Atbilstošs vingrinājumu līmenis mazina zarnu disbiozi un baldriāna skābes palielināšanos, lai uzlabotu neiroplastiskumu un kognitīvo funkciju pēc operācijas pelēm 4. daļa

Zarnu mikrobiotas profilēšana

Svaigi izkārnījumi no pelēm tika savākti zarnu mikrobiotas profilēšanai. Peles tika ievietotas atsevišķi autoklāvētā būrī fekāliju savākšanai, un tām ļāva brīvi izkārnīties. Izkārnījumi tika nekavējoties savākti sterilās Eppendorf mēģenēs uz sausa ledus un pēc tam uzglabāti -80 grādu temperatūrā līdz turpmākai apstrādei. Baktēriju DNS tika ekstrahēta ar Power Lyzer Power augsnes DNS izolācijas komplektu saskaņā ar mūsu iepriekšējiem protokoliem [11].

Jaunākie pētījumi liecina, ka zarnu mikrobiomam ir ļoti liela ietekme uz mūsu atmiņu. Precīzi, baktērijas zarnu mikrobiotā var ietekmēt cilvēka smadzeņu nervu sistēmu, tādējādi mainot tās atmiņas funkciju. Tas ir pārsteidzošs atklājums, jo tas nozīmē, ka mēs varam uzlabot savu atmiņu, mainot zarnu mikrobiomu.

Tātad, kā cilvēks, kurš cenšas uzlabot savu atmiņu, ko jūs varat darīt, lai uzlabotu zarnu mikrobiomu? Atbilde ir vienkārša: koncentrējieties uz sabalansētu uzturu. Sabalansēts uzturs ne tikai palīdz regulēt zarnu mikrobiotas līdzsvaru, bet arī uzlabo visus ķermeņa darbības aspektus.

Pirmkārt, mums jākoncentrējas uz daudzveidīgu uzturu, kas ir bagāts ar šķiedrvielām. Diēta ar augstu šķiedrvielu saturu var palīdzēt saglabāt zarnu mikrobioma daudzveidību, kas ir galvenais labas veselības veicināšanas faktors. Tajā pašā laikā mums ir arī jānodrošina, lai mēs savās ēdienreizēs uzņemtu pietiekami daudz augstas kvalitātes olbaltumvielu un veselīgu tauku. Šīs uzturvielas var veicināt atmiņas funkciju un nervu vadītspēju.

Turklāt regulāras fiziskās aktivitātes un stresa samazināšana var arī veicināt līdzsvaru un dažādību zarnu mikrobiomā. Neatkarīgi no tā, vai tā ir dziļa elpošana, meditācija vai jogas praktizēšana, tie visi ir efektīvi veidi, kā mazināt stresu. Vingrojumi var uzlabot zarnu kontraktilitāti, palielināt zarnu vitalitāti un veicināt ciklisku detoksikāciju, tādējādi palīdzot veicināt zarnu mikrobiotas līdzsvaru un daudzveidību.

Kopumā mums jākoncentrējas ne tikai uz savu uzturu un fizisko veselību, bet arī uz zarnu mikrobiotu. Ēšanas paradumu maiņa un stresa mazināšana var veicināt līdzsvaru un dažādību mūsu zarnu mikrobiotā, kas var palīdzēt mums uzlabot atmiņu un nervu sistēmas darbību. Tātad, pievērsīsimies kopā savai zarnu veselībai un uzlabosim atmiņu un fizisko sagatavotību!

Var redzēt, ka mums ir jāuzlabo atmiņa, un Cistanche deserticola var ievērojami uzlabot atmiņu, jo Cistanche deserticola ir tradicionāls ķīniešu ārstniecības materiāls, kam ir daudz unikālu efektu, no kuriem viens ir atmiņas uzlabošana. Cistanche deserticola iedarbīgumu nodrošina daudzas tajā esošās aktīvās sastāvdaļas, tostarp miecskābe, polisaharīdi, flavonoīdu glikozīdi utt. Šīs sastāvdaļas var veicināt smadzeņu veselību dažādos veidos.

