쪽 뒷다리의 넓은 영역을 면도. 쥐를 마취 마스크에 넣고 O2 (2 L /min)에서 이소플루란 2.0 %로 깊은 마취를 계속합니다. 뒷발의 디지털 간 웨빙을 꼬집어 마취 깊이를 제어합니다. 철수 반사 신경의 부재는 적절한 마취를 나타냅니다. 몸통과 쥐의 뒷다리를 테이프로 고정합니다. 발을 수술 테이블에 평평하게 돌려 대칭적이고 뻗은 위치에 뒷다리를 두다 놓습니다. 안구 건조를 방지하기 위해 눈에 안과 연고를 적용하십시오. 면도 부위의 피부를 살균제로 소독합니다. 일리움의 상시 노치를 검색합니다. 메스로 발 의 방향으로 좌골 노치에서 피부 절개를합니다. 피부 절개는 가능한 한 작아야합니다 (약 1 ~ 2cm). 뒷다리가 고정되고 피부 절개가 올바르게 수행되면 둔부 막시무스 근육과 이두근 여성근 사이의 근막 평면의 구멍이 “흰색 선”과 유사한 것을 볼 수 있습니다. 닫힌 초미세 혈전성 집게(5번)를 캐비티에 삽입하고 집게를 퍼뜨리습니다. 근막 비행기는 어떤 근육 조직을 다치게하지 않고 열어야한다. 고무 밴드 리트랙터를 근육 아래에 놓고 피부 절개를 열어 두십시오. 신경이 완전히 드러나때까지 주변 조직과 혈관을 상시 신경에서 부드럽게 제거합니다. 전체 시술 중에 신경을 스트레칭하거나 당기지 않는 것이 중요합니다. 상수 및 재현 가능한 압력으로 비 톱니 모양의 클램프 (초미세 헤모스타트)로 상이한 신경을 분쇄하십시오. 이를 위해 클램프를 열고 클램프의 아래턱에 신경을 놓고 클램프를 3회 10초 동안 첫 번째 위치로 잠그면 클램프를 닫습니다. 상시 신경 호감의 위치는 주 상골 신경 번들의 분할 부위에 상근 노치, 근위에 가깝게 위치한다. 호감 부상 후, 조심스럽게 클램프를 다시 엽니 다. 좌골 신경의 호감 부위는 반투명하게 나타납니다. 고무 밴드 리트랙터를 제거합니다. 접합 식 4-0 봉합사로 근막 평면 절개를 닫습니다. 바디 스킨 스테이플로 피부 절개를 닫습니다. GV-SOLAS 지침에 따라 리마딜을 적용 (5 mg/kg 체중, 피하 주사) 수술 후 통증 완화에 대 한 24 2 일 동안 수술 후 시간. 수술 설정에서 쥐를 제거합니다. 쥐가 깨어날 때까지 가열 판 (37 °C)에 침구없이 깨끗한 케이지에 쥐를 놓습니다. 쥐를 깨끗한 집 케이지로 다시 옮킨다. 수술 후 4~6일 간 신체 피부 스테이플을 제거합니다. 2. 오픈 필드 테스트 (OFT) 참고: 운동 활동뿐만 아니라 행동 활동은 OFT에 의해 분석될 수 있다. 설치 어둡고 조용한 환경에서 OFT(그림1A)를설정합니다. 그것은 자동 비디오 추적 시스템 EthoVision XT (컴퓨터, 라이센스 소프트웨어) 및 스크래치 방지, 청소 검은 표면과 58.5cm (길이) x 58.5cm (폭) x 45cm (높이)를 측정하는 경기장으로 구성되어 있습니다. 검은 색 표면은 흰색 동물을 추적 할 때 대비를 높이는 것이 중요합니다. 평가 경기장과 카메라를 올바른 위치에 배치합니다. 최상의 해상도로 전체 열린 필드 박스가 기록되는 카메라를 조정합니다. 어두운 환경에서 실험을 수행합니다. 설정에 조명이 필요한 경우 작고 확산되는 라이트를 사용하여 경기장에서 광반점, 반사 및 음영을 방지합니다. 경기장의 다른 영역에서 럭스 미터로 조도를 측정하여 동일한 조명 조건을 확인합니다. EthoVision XT 소프트웨어를 설정합니다. 