Behaviorische Tierversuche Intelligentes Zuchtkäfigsystem

Produktbeschreibung

Intelligentes FütterkäfigsystemDas Smart Home Cage System ist eine automatisierte Plattform für die Überwachung des Verhaltens von Tieren, die eine hochauflösende Kamera, Computer-Vision-Algorithmen und Verhaltensanalyse-Software integriert, die hauptsächlich zur kontinuierlichen, störungsfreien Echtzeitüberwachung und -analyse der Verhaltensaktivitäten mehrerer Versuchstiere in einem Käfig verwendet wird. Das System erfasst das Verhalten von Tieren mit einer oberen HD-Kamera und kombiniert Bilderkennung und Deep-Learning-Algorithmen, um Schlüsselteile wie linkes und rechtes Ohr, Kopf, Körperzentrum und Schwanz jedes Tieres automatisch zu erkennen und zu verfolgen, um eine genaue Unterscheidung und Verhaltensklassifikation zu ermöglichen.

Intelligentes FütterkäfigsystemEs kann in vielen Bereichen wie Neurowissenschaften, Pharmakologie, Verhaltenswissenschaften, Schlafforschung, Beurteilung von Stoffwechselstörungen und anderen weit verbreitet werden, um objektive, quantifizierbare und wiederholbare Verhaltensdaten zu liefern, die die Effizienz der Experimente und die Wissenschaftlichkeit der Daten erheblich verbessern.

Produkteigenschaften

Multi-Target-Identifizierung und Tracking

Das System erkennt und unterscheidet automatisch mehrere Tiere in einem Käfig (z. B. 1 bis 5 Mäuse) und ermöglicht eine individuelle Verhaltensverfolgung durch Koordinatenmarkierung an wichtigen Stellen (Kopf, Ohr, Schwanz).

Das System ermöglicht eine Echtzeit-Online-Überwachung mit 1-256 Kanälen für eine langfristige kontinuierliche Überwachung. Verwenden Sie * Sensoren, um das Verhalten von Tieren zu erfassen und Tierverhaltensmerkmale aufzudecken.

Nicht-invasive Verhaltensüberwachung

Es ist nicht erforderlich, Chips zu implantieren oder Sensoren zu tragen, nicht invasiv, um Stressreaktionen auf Tiere zu vermeiden und die Natürlichkeit und Echtheit der Verhaltensdaten zu gewährleisten.

Direkt in Standardzucht einsetzbar und kompatibel mit konventionellen Tierraumbedingungen.

Hochpräziser Verhaltenserkennungsalgorithmus

Verwenden Sie Deep Learning-Modelle zur Erkennung von Tiergesten und Bewegungsmustern.

Viele Verhaltensweisen können automatisch erkannt und klassifiziert werden, darunter Schlaf, Bewegung, Essen, Trinken, soziale Interaktionen usw.

Multifunktionale Datenerfassung und -analyse

Das System erfasst nicht nur Videodaten, sondern liefert auch strukturierte Verhaltensdatenausgänge, die die anschließende statistische Analyse und Visualisierung unterstützen.

Die Daten können in CSV, Excel und anderen Formaten exportiert werden, um sie in Forschungsdatenbanken oder Analyseprozesse zu integrieren.

5. Unterstützung für Infrarotbildgebung

Das System verfügt über eine hochauflösende Infrarotkamera, die das Verhalten der Tiere in dunklen Zeiträumen eindeutig erfasst.

Kompatibel mit einer Infrarotkamera für eine 24-Stunden-Überwachung.

Technische Parameter

1. Parameter des sportlichen Verhaltens

2. Parameter des Schlafverhaltens

3. Parameter des Ernährungsverhaltens

4. Trinkwasserverhaltensparameter

Soziales und Erkundungsverhalten (optional)

Anwendungsbereich

1,Neurowissenschaftliche Forschung

Untersuchung der Auswirkungen von neurologischen Erkrankungen wie Alzheimer und Parkinson auf das Verhalten von Tieren.