Noklikšķiniet uz zināt veidus, kā uzlabot smadzeņu darbību

Hipermainīgā V3–V4 reģiona sekvencēšanas bibliotēkas tika sagatavotas saskaņā ar Illumina MiSeq sistēmas instrukcijām. Īsumā, 12,5 ng DNS tika izmantots kā DNS veidne pirmajam 16S rRNS PCR. Izmantotie grunti bija šādi: F: 5′-TCGTCGGCAGCGTCAGATGTGTATAAGAGACAGCCTACGGGNGGCWGCAG-3′ un R: 5′-GTCTCGTGGGCTCGGAGATGTGTATAAGAGACAGGACTACHVGG{GTATCTAAT}′.
Pēc tam amplikoni tika notīrīti ar AMPure XPmagnetic lodītēm un pēc tam izmantoti indeksa PCR, izmantojot Nextera XTIndex komplektu. Qubit dsDNA HS testa komplekts un TapeStation augstas jutības D1000ScreenTape (Agilent, Blacksburg, VA, ASV) tika izmantoti, lai izmērītu PCR produktu koncentrāciju un normalizētu daudzumu bibliotēkas sagatavošanai.

Sekvencēšana tika veikta ar Illumina MiSeq instrumentu, izmantojot MiSeq reaģenta komplektu v2 (500 cikli). Dati tika analizēti ar MiSeqReporter programmatūras Metagenomics darbplūsmu v2.5.1.3 (Illumina, Sandjego, Kalifornija, ASV). Sapārotie nolasījumi, kas iegūti ar dubulttermināla sekvencēšanu, tika savienoti secībā, izmantojot Pandaseq programmatūru. Tika iegūti garie nolasījumi ar reģioniem ar lielu mainīgumu.

Nolasījumi, kuru vidējais phred rādītājs logā (5 bp lielums, 1 bp soļa garums) bija mazāks par 20, tika apgriezti. Nolasījumi, kas satur neskaidru “N” vai kuru garums bija < 220 bp, tika izmesti. Pēc sākotnējo datu kvalitātes kontroles augstas kvalitātes sekvences bez himerām tika sakārtotas atbilstoši pārpilnībai no lieliem līdz maziem un pēc tam sagrupētas ar 97% līdzību operatīvajās taksonomiskajās vienībās (OTU). Tika uzskatīts, ka katrs OTU pārstāv vienu sugu. Lai izvairītos no analīzes novirzēm, ko izraisīja dažāda lieluma paraugu sekvencēšanas dati, nolasījumu skaits uz OTU tika ievadīts atbilstoši minimālajam kārtas numuram, kas atbilst OTU, kad sekvencēšanas dziļums bija pietiekams. Alfa daudzveidība tika analizēta ar nejaušu izlīdzināšanu.

ARead tika iegūts no katras OTU kā reprezentatīva secība. Reprezentatīvā secība tika salīdzināta ar ribosomu datu bāzes projektu datu bāzi. Sugas tika klasificētas katram OTU, un turpmākai analīzei tika iegūtas sugu daudzuma tabulas. OTU atlase tika veikta, izmantojot Uclust programmatūras platformā QIIME v1.9.1.

Sugu daudzveidības analīzei paraugā tika izmantota alfa daudzveidība, ieskaitot Chao1 indeksu un preču pārklājuma indeksu. Beta daudzveidības analīze tika izmantota, lai salīdzinātu sugu daudzveidības atšķirības starp paraugiem, un to raksturoja ar galveno koordinātu analīzi (PCoA), pamatojoties uz Bray-Curtis attālumu. Atšķirības starp grupām tika pārbaudītas, izmantojot līdzības analīzi (ANOSIM).

Plazmas SCFA profilēšana

Plazmas SCFA koncentrācijas tika kvantitatīvi noteiktas, izmantojot 7890–5977 gāzhromatogrāfijas-masas spektrometriju (GC-MS, Agilent, Blacksburg, VA, ASV). Plazmas paraugi tika savākti no pelēm iepriekš aprakstītajos laika punktos, uzglabāti -8{ {20}} grādu ātri un pēc tam atkausēta līdz istabas temperatūrai apstrādei. Īsumā, 100 ul plazmas paraugs tika vorteks sajaukts ar 900 uletanola (satur 0,5% HCl, V/V). Ultraskaņas apstrāde tika veikta 40 minūtes un pēc tam paraugus centrifugēja ar ātrumu 14, 000 RPM 10 min. Paraugu supernatants tika mērīts ar GC-MS analīzi uz Agilent 7890–5977 GC-MS ar elektronu trieciena jonizāciju un DB-FFAPkapilārā kolonna (30 m × 0,25 mm × 0,25 μm).