가장 중요한 설정은 다음과 같습니다. 실험 설정에서 비디오 소스에 대한 라이브 추적과 추적된 기능에대한 중심 점 검색을 선택합니다. 아레나 설정에서경기장의 크기를 검증합니다. 쥐가 경기장 중앙에 배치된 후 데이터 수집의 시작 상태를 3초로 설정하고 평가판 제어 설정에서총 런타임을 5분으로 설정합니다. 검색 설정에서 메서드에 대한 정적 빼기 선택을 합니다. 확인 표시 획득 설정에서 메서드에 대한 비디오를 저장합니다. 시험장 한가운데쥐를 부드럽게 놓습니다(그림1B). 수집 제어에서 평가판 시작 버튼을 눌러 녹음을 시작합니다. 녹음 하는 동안, 쥐산만 을 피하기 위해 OFT 설정에서 멀리. 각 시험 후, 테스트 경기장에서 쥐를 부드럽게 제거하고 이전에 기록 된 쥐의 냄새에 의해 산만하지 않도록 0.1 % 아세트산으로 설정을 청소합니다. 데이터 분석 EthoVision XT 소프트웨어가 있는 OFT의 데이터 분석을 보려면 왼쪽 막대의 분석 섹션으로 이동하여 결과 탭(그림 1C)에서 곡사화를 선택합니다. 다음으로 필요한 매개 변수를 Excel로 내보냅니다. 소프트웨어 내에서 데이터 분석을 위해 다양한 범주의 다양한 변수를 선택합니다. 이 특정 과학적 목표에 대한 중요한 변수는 “거리 이동”과 “거리와 시간”의 범주에서 “속도”입니다. 선택한 매개변수(그림 1D)의통계 분석을 수행합니다. 3. 캣워크 XT 걸음걸이 분석 참고: CatWalk XT 시스템을 통한 걸음걸이 분석은 동물 모델의 발자국, 자세 및 걸음걸이와 관련된 다양한 매개 변수를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 유리 통로는 녹색 빛으로 조명되고 동물의 발자국에 의해 흩어져있는 빛은 보도 아래에있는 고속 비디오 카메라로 캡처됩니다. 신호는 CatWalk XT 소프트웨어로 분석할 수 있습니다. 설치 CatWalk XT를 사용한 걸음걸이 분석을 위해 CatWalk 시스템과 해당 소프트웨어(컴퓨터, 라이센스소프트웨어)를사용합니다(그림 2A). 데이터 수집은 녹색 LED 표시등으로 CatWalk 시스템의 보도 의 조명에 따라 달라지므로 어두운 조건에서 실험을 수행합니다. 어두운 조건에서 실험 절차를 용이하게하려면 적색으로 실험실을 조명하십시오. 길이 65cm, 너비 7cm를 측정하는 정의된 보도를 사용하십시오. 그러나, 보도의 크기는 쥐의 크기에 따라 달라 집니다. 각 발에 대해 가능한 한 많은 발자국을 기록할 수 있도록 가능한 한 큰 통로를 설정합니다. 각 런에 대해 발당 최소 3개의 풋프린트수를 캡처합니다. 보도 길이를 정의할 때, 시작 신호또는 정지 신호가 올바르게 감지되지 않을 수 있고 실행이 준수로 분류되지 않을 수 있기 때문에, 본체/꼬리가 실행 완료 전후에 정의된 통로에 들어오거나 남아 있는 경우 쥐의 몸과 꼬리를 고려하십시오. 훈련참고 : CatWalk 시스템에 대한 쥐를 훈련하는 것은 설정에 동물을 습관화하고 중단없이 보도를 건너 배울 수 있도록하는 데 필요합니다. 적절한 교육은 실험 평가 중에 시간을 절약하고 더 나은 결과를 얻는 이점을 제공합니다. 훈련 세션 동안 CatWalk 시스템의 데이터 수집을 시작하면 쥐가 평가 조건(노이즈/라이트)에 익숙해집니다.CatWalk 시스템을 설정합니다. 증류수와 보풀이 없는 부드러운 천으로 유리 보도를 청소하십시오. 