Bewertung der Wirkung von Neurologika auf Schlaf, Bewegung und kognitive Funktion.

2. Schlafstörungen

Erstellen Sie Tiermodelle von Schlafentzug oder Schlaflosigkeit.

• Bewertung der Wirksamkeit neuer Schlafmedikamente.

Untersuchung der gesundheitlichen Auswirkungen von circadianen Rhythmusstörungen (z. B. Zeitunterschiede, Schichtarbeitsmodelle).

3. Pharmakologische und Toxikologische Forschung

Bewertung der Nebenwirkungen von Medikamenten auf das Tierverhalten (wie Beruhigung, Erregung, Angst usw.).

• Erkennung der Wirkung von Verbindungen auf Nahrung, Trinkwasser und Aktivitätsniveau.

4. Metabolische Erkrankungsmodellbewertung

Untersuchung von Veränderungen im Verhalten von Tieren wie Fettleibigkeit, Diabetes und metabolisches Syndrom.

Bewertung der Auswirkungen von Ernährungs- und Bewegungsinterventionen auf das metabolische Verhalten.

5. Verhaltens- und Psychologische Studien

• Entdecken Sie das soziale Verhalten von Tieren, Entdeckungsverhalten und Angstverhalten.

• Konstruieren Sie Verhaltensmodelle wie Depressionen, Angst und Obsessive-compulsive Störungen.

6. Langlebensforschung

Verhaltensmusteranalyse: Durch die kontinuierliche Überwachung der Verhaltensmuster von Versuchstieren wie Mäusen, einschließlich Aktivitätsniveau, Schlafqualität usw., können Forscher den Zusammenhang zwischen diesen Faktoren und der Lebensdauer untersuchen. Zum Beispiel können langfristige niedrige Aktivitäten oder unregelmäßige Schlafzyklen ein Hinweis auf gesundheitliche Probleme sein, die sich auf die Lebensdauer auswirken.

Ernährungskontrolle und -beobachtung: Intelligente Zuchtkäfige können die Nahrungs- und Trinkmenge jedes Tieres genau kontrollieren und dokumentieren, was für die Untersuchung der Auswirkungen der Ernährung auf die Lebensdauer von entscheidender Bedeutung ist. Wie zum Beispiel intermittentes Fasten oder Einschränkungen bestimmter Nährstoffe den Alterungsprozess des Organismus beeinflussen.

Drogentests und Interventionen: Intelligente Fütterkäfigsysteme können verwendet werden, um die Wirkung einer Vielzahl von Anti-Aging-Medikamenten oder Interventionen zu testen. Durch die langfristige Überwachung verschiedener Tiergruppen kann effektiv bewertet werden, ob bestimmte Therapien den Alterungsprozess verzögern oder die Lebensdauer verlängern.

7.Genetische Forschung

• Der Einsatz eines intelligenten Zuchtkäfigsystems kann dazu beitragen, phänotypische Merkmale zu erkennen, die mit bestimmten Genen zusammenhängen, wie z. B. die Auswirkungen bestimmter Genmutationen auf Verhaltensmuster, physiologische Funktionen und Lebensdauer.

Verwandte Literatur

[1]Qinqin He, Liwei Ji, Yanyan Wang, Yarong Zhang, Haiyan Wang, Junyan Wang, Qing Zhu, Maodi Xie, Wei Ou, Jun Liu, Kuo Tang, Kening Lu, Qingmei Liu, Jian Zhou, Rui Zhao, Xintian Cai, Nanfang Li, Yang Cao, Tao Li, Acetat ermöglicht metabolische Fitness und kognitive Leistung während Schlafstörungen, Zellmetabolismus (IF 29.0)), 2024, ISSN 1550-4131.

Zijun Chen, Yixiao Luo, Yingjie Zhu, GLP-1R-positive Neuronen im lateralen Septum vermitteln die anorektischen und gewichtssenkenden Effekte von Liraglutid bei Mäusen, J Clin Invest (IF 19.456). 2024; 134(17):e178239.

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