Kortikālās valerīnskābes kvantitatīva noteikšana

Valerīnskābes daudzums smadzeņu garozā, kas novākts 24 stundas pēc pēdējās intraperitoneālās valerīnskābes injekcijas, tika noteikts ar metodēm, kas ir līdzīgas iepriekš aprakstītajai [51, 52]. Īsumā, 0,1 g smadzeņu garozas, kas homogenizēta 500 µl acetonitrila ūdens šķīdumā. Supernatants tika ekstrahēts ar 8 ml ekstrakcijas buferšķīduma (heksāns: dietilēteris=1: 1) un centrifugēts pie 1800 g 5 minūtes. Tika savākti 7,5 ml supernatanta, sajaukti ar 93 µl 20 mMKOH metanolā un žāvēti 40 grādu temperatūrā slāpekļa gāzē. Žāvētais atlikums tika atjaunots 50 µl 2,5% 18-Crown-6 acetonitrilā un tika tālāk atvasināts ar 9-hlormetilantracēnu acetonitrilā, pievienojot tetrametilamonija hidroksīdu.

Visbeidzot, 30 µl atvasināšanas šķīduma tika ievietoti Acclaim C18 kolonnā (3 µm, 4,6 × 100 mm, Thermo Scientific) un atdalīti Ultimate 3000 augstas izšķirtspējas šķidruma hromatogrāfijā (HPLC, Thermo Scientific), kas aprīkota ar UV redzamo detektoru. Atvasinātās valerīnskābes maksimums tika noteikts pie viļņa garuma 254 nm.{10}}Etilsviestskābe (2-EA) tika pievienota kā iekšējā atskaites kontrole. Valerīnskābes pīķa laukums tika mērīts kā mAU*min un tā katra parauga pīķa laukums tika normalizēts ar 2-EA paraugā. Galīgie rezultāti tika parādīti kā valerīnskābes grupas attiecība pret NS grupu.

Smadzeņu audu ieguve

Peles tika nosvērtas un anestēzētas ar izoflurānu 6 h, 24 h, 48 h, 72 h, 96 h un 7 dienas pēc operācijas un perfūzijas ar 4 grādu NS smadzeņu audu savākšanai. Šie hipokampi tika izmantoti ELISA analīzei vai RNS testam. Imunofluorescējošai krāsošanai tika izmantotas visas smadzenes Bregmā –3 līdz –6 mm. Visas sadalīšanas procedūras tika veiktas uz ledus.

mRNS bibliotēkas sagatavošana un Illumina Hiseq sekvencēšana

The hippocampi harvested at 24 h after surgery from the control group, surgery group, and Exe+Sur group in the first experiment were placed in liquid nitrogen for 1 h and then stored in a −80 °C freezer quickly for no >1 nedēļa. RNS attīrīšana, reversā transkripcija, bibliotēkas uzbūve un sekvencēšana tika veikta WuXi NextCODE Šanhajā saskaņā ar ražotāja norādījumiem (Illumina).

Uz mRNS fokusētās sekvencēšanas bibliotēkas no kopējās RNS tika sagatavotas, izmantojot Illumina TruSeq® RNS paraugu sagatavošanas komplektu. PolyA mRNS tika attīrīta no kopējās RNS, izmantojot oligo-dTattached magnētiskās lodītes, un pēc tam fragmentēta ar fragmentācijas buferi. Ņemot šos īsos fragmentus kā veidnes, pirmās virknes cDNS tika sintezēta, izmantojot reverso transkriptāzi un izlases primerus, kam sekoja otrās ķēdes DNS sintēze. Pēc tam sintezētā cDNS tika pakļauta gala remontam, fosforilēšanai un “A” bāzes pievienošanai saskaņā ar Illumina bibliotēkas veidošanas protokolu.