실험의 시작과 끝에, 또는 유리 통로가 더러운 경우 사이에 유리 청소 유체와 보풀이없는 부드러운 천을 사용하여 유리 보도를 청소하십시오. 유리 세척 액을 사용한 후, 동물의 주의를 산만하게 하지 않도록 액체의 잔여물에서 보도를 치웁울 수 있습니다. 실험 설정을 선택합니다. 중요한 매개 변수는 실행 기준입니다. 최소 실행 기간, 최대 실행 기간및 획득할 최소 준수 실행 수에적합한 값을 설정합니다. 사용 가능한 최대 속도 변형의 상자를 확인하고 값을 설정합니다. 달리기 기준은 처음 4~5일 동안 무시할 수 있습니다. 카메라를 제자리에 놓고 초점을 조정합니다. 최적의 카메라 위치를 찾아 서 보행길이와 기록된 발의 최상의 해상도를 동시에 얻을 수 있습니다. CatWalk 시스템의 카메라 위치를 레이블로 지정하여 녹화 간에 동일한 카메라 배치를 보장합니다. 새 실험에 자동 검색을 사용하여 감지 설정을 설정합니다. 최소한의 배경 노이즈로 모든 발자국을 감지할 수 있는지 확인합니다. 필요한 경우 감지 설정을 수동으로 최적화하고 녹색 강도 임계값을 변경합니다. 전체 실험에 대해 동일한 검색 설정을 사용합니다. CatWalk 시스템의 복도 벽을 설정합니다. 복도 벽은 쥐에 가능한 한 가깝어야합니다. 복도 벽이 보도와 평행하게 유지되는지 확인합니다. 보도 길이 정의: 보도 정의 아이콘을 클릭합니다. 특정 연구 프로젝트에 따라 흰색 사각형의 크기를 길이와 너비로 조정합니다. 확인을 클릭합니다. 보도 보정: 교정 보도 아이콘을 클릭합니다. 보도 중간에 20 x 10cm 크기의 직사각형 교정 시트를 배치합니다. 흰색 사각형의 크기를 교정 시트에 조정합니다. 확인을 클릭합니다. 그런 다음 배경 이미지를 스냅합니다: 보도가 깨끗하고 비어 있는지 미리 확인합니다. 배경 스냅 단추를 클릭하여 배경 이미지를 생성합니다. 실제 실험을 시작하기 전에 적어도 8 일 동안 동물을 훈련. 연이은 날에 의한 훈련을 권장합니다. 훈련 1일차: 쥐가 CatWalk 시스템에 익숙해지려면 동물이 자유롭게 보도와 골 상자를 탐험할 수 있도록 하십시오. 쥐가 보도를 건너연습하고 골 상자에 들어가게 한다. 통로 끝이나 골 상자에서 쥐를 들고 쥐를 다시 보도의 출발점으로 데려온다. 실험 설정을 준수하지 않고도 교육 첫날에는 5개의 런이 권장됩니다. 훈련 2일차: 쥐는 자유롭게 보도와 골 상자를 탐험할 수 있습니다. 실험 설정을 준수하지 않고 5개의 런을 권장합니다. 교육 3일차: 실험 설정을 준수하지 않고 8개의 런을 권장합니다. 훈련 4일차: 실험 설정을 준수하지 않고 10회 실행이 권장됩니다. 훈련 5일차: 10회 달리기를 권장합니다. 실험 설정을 염두에 두어야 합니다. 쥐가 방해없이 보도를 건너도록 동기를 부여합니다. 훈련 6일차: 10회 달리기를 권장합니다. 실험 설정을 염두에 두어야 합니다. 쥐가 방해없이 보도를 건너도록 동기를 부여합니다. 훈련 7일: 10회 달리기를 권장합니다. 최소 3개의 준수 실행을 달성해야 합니다. 이 목표에 도달할 수 없는 경우 동물을 위해 더 많은 실행을 추가합니다. 훈련 8일: 10회 달리기를 권장합니다. 최소 3개의 준수 실행을 달성해야 합니다. 이 목표에 도달할 수 없는 경우 동물을 위해 더 많은 실행을 추가합니다. 평가 정의된 실행 기준에 따라 데이터 분석을 위해 쥐당 3개의 준수 실행을 수행합니다. 