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    ¿Cómo se mueve un esqueleto? Un nuevo método de seguimiento para cuantificar la cinemática esquelética en roedores que se mueven libremente
    ### ¿Cómo se mueve un esqueleto? Un nuevo método de seguimiento para cuantificar la cinemática esquelética en roedores que se mueven libremente

    Resumen

    El movimiento esquelético es esencial para una amplia gama de comportamientos, incluida la locomoción, la alimentación y el aseo. Sin embargo, cuantificar la cinemática esquelética en roedores que se mueven libremente ha sido un desafío debido al pequeño tamaño y la compleja anatomía de estos animales. Aquí presentamos un nuevo método de seguimiento que utiliza videografía de alta velocidad y aprendizaje automático para rastrear el movimiento de huesos individuales en roedores que se mueven libremente. Nuestro método es capaz de rastrear el movimiento de los huesos con gran exactitud y precisión, y puede utilizarse para estudiar una amplia gama de comportamientos. Demostramos la utilidad de nuestro método mediante el seguimiento del movimiento de los huesos de las extremidades anteriores y posteriores durante la locomoción. Nuestros resultados proporcionan nuevos conocimientos sobre la cinemática de la locomoción de los roedores y resaltan el potencial de nuestro método para estudiar el movimiento esquelético en una variedad de otros comportamientos.

    Introducción

    El movimiento esquelético es esencial para una amplia gama de comportamientos, incluida la locomoción, la alimentación y el aseo. Por lo tanto, comprender la cinemática del movimiento esquelético es fundamental para comprender cómo interactúan los roedores con su entorno. Sin embargo, cuantificar la cinemática esquelética en roedores que se mueven libremente ha sido un desafío debido al pequeño tamaño y la compleja anatomía de estos animales.

    Los métodos tradicionales para rastrear el movimiento esquelético, como la captura de movimiento y la videografía, a menudo están limitados por su carácter invasivo o su incapacidad para rastrear el movimiento de huesos individuales. Más recientemente, se han desarrollado métodos basados ​​en el aprendizaje automático que pueden rastrear el movimiento de los huesos a partir de videografías de alta velocidad. Sin embargo, estos métodos normalmente se han limitado a rastrear el movimiento de una pequeña cantidad de huesos y no han sido validados para su uso en roedores que se mueven libremente.

    Aquí presentamos un nuevo método de seguimiento que utiliza videografía de alta velocidad y aprendizaje automático para rastrear el movimiento de huesos individuales en roedores que se mueven libremente. Nuestro método es capaz de rastrear el movimiento de los huesos con gran exactitud y precisión, y puede utilizarse para estudiar una amplia gama de comportamientos. Demostramos la utilidad de nuestro método al rastrear el movimiento de los huesos de las extremidades anteriores y posteriores durante la locomoción. Nuestros resultados proporcionan nuevos conocimientos sobre la cinemática de la locomoción de los roedores y resaltan el potencial de nuestro método para estudiar el movimiento esquelético en una variedad de otros comportamientos.

    Métodos

    Animales

    Todos los experimentos se realizaron de acuerdo con la Guía para el cuidado y uso de animales de laboratorio de los Institutos Nacionales de Salud y fueron aprobados por el Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales de la Universidad de California, Berkeley. En todos los experimentos se utilizaron ratones macho C57BL/6J (de 8 a 12 semanas de edad).

    Configuración experimental

    Los ratones se colocaron en una arena construida a medida (30 cm x 30 cm x 30 cm) hecha de plexiglás transparente. La arena se colocó sobre una mesa de aislamiento de vibraciones para minimizar los artefactos de movimiento. La videografía de alta velocidad se realizó utilizando una cámara Photron Fastcam SA3 (Photron, Tokio, Japón) que opera a 500 fotogramas por segundo. La cámara se colocó encima de la arena y enfocó el cuerpo del ratón.

    Método de seguimiento

    Nuestro método de seguimiento se basa en un algoritmo de aprendizaje profundo llamado

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