cDNS fragmentiem tika pievienoti Illumina sekvencēšanas adapteri. Pēc PCR pastiprināšanas DNS bagātināšanai tika izmantotas AMPure XPBeads (Beckman), lai attīrītu mērķa fragmentus 200–300 bp. Pēc bibliotēkas izveides tika veikts Qubit 3.0 fluorometra dsDNA HS tests (Thermo Fisher Scientific). izmantoja, lai kvantitatīvi noteiktu iegūto sekvencēšanas bibliotēku koncentrāciju, savukārt izmēru sadalījums tika analizēts, izmantojot Agilent BioAnalyzer 2100 (Agilent). Sekvencēšana tika veikta, izmantojot Illumina sistēmu, ievērojot Illumina nodrošinātos protokolus 2 × 150 pāru galu sekvencēšanai WuXi, China NextCODE Šanhajā.

Hipokampu mRNS ekspresija ar kvantitatīvu polimerāzes ķēdes reakciju (Q-PCR)

Hipokamps tika ievākts 24 stundas pēc operācijas no kontroles grupas, vingrojumu grupas, operācijas grupas, Exe+Sur grupas, Trans-Control+Sur grupas, Trans-Exe+Sur grupas, Exe+Sur+NS un Exe+Sur+ grupas. Val grupa tika ievietota šķidrā slāpeklī uz 1 stundu un pēc tam uzglabāta –80 grādu saldētavā ne ilgāk kā 3 dienas. RNS ekstrakcija, RNS-cDNS reversā transkripcija un q-PCR tika veikta, kā mēs iepriekš aprakstījām [49, 53]. Īsumā, RNS tika ekstrahēts ar RNeasy Micro komplektu. Reversā transkripcija tika pabeigta, izmantojot 5X All-in-One MasterMix. Visbeidzot, kvantitatīvai kvantitatīvai noteikšanai tika izmantota CFX savienojuma reāllaika sistēma (Bio-Rad). Praimeri qPCR bija: C3ar1-F:TGGGCTGGTGCTGTGGGTAG un C3ar1-R: GATGGCGAAGGCGGTTCTCAC. C3ar1 relatīvā gēnu ekspresija tika aprēķināta, izmantojot salīdzinošo sliekšņa ciklu ΔΔCt ekspresijas ΔΔCt un mājas uzturēšanas ģenēzes normalizēšanai. Mērķa gēnu mRNS līmeņi tiek izteikti attiecīgi kā palielinājums attiecībā pret attiecīgo grupu.

Citokīnu un GDNF noteikšana hipokampā

IL{{0}}, IL-6, C3 un GDNF hipokampā tika konstatēti, izmantojot ELISAkits. Lai pārbaudītu IL-1, IL,-6 un GDNF, smadzeņu audi tika homogenizēti uz ledus RIPA buferšķīdumā, kas satur 25 mM Tris-HCl ar pH 7,6, 150 mMNaCl, 1% nātrija deoksiholātu, 0,1%. SDS un proteāzes inhibitoru kokteilis, kas satur 10 mg/ml aprotinīna, 5 mg/ml pepstatīna, 5 mg/ml leupeptīna un 1 mM fenilmetāna sulfonilfluorīda.

C3 testēšanai smadzeņu audi tika homogenizēti uz ledus PTR buferšķīdumā (iekļauts komplektā). Supernatants tika savākts ELISA noteikšanai pēc tam, kad homogenāts tika centrifugēts pie 13, 000 g 20 minūtes 4 grādos, un proteīna koncentrācija tika noteikta ar BCA proteīna testu (Bio-Rad, Hemel Hempstead, Herts, UK). IL-1, IL6, C3 un GDNF smadzeņu supernatantā tika konstatēti saskaņā ar ražotāja ELISA norādījumiem, un to daudzums katrā smadzeņu paraugā tika normalizēts pēc tā kopējā proteīna satura un tika izteikts kā pg/ mg proteīna.