평가는 3.2.1 단계를 따르십시오. – 3.2.1.8. 교육 섹션에 설명된 대로. 쥐가 처음 세 번의 실행 내에서 3개의 준수 런에 도달하더라도 훈련을 위해 세션당/주당 최소 6개의 런을 수행합니다. 여러 시간 지점을 가진 실험을 위해 안정적인 걸음걸이 패턴을 위해 일주일에 6번의 실행으로 적어도 하나의 (교육) 세션을 수행합니다. 실험 및 탐지 설정은 전체 실험에 대해 일관되게 유지됩니다. 데이터 분석 데이터 분석의 경우 준수 실행만 평가합니다. 비준수 실행을 삭제합니다. 필요한 경우 발 인쇄를 분류하기 전에 녹색 강도 임계값을 확인하고 녹색 강도 임계값을 늘리거나 줄입니다. 녹색 강도 임계값은 모든 동물과 모든 실행에 대해 일관성이 있어야 합니다. CatWalk XT소프트웨어(그림 2B)로발 인쇄를 자동으로 분류합니다. 발 인쇄 라벨을 수동으로 검토합니다. 잘못된 발 인쇄 라벨을 수정하고, 감지되지 않은 발 인쇄 라벨을 추가하고, 노이즈와 잘못된 라벨을 수동으로 삭제합니다. 수동으로 검토해야 하는 위치로 비디오를 이동합니다. 잘못된 레이블이 표시된 발 인쇄를 보정하려면 특정 발 인쇄의 사각형을 선택하고 재설정을클릭하고 동일한 사각형을 다시 선택하고 목록에서 올바른 레이블을 할당합니다. 검색되지 않은 발 인쇄에 레이블을 지정하려면 감지되지 않은 발 주위에 사각형을 그리고 인쇄 추가를클릭하고 새로 생성된 사각형을 선택하고 목록에서 올바른 레이블을 할당합니다. 코 또는 바디로 표시된 소프트웨어가 자동으로 인쇄되는 경우 특정 레이블의 사각형을 선택하고 인쇄 제거를 클릭합니다. 수치 결과를 검토합니다. 숫자 결과는 여러 기본 매개 변수를 보여 주어 excel 시트에 표시됩니다. 연구 관심에 따라 미리 정의된 특정 매개변수를 선택하고 평소와 같이 통계 분석을 수행합니다(그림2D). 각 발자국에 대한 자세한 내용은 뒷발의 발가락을 분류합니다. 이 해석에는 대화형 설치 공간 측정 모듈이 필요합니다. 필요한 경우 대화형 발자국 측정 해석에 녹색 강도 임계값을 조정합니다. 녹색 강도 임계값은 모든 동물과 모든 실행에 대해 일관성이 있어야 합니다. 발자국 해석의 마커를 수동으로 설정합니다. 세 번의 준수 실행 에서 모든 뒷발 인쇄를 분석합니다. 첫 번째 발가락의 중심에서 다섯 번째 발가락의 중앙에 선을 그려 “발가락 스프레드”를 측정합니다. 두 번째 발가락의 중심에서 네 번째 발가락의 중앙으로 선을 그려 “중간 발가락 스프레드”를 측정합니다. “수동 인쇄 길이”(그림2C)를측정하기 위해 뒷발의 발 뒤꿈치에 세 번째 발가락의 중심에서 선을 그립니다. 별도의 시트에 표시되는 “대화형 발자국 측정”의 수치 결과를 검토합니다. “대화형 발자국 측정”의 특정 매개 변수를 선택하고 평소와 같이 통계 분석을 수행합니다(그림2E). 4. 빔 워킹 작업 참고: 걸음걸이 적자는 빔 워킹 작업에 의해 결정될 수 있습니다. 이 특정 연구 주제에서 빔 보행 작업의 초점은 여러 신체 부위에서 근육 활성화를 조정하는 능력으로 정의된 모터 조정의 분석이 될 것이며, 운동 밸런스의 평가가 아니라 신체 운동 중 자세 조절 능력으로 정의됩니다. 설치 빔 보행 작업의 경우 빔, 스페이서, 테이블, 균일한 배경 및 캠코더(그림3A)를사용합니다. 