來源:瑞沃德生命科學
目前實驗動物的步態分析在基礎研究中的價值,日益獲得研究學者認可。其中DigiGait步態分析系統接連出現在多篇頂級期刊文獻中,如Cell、Nature Communications、Neuron等。其到底有何神奇之處?且跟小編一探究竟。
DigiGait步態分析系統是唯一一個採用實時腹側攝像技術(該技術獲得了美國發明專利)的產品。可用於研究神經系統損傷、肌肉相關損傷、骨關節疾病與外傷等模型動物的運動機能。
系統中高速數字攝像機(25kHz)會以底面向上的視角連續不斷拍攝行走/跑動中的動物,DigiGait™ 軟體會生成「數字爪印」和動態的步態信號(解析度超過5000像素/cm2),形成爪部相對跑帶位置的實時記錄。最終可輸出50多種步態指數,生成的數據標準誤差低,準確度和可重複性高。
01
美國Baylor大學醫學院主導發表的「RNA結合蛋白(Pum1)單倍體劑量不足導致脊髓小腦性共濟失調性神經病變機制」文章中,通過使用DigiGait步態分析系統,得出研究實驗結果:Pum1缺失小鼠步幅長度更短,步型(身體晃動)更大。與曠場實驗、轉棒儀實驗,一同論證了Pum1缺失,會導致動物的運動協調性出現進行性缺失。其數據如下圖所示:
At 12 weeks of age, Pum1−/− mice displayed a wider stance (J), decreased stride length (K), and increased stride frequency (L) compared to either WT or Pum1+/− littermates. Stance width and stride length were normalized to mouse width and body length, respectively. L = left, and R = Right. Twelve mice per genotype were analyzed.
02
史丹福大學神經科學院主導發表的「對於用人類肌肉乾細胞和其他肌肉原生細胞製成的生物結構可以在肌肉容積缺失(Volumetric muscle loss,VML)模型動物體內產生功能性肌肉組織」報導中提示:以幹細胞為基礎的診療手段,可作為治療急性和慢性VML的有效途徑。其中,使用DigiGait步態分析系統證實使用肌肉乾細胞製成的生物結構,可以顯著改善VML模型動物的運動狀態,具體步態分析數據見下圖:
Exercise improves innervation of de novo myofibres and improves forces in vivo. (a) Representative image of a mouse during a gait analysis(top) and the gait footprints collected during the analysis (bottom). Mice were positioned in a transparent treadmill and a camera was positioned underneath to record the gait. (b) Quantification of the gait 『disability score』 resulting from the analysis of 47 parameters.
03
芝加哥大學神經科學院主導的CACNA1A mRNA轉錄影響因子和二級蛋白a1ACT對於小腦早期編碼的影響機制研究中,使用步態分析系統聯合轉棒儀和曠場實驗,論證了CACNA1A mRNA表達異常時,實驗動物的運動機能和肢體協調能力顯著降低,具體結果詳見下圖:
(H) Reduced treadmill performance of KIKO mice is corrected by a1ACT expression and prevented by prenatal Dox treatment. Treadmill running speed and total travel distance are compared among mice with/without Dox (_1/+1M) treatment at 1 month old. Prenatal inhibition of a1ACT expression prevented the rescue of motor behavior of KIKO:PC-a1ACT mouse in treadmill (left), rotarod (middle), and open field (right).
DigiGait步態分析系統不僅能保證實驗數據的精確性、靈敏性、可重複性,同時可提供更寬的速度選擇範圍以及更豐富的實驗解決方案,高效助力您的科學研究!