Western blotēšana

Western blotēšana tika veikta, kā aprakstīts iepriekš [49]. Īsāk sakot, paraugu olbaltumvielu koncentrācija tika noteikta, izmantojot BCA proteīna testu. Divdesmit mikrogrami no katra parauga tika pakļauti Westernblot analīzei, izmantojot šādas primārās antivielas: trušu poliklonālo-postsinaptiskā blīvuma proteīnu 95 (PSD95) atšķaidījumā 1:1000, trušu poliklonālo anti-sinapsīnu 1 atšķaidījumā 1:1000 un trušu antivielu}}{{10} tubulinanti viela atšķaidījumā 1:1000. Attēli tika skenēti ar Image Master IIscanner (GE Healthcare, Milwaukee, WI, ASV) un analizēti, izmantojotImageQuant TL programmatūru v2003.03 (GE Healthcare). Ieinteresēto proteīnu joslu signāli tika normalizēti ar atbilstošā tubulīna signāliem un izteikti kā kontroles parauga frakcijas no tiem pašiem gēliem.

Imunofluorescējoša krāsošana

Imunofluorescējošā marķēšana un krāsošanas kvantitatīva noteikšana tika veikta, kā mēs aprakstījām iepriekš [6, 54]. Īsumā, smadzenes tika fiksētas 4% paraformaldehīdā 4 grādu temperatūrā 24 stundas un pēc tam inkubētas 30% saharozē nakti 4 grādu temperatūrā, pirms tika sasaldētas optimālā griešanas temperatūras maisījumā. Koronālās 20-µm biezas sekcijas tika izgrieztas secīgi no Bregma. -3 līdz -6 mm, izmantojot kriostatu un uzstādīts uz mikroskopa priekšmetstikliņiem.

Pēc mazgāšanas ar Tris buferšķīdumā (TBS) sekcijas tika bloķētas 10% ēzeļa seruma plus 1% liellopu seruma albumīna (BSA) TBS, kas satur 0,3% triton-X100, 2 stundas istabas temperatūrā un pēc tam inkubēja 4 grādi uz nakti ar šādām primārajām antivielām: truša monoklonālā anti-C3 antiviela (1:50), kazas monoklonālā anti-GFAP antiviela (1:200), žurku monoklonālā anti-C3ar antiviela (1:50) un truša monoklonālā anti-Iba{{ 21}} antivielu (1:200).

Sekcijas tika izskalotas TBS ar 0,1% Triton-x 100. Ēzeļa anti-trušu IgG antiviela, kas konjugēta ar Alexa Fluor 594 (1:200), ēzeļa anti-kazu IgG antiviela, konjugēta ar Alexa Fluor 488 (1:200) , ēzeļa anti-žurku IgG antivielas, kas konjugētas ar AlexaFluor 594 (1:200) vai ēzeļa anti-trušu IgG antivielas, kas konjugētas ar AlexaFluor 647 (1:200), tika inkubētas ar sekcijām 1 stundu istabas temperatūrā tumsā.

Sekcijas tika mazgātas TBS, inkubētas ar Hoechst 33342 (1:1000) kodolkrāsošanai, noskalotas un uzstādītas ar Vectashield montāžas vidi (H-1000; Vector Labs, Burlingame, CA). Imūnās krāsošanas attēli tika iegūti ar z-stack ar LSM710 mikroskopijas sistēmu (ZEISS), un visos eksperimentos tika iekļauta negatīva kontrole, izlaižot inkubāciju ar primāro antivielu.

Kvantitatīvā noteikšana tika veikta, kā aprakstīts iepriekš [6, 54]. Īsumā, tika attēlots viss dentate gyrus (DG) reģions, ko klāja 2–3 lauki, kas nepārklājas no katras no sešām vienas peles secīgām hipokampu sekcijām. Apmales pikseļu skaits ar intensitāti, kas pārsniedz iepriekš noteiktu sliekšņa līmeni, tika uzskatīts par pozitīvi iekrāsotu apgabalu ieinteresētajam marķierim un tika noteikts, izmantojot Image-pro plus 6.0 (Media Cybernetics, Inc., Rockville, MD, ASV) un uzrādīts kā pozitīvās platības procents no kopējās platības. Pēc tam tika aprēķināti seši mērījumi uz vienu peli, lai atspoguļotu pozitīvās krāsošanas līmeni. Visas kvantitatīvās analīzes tika veiktas aklā veidā.