길이 90cm, 너비 1.7cm, 높이 2cm의 나무 빔을 사용하십시오. 길이 20.5cm, 폭 15cm, 높이 2cm의 플랫폼이 권장됩니다. 플랫폼과 빔에 동일한 재료를 사용하여 플랫폼과 빔 사이의 장벽을 피하십시오. 빔과 테이블 사이의 거리가 적어도 44cm가 되는 것을 갖는다. 홈 케이지와 같은 친숙한 환경은 쥐가 빔 플랫폼의 끝에 배치 될 수있는 빔을 교차하도록 동기를 부여합니다. 훈련 테이블에 스페이서와 홈 케이지와 빔을 설정합니다. 7 일 동안 동물을 훈련. 연이은 날에 의한 훈련을 권장합니다. 훈련 1일차 한 홈 케이지의 모든 쥐를 빔의 시작 플랫폼에 놓습니다. 쥐가 환경(플랫폼/빔)을 탐험하게 합니다. 꼬리에 의해 조심스럽게 쥐 를 잡고 빔에 쥐를 부드럽게 밀어 빔에 쥐를 리드. 쥐를 꼬리로 잡고 적어도 두 번 실행하여 빔을 통과하는 데 도움이하십시오. 쥐가 도움없이 세 번 더 실행빔을 통과하자. 쥐를 관찰하고 필요한 경우 지원을 제공합니다. 쥐가 빔을 통과하지 못하면 부상을 피하고 빔을 통과하는 두려움의 발달을 피하기 위해 낙하를 가로 채게하십시오. 모든 쥐에 대한이 절차를 계속합니다.참고: 때때로 쥐는 빔을 통과하기 위해 서로를 따라가며, 이 경우 지원이 필요하지 않습니다. 그러나 쥐를 관찰하고 낙하를 차단하고 필요한 경우 도움을 제공하는 것이 중요합니다. 훈련 2일차 한 홈 케이지의 모든 쥐를 빔의 시작 플랫폼에 놓습니다. 쥐가 빔을 여섯 번 통과하게 하십시오. 필요한 경우 지원을 제공하고 낙하를 가로채는 경우. 훈련 3일차 빔의 시작 플랫폼에 쥐 1개를 놓습니다. 쥐가 빔을 여섯 번 통과하게 한다. 필요한 경우 지원을 제공하고 낙하를 가로채는 경우. 훈련 4-7일 빔의 시작 플랫폼에 쥐 1개를 놓습니다. 쥐가 빔을 10번 통과하게 한다. 필요한 경우 지원을 제공하고 낙하를 가로채는 경우. 훈련이 끝나면 쥐는 적어도 세 번의 실행을 중단하지 않고 빔을 통과해야 합니다. 시작 플랫폼에서 쥐를 부드럽게 밀어 이동의 개시를 트리거하는 것이 허용됩니다. 평가 테이블에 스페이서와 홈 케이지와 빔을 설정합니다. 캠코더를 초점에 있는 동물과 빔과 평행하게 정렬하여 제자리에 놓습니다. 캠코더의 위치는 기록된 움직임의 최적 해상도를 달성하기 위해 동물에게 가능한 한 가깝어야 합니다. 두 플랫폼의 빔과 부품을 레코딩에 의해 캡처해야 합니다. 녹음을 시작하고 먼저 세션과 동물을 식별합니다. 빔의 시작 플랫폼에 쥐를 놓습니다. 쥐는 중단없이 빔을 세 번 건너야합니다. 쥐가 처음 세 번의 실행 내에서 3개의 준수 런에 도달하더라도 연속 작업 성능을 위해 최소 6~10개의 런을 수행합니다. 항상, 동물을 관찰하고 필요한 경우 폭포를 요격. 작업 후, 이전에 기록 된 쥐의 냄새에 의해 산만 하지 않도록 0.1% 아세트산으로 빔과 테이블을 청소.참고: 신경 호감 부상 후 처음 2 주 이내에, 쥐는 도움없이 빔을 통과 할 수 없습니다. 따라서 신경 호감 부상 후 처음 2 주 동안 6 ~ 8 개의 달리기에 대한 지원이 제공되어야합니다. 3주차부터 5주차까지 5개의 런이 지원으로 수행되며 10개의 추가 실행은 도움 없이 수행되었습니다. 데이터 분석 데이터 분석을 위해 무료 비디오 분석 소프트웨어 Kinovea를 사용합니다. 레코딩에서 세 번의 준수 실행의 비디오 시퀀스를 선택합니다. 