Phƣơng pháp đánh giá hành vi (Locomotion)

Một phần của tài liệu Đánh giá khả năng ngăn ngừa bệnh đái tháo đường loại 2 và thừa cân béo phì của cao chiết ethanol từ rễ cây dương đầu olax imbricata bằng thử nghiệm invivo (Trang 55 - 56)

Để xác định ảnh hưởng của điều kiện môi trường, chất y tế, cao chiết hoặc bệnh tật đối với động vật, thì người ta thường quan sát hành vi của động vật. Những thay đổi trong hành vi của động vật có thể là những dấu hiệu đầu tiên cho thấy ảnh hưởng của một chất hoặc sự can thiệp nào đó lên động vật, từ đó cho phép suy đoán về các cơ chế sinh lý cơ bản. Các thuộc tính hành vi được quan tâm là các thông số chuyển động như vận tốc hoặc hướng, mô hình hoạt động, sự phân bố trong không gian và sự xuất hiện của một số kiểu hành vi tiêu chuẩn của động vật (Schwarz và cộng sự, 2002).

Sử dụng tệp lệnh MouseActivity (MA) được cung cấp bởi Renzhi Han (2020),là một tập lệnh chạy trên nền chương trình MATLAB có sẵn mã nguồn mở. MA giúp phân tích nhanh chóng các tham số chuyển động, chẳng hạn: khoảng cách di chuyển, tốc độ trung bình và thị lực. Sử dụng một hoặc hai khoang nhựa mica trong suốt có kích thước 12 inches × 12 inches × 12 inches, với mỗi khoang chỉ chứa một con chuột duy nhất để phân tích. Có thể dễ dàng phân tích một, hai hoặc nhiều khoang cùng lúc. Các video được thu thập ở định dạng MP4 và thời gian ghi video là 10 phút/lần (C. Zhang và cộng sự, 2020).

Khi khởi động xong MA, chương trình sẽ yêu cầu chọn tệp phim cần phân tích. Tiếp đó, một file ảnh có chứa các khung hình được quét ở các ngưỡng khác nhau từ 0.5 đến 0.8 được lên (Hình 3.4 A). Sau khi nhấp vào khung hình có ngưỡng quét tốt nhất, chương trình sẽ yêu người dùng nhập một số thông số khác bao gồm kích thước pixel tối thiểu, số lượng động vật trong video, khung hình bắt đầu, khung hình cuối cùng phân tích và số bước khung hình phân tích (Hình 3.4 B). Sau khi hoàn thành quá trình theo dõi trong tất cả các khung, chương trình

47

lưu dữ liệu theo dõi (ví dụ như tọa độ vị trí và diện tích của mỗi con chuột) vào tệp MATLAB bắt đầu phân tích dữ liệu. Kết quả đầu ra bao gồm một hình tóm tắt về quỹ đạo chuột và cách di chuyển (Hình 3.4 D), một hình về sự phân bố của từng vùng chuột, độ lệch tâm và dài trục chính (ví dụ: chiều dài thân chuột) xem tại Hình 3.4 C, và một tệp Excel với vị trí khoảng cách di chuyển và thị lực (C. Zhang và cộng sự, 2020).

Một phần của tài liệu Đánh giá khả năng ngăn ngừa bệnh đái tháo đường loại 2 và thừa cân béo phì của cao chiết ethanol từ rễ cây dương đầu olax imbricata bằng thử nghiệm invivo (Trang 55 - 56)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(124 trang)