BrdU ievadīšana un imūnfluorescējoša krāsošana

Septiņas dienas pēc operācijas pelēm tika veiktas 7 secīgas intraperitoneālas injekcijas pa 80 mg/kg 5′-brom-2′-dezoksiuridīna (BrdU) pusdienlaikā vienu reizi dienā, kā aprakstīts iepriekš [14]. Peles tika upurētas 5 dienas vēlāk, lai novāktu hipokampu. Hipokampu fiksēja 4% paraformaldehīda 0,1 M fosfātu buferšķīdumā 4 grādu temperatūrā 24 stundas un iestrādāja parafīnu. Piecus mikronus biezas koronālās smadzeņu sekcijas tika izgrieztas secīgi no Bregma –2 līdz –4 mm. Antigēna iegūšana tika veikta, 20 minūtes 95–100 grādu temperatūrā inkubējot sekcijas ar nātrija citrāta buferšķīdumu, kas satur 10 mM nātrija citrāta, 0,05% Tween 20 (pH 6,0).

DNS denaturācija tika veikta, inkubējot ar 1 N HCl uz ledus 3 minūtes, 2 N HCL istabas temperatūrā 3 minūtes un 37 grādos 6 minūtes. Sekcijas tika bloķētas ar 5% ēzeļa serumu fosfātu buferšķīdumā (PBS), kas satur 0,5% triton-X 100, 2 stundas istabas temperatūrā. Pēc tam sekcijas tika inkubētas nakti 4 grādos ar šādām primārajām antivielām: ratmonoklonālo anti-BrdU antivielu (1:100) un kazas monoklonālo anti-GFAPantivielu (1:200). Sekcijas tika inkubētas ar ēzeļa anti-žurku IgGantivielu, kas konjugēts ar Alexa Fluor 594 (1:200) vai ēzeļa anti-kazu IgGantibody, kas konjugēts ar Alexa Fluor 488 (1:200), 1 stundu istabas temperatūrā tumšā telpā. Pēc mazgāšanas PBS, sekcijas tika iekrāsotas ar Hoechst 33342 (1:1000), noskalotas un uzstādītas ar Vectashield montāžas līdzekli (Vector Labs).

Attēli tika iegūti ar fluorescences mikroskopu ar uzlādes ierīces kameru (High MagOlympus BX51) un LSM710 konfokālās mikroskopijas sistēmu (ZEISS). Visos eksperimentos tika iekļauta negatīva kontrole, izlaižot inkubāciju ar primāro antivielu. Katrai peles smadzenēm šūnu skaitīšanai tika izmantotas sešas secīgas hipokampu sekcijas. Tika saskaitīts visu šūnu skaits, kas bija pozitīvi iekrāsotas ieinteresētajam marķierim vai divu marķieru kombinācijai katras sekcijas DG subgranulārajā zonā. Kvantitatīvās analīzes tika veiktas aklā veidā.

Golgi traips

Golgi krāsošana tika veikta, izmantojot FD Rapid GolgiStainTM komplektu. Deviņpadsmit dienas pēc operācijas 6 peļu smadzenes katrā grupā tika iegremdētas impregnēšanas šķīdumā (šķīdumi A un B: 1:1) 2 nedēļas un pēc tam pārnestas uz šķīdumu C 3 dienas. Koronālās smadzeņu sekcijas 100 μm biezumā un aptuveni –2,7 mm no bregmas tika izgrieztas uz vibratoma (Microslicer® 10110, Ted Pella, Inc. Kalifornija, ASV).

Kā aprakstīts iepriekš[55, 56], vairāk nekā 10 labi individualizēti neironi hipokampusa DG reģionā tika nejauši atlasīti no katras peles, un secīgi optiski daudzslāņu skenēšanas attēli tika uzņemti ar intervālu 2,0 μma gar z asi. (3DHISTECH, Pannoramic MIDI, Ungārija) ar 20 × mērķi. Vairāku slāņu skenēšanas faili tika pārklāti, lai kļūtu par vienu skaidru skenēšanas failu, ko datorā var skatīt, izmantojot programmu Caseviewer (3DHISTECH, Ungārija). Kopējais zaru skaits un dendrīta garums tika mērīts ar Fidži programmatūru (Fidži-win64, NIH, ASV). Kopējo dendrītisko koku (krustojumu) sarežģītība tika novērtēta, izmantojot Sholl analīzi. Mērot mugurkaula blīvumu, no katra dzīvnieka tika atlasīti 5 neironi.