이를 위해 동물의 도움 없이 수행된 처음 세 개의 준수 실행을 선택합니다. 모든 쥐에 대한 준수 실행 선택에서 일관성을 유지해야 합니다. 선택한 세 개의 준수 실행(그림3D-E)의시작 시점과 종료 시간 지점을 정의합니다. 이 설정에서 시작점은 빔의 검은색 선으로 표시되었고, 검은색 선 뒤에 첫 번째 뒷다리배치가 실행의 시작 시간을 정의했습니다. 빔 끝에 있는 플랫폼에 첫 번째 뒷다리 배치는 종료 시간 점을 정의합니다. 다음으로, 쥐가 빔을 통과하는 데 필요한 시간을 계산합니다. 데이터를 몇 초 만에 빔을 교차하고 통계 분석을 평소와 같이 수행하기 위한 대기시간(그림 3B)으로데이터를 보고합니다. 소프트웨어의 줌 및 슬로우 모션 기능을 사용하여 두 힌드다리에 대해 세 번의 호환 실행에서 단계 및 오류 수를 별도로 채점합니다. 오류에는 총 발 전표와 반 발 전표가 포함됩니다. 총 발 미끄러짐은빔(도 3F)을가진 영향을 받는 발의 접촉 손실을 일으키는 깊은 미끄러짐에 선행되는 발 배치로 정의됩니다. 반 슬립은빔(도 3G)과의완전한 접촉을 잃지 않고 빔의 사이드월에서 미끄러지는 발로 정의된다. 빔을 교차하는 단계 수와 관련하여 발 미끄러짐의 백분율을 계산합니다((사지의 발 미끄러짐 수 x 100%)/ 동일한 사지의 걸음 수). 백분율 발 미끄러짐으로 데이터를 제시하고 평소와 같이 통계 분석을 수행(그림 3C). 5. 사다리 렁 워킹 작업 참고: 사다리 렁 워킹 작업은 모터 기능, 앞다리와 뒷다리 배치, 다리 간 조정을 평가할 수 있습니다. 설치 이 행동테스트(도 4A)에사다리 가루 장치, 스페이서, 테이블, 균일한 배경 및 캠코더를 사용합니다. 수평 사다리 횡선 장치는 금속 횡선과 명확한 폴리 카보네이트 사이드 월로 구성됩니다. 이 장치는 길이가 119.5cm이고 폭은 7.4cm로 조정된다. 분석할 보도는 길이가 100cm입니다. 시작점과 끝점을 사이드월에 검은색 선으로 레이블을 지정합니다. 1cm 간격으로 장치에 런그에 대한 자리 표시자를 배치합니다. 100cm 산책로에 단추가 없는 러그 패턴을 배치하여 가로간 사이에 1~5cm 의 거리를 두세요. 분석에서 제외되는 장치의 끝에 처음 10cm와 마지막 9.5cm는 1cm의 거리를 가진 횡선의 규칙적인 패턴을 갖는다. 약 30cm(그림4A-B)의보도와 테이블 사이의 거리를 사용합니다. 홈 케이지와 같은 장치 끝에 있는 골 상자 나 익숙한 환경은 쥐가 사다리 렁 장치를 건너도록 동기를 부여합니다. 훈련 테이블에 스페이서와 골 상자사다리 런그 장치를 설정합니다. 8 일 동안 동물을 훈련. 연이은 날에 의한 훈련을 권장합니다. 훈련 1일차 사다리 렁 장치에 한 홈 케이지에서 모든 쥐를 배치합니다. 쥐가 환경을 탐험하자 (사다리 렁 장치 / 목표 상자). 쥐를 골 상자 방향으로 부드럽게 밀어 넣습니다. 쥐가 골 상자에 들어가는 것을 돕습니다. 쥐가 잠시 동안 목표 상자를 탐험하자. 결국 쥐가 골상자에 들어갔다. 골 상자에서 첫 번째 쥐를 가지고 다시 장치의 시작 영역에 쥐를 배치합니다. 한 홈 케이지의 모든 쥐에 대해 동일한 절차를 계속하십시오. 쥐를 골 상자 방향으로 부드럽게 밀어 넣으면 골 상자에 들어갈 수 있도록 도움을 줍니다. 쥐가 장치를 네 번 통과하게하십시오. 훈련 2일차 교육 첫날에 나열된 것과 동일한 프로토콜을 수행합니다. 