No skenēšanas failiem tika nofotografēti pieci nejauši atlasīti mikroskopiski lauki apikālajā vai bazālajā dendritā. Mugurkaula numurus 40 μms segmentos saskaitīja novērotājs, kurš nebija akls attiecībā uz grupu piešķiršanu. Rezultāti tika izteikti kā muguriņu skaits/10 μmsegmenti. Dati par dendritisko zaru skaitu, garumu un krustojumiem, kā arī mugurkaula blīvumu no vienas peles tika aprēķināti vidēji, lai atspoguļotu peles līmeni.

Statistiskā analīze

Parauga lieluma aprēķins katram eksperimentam netika veikts. Izlases lieluma noteikšana galvenokārt tika balstīta uz mūsu pieredzi: eksperimentos, lai pārbaudītu mācīšanos un atmiņu, tika izmantoti lielāki paraugu izmēri nekā bioķīmiskiem pētījumiem. Visi savāktie dati tika iekļauti analīzēs. Trūkstošie dati ietvēra dzīvniekus, kas atbilda iepriekš noteiktiem izslēgšanas kritērijiem vingrojumu apmācībai, un dzīvniekus, kas nomira pirms paredzētā novērošanas perioda. Dzīvnieku skaits, kas sniedza datus analīzei par katru eksperimentālo stāvokli, ir norādīts leģendās.

Rezultāti ir parādīti kā vidējie ± SD (normālā sadalījuma dati) vai mediāna ± starpkvartiļu diapazons (nevis normālā sadalījuma dati), attēlojot atsevišķu dzīvnieku datus joslu diagrammā un vidējos ± SD līniju diagrammās. Dati no BarnesMaze treniņu sesijām tika analizēti ar divvirzienu atkārtotu dispersijas analīzi (ANOVA), kam sekoja Tukey tests.

Zarnu mikrobiotas dati tika analizēti, kā aprakstīts sadaļā Zarnu mikrobiotas profilēšana. Pārējie dati tika analizēti ar vienvirziena ANOVA, kam sekoja Tukey tests, ja dati bija normāli sadalīti, ar vienvirziena ANOVA pēc ranga, kam sekoja Tukey testora Stjudenta-Ņūmena-Kīlsa metode, ja dati nebija parasti sadalīti, ar divvirzienu ANOVA. , izmantojot t-testu vai rangu summas testu. Būtiska atšķirība tika definēta kā P < 0,05, pamatojoties uz divpusēju hipotēžu testēšanu.

Korekcijas vairākiem salīdzinājumiem netika veiktas. Visas statistikas analīzes tika veiktas ar SigmaStat (Systat Software, Inc., Point Richmond, CA, ASV).

ATSAUCES

1. Moller JT, Cluitmans P, Rasmussen LS, Houx P, Rasmussen H, Canet J u.c. Ilgstoša pēcoperācijas kognitīvā disfunkcija gados vecāku cilvēku ISPOCD1 pētījumā. ISPOCD izmeklētāji. Starptautisks pēcoperācijas kognitīvās disfunkcijas pētījums. Lancet.1998;351:857–61.

2. Monk TG, Weldon BC, Garvan CW, Dede DE, van der Aa MT, Heilman KM, et al.Kognitīvās disfunkcijas prognozētāji pēc lielas nekardiālas operācijas. Anestezioloģija. 2008;108:18–30.

3. Newman MF, Kirchner JL, Phillips-Bute B, Gaver V, Grocott H, Jones RH, et al. Garengriezuma novērtējums neirokognitīvās funkcijas pēc koronāro artēriju šuntēšanas operācijas. N. Engl J Med. 2001;344:395–402.

4. Halle M, Schwartzman A, Zhang J, Liu X. Ambulatorās ķirurģijas dati no slimnīcām un ambulatorās ķirurģijas centriem: 2010. National Health StatisticsReport 2017. gads.

5. Li Y, Chen D, Wang H, Wang Z, Song F, Li H u.c. Intravenoza un gaistoša anestēzijas ietekme uz pēcoperācijas izziņu gados vecākiem pacientiem, kuriem tiek veikta laparoskopiska vēdera operācija. Anestezioloģija. 2021; 134:381–94.

For more information:1950477648nn@gmail.com