쥐가 장치를 6번 통과하게 한다. 훈련 3일차 교육 첫날에 나열된 것과 동일한 프로토콜을 수행합니다. 쥐가 장치를 8번 통과하게 한다. 훈련 4일차 사다리 가루 장치의 시작 부분에 하나의 쥐를 놓습니다. 쥐가 장치를 통과하지 않고 자발적으로 골 상자에 들어가면 쥐를 뒤에서 부드럽게 밀어 도움을 주십시오. 쥐가 장치를 8번 통과하게 한다. 훈련 5-8일 사다리 렁 장치의 시작부분에 쥐 1개를 놓습니다. 쥐가 장치를 통과하지 않고 자발적으로 골 상자에 들어가면 쥐를 뒤에서 부드럽게 밀어 도움을 주십시오. 쥐가 장치를 10번 통과하게 한다. 훈련이 끝나면 쥐는 최소 3번의 달리기를 방해하지 않고 보도를 통과할 수 있어야 합니다. 쥐에게 시작 영역에서 부드럽게 밀어 이동의 개시를 트리거하는 것이 허용됩니다. 평가 테이블에 스페이서와 골 상자사다리 런그 장치를 설정합니다. 캠코더를 위치에 놓고, 초점에 있는 동물과 장치와 병행하여 정렬합니다. 캠코더를 동물에게 가능한 한 가깝게 배치하여 기록된 움직임의 최적 해상도를 달성하고 전체 사다리 렁 장치가 기록에 포획되도록 한다. 녹음을 시작하고 먼저 세션과 동물을 식별합니다. 래더 런그 장치의 시작 영역에 쥐를 놓습니다. 쥐는 규정을 준수하는 달리기로 자격을 갖추기 위해 중단없이 사다리 횡선 장치의 100cm 보도를 세 번 통과해야합니다. 쥐가 처음 세 번의 실행 내에서 3개의 준수 런에 도달하더라도 연속 작업 성능을 위해 최소 10개의 실행을 수행해야 합니다. 작업 후, 이전에 기록 된 쥐의 냄새에 의해 산만하지 않도록 0.1 % 아세트산으로 장치와 테이블을 청소하십시오. 데이터 분석 데이터 분석을 위해 무료 비디오 분석 소프트웨어 Kinovea를 사용합니다. 레코딩에서 세 번의 준수 실행의 비디오 시퀀스를 선택합니다. 데이터 분석을 위해 처음 세 개의 호환 실행을 선택합니다. 시작 시점과 선택한 세 개의 준수 실행의 종료 시간을 정의합니다. 100cm 보도의 시작 시점을 표시하는 장치의 측벽에 첫 번째 뒷다리의 배치는 실행의 시작 시간을 정의합니다. 100cm 보도의 끝점을 표시하는 장치의 측벽에 두 번째 검은색 선 뒤에 첫 번째 프런트림을 배치하면 런의 종료 시점이 정의됩니다. 시작 시간 및 종료 시간을 식별합니다. 그런 다음 보도를 가로질러 실행 기간을 계산합니다. 데이터를 몇 초 만에 보도를 통과하고 통계 분석을 수행하는 대기시간(그림 4C)으로보고합니다. 소프트웨어의 슬로우 모션 또는 프레임별 기능을 이용하여 메츠 등으로부터 7개 범주 척도로 3개의 준수런을점수(그림 5)16,17. 각 사지의 배율 범주에 따라 단계 수와 오차 수를 별도로 결정합니다. 배율은 다음과 같은 범주를 구별합니다: (0) 총 미스 (1) 깊은 미끄러짐 (2) 약간의 미끄러짐 (3) 교체 (4) 보정 (5) 부분 배치, 및 (6) 올바른 배치. 시작 사지의 오류만 평가되었습니다. 초기 오류로 인해 트리거되는 추가 오류를 평가해서는 안 됩니다. 다음 요구 사항을 고려하여 오류/단계를 계산합니다. 카테고리 (0) 총 미스 (1) 깊은 슬립 (2) 약간의 슬립 카운트 오류로. 오류 수를 각 뒷다리의 단계 수와 각 실행 횟수로 나눕니다. 각 동물 및 각 뒷다리에 대한 세 가지 준수 실행의 평균 값을 별도로 결정하고 평소와 같이 통계 분석을 수행합니다(그림4D).