实验研究的前提是选择合适的实验动物模型：大脑缺血再灌注MCAO疾病模型，创造了一个高度复制人类临床脑血管疾病的动物模型，包括了临床病人的疾病特征，这对于临床研究脑缺血的发病机制和药物筛选非常重要。狒狒和食蟹猕猴的颅神经中枢与人类非常相似，但它们价格昂贵且难以饲养。犬大脑的血管床与人类的明显不同，它有一个广*的颈内动脉和颈外动脉的吻合网络。在兔子中，大脑皮层发育不全，无法提供稳定的病理模型。目前，大鼠是*常用的实验研究动物，因为其饲养成本低，繁殖快。因此，大鼠是目前研究心血管疾病*常用的实验动物之一。在大鼠中建立的大脑缺血再灌注实验动物模型是比较好再现的，因为大鼠的繁殖特点与人类相似，CT中脑组织的病理变化与医院中观察到的临床病人非常相似。线栓法是*常用的脑局部缺血再灌注损伤模型制备方法,此方法不需要开颅且不需要呼吸机。北京快速制作脑梗MCAO模型
脑梗MCAO模型实验外包的好处包括：专业的实验团队：外包公司通常拥有专业的实验团队，他们具备丰富的经验和专业知识，能够确保实验的准确性和可靠性。实验设备的保障：外包公司通常拥有先进的实验设备和技术，能够确保实验的顺利进行和实验结果的准确性。实验时间的保障：外包公司通常拥有高效的实验流程和专业的实验人员，能够确保实验的快速完成，节省实验时间。实验成本的降低：通过外包实验，可以降低实验室的运营成本，包括设备维护、人员培训等费用。总之，脑梗MCAO模型实验外包可以带来专业、高效、准确的实验结果，同时降低实验室的运营成本。南京国内脑梗MCAO模型周期脑梗MCAO模型是一种常用的脑梗动物模型，用于研究脑梗死的发病机制和治*方法。
局灶性缺血模型/线栓法引起的大脑中动脉栓塞（Middle Cerebral Artery Occlusion，MCAO）由于大（小）鼠脑血管解剖结构与人类相似，大脑中动脉也是临床缺血性卒中的高发部位，同时，采用线栓法也便于观察缺血和再灌注、永jiu（持续）和短暂性损伤等多种状态，在评价药物量效关系和确认治*时间窗等方面有一定优势，因此，MCAO是目前*广为接受一种药效模型。神经元尼氏体与细胞核呈蓝紫色，背景呈浅蓝色。结果显示：假手术组海马 CA1 区神经元排列规整，神经元胞体及树突内尼氏体丰富;实验组神经元排列紊乱，并伴有细胞水肿和坏死发生，尼氏体染色较浅，模糊不清;阳性*组神经元尼氏体排列较为规整，偶见神经细胞水肿，和溶解。
TTC染色如何测定脑梗MCAO面积-TTC（2，3，5—氯化三苯基四氮唑）是呼吸链中吡啶—核苷结构酶系统的质子受体，与正常组织中的脱氢酶反应而呈红色，而缺血组织内脱氢酶活性下降，不能反应，故不会产生变化呈苍白。将模型动物大鼠安乐死，解剖取材完整的脑组织，在-20℃速冻20min，便于切片。切片切成6片，每隔2mm切一片。将切片至于2%TTC磷酸缓冲液（PH 7.4）溶液中，用锡箔纸盖住培养皿，放入37℃温箱30min，15min后翻动脑切片，使其均匀接触到染液。进栓长度过长，易造成蛛网膜下腔出血，死亡率较高、模型制备失败。
这种神经功能缺损评分是一种重要的实验方法，主要用于研究脑梗死后对动物神经功能的影响。在实验中，研究人员会观察动物的行为表现，例如运动协调能力、平衡能力、反应速度等，以评估神经功能缺损的程度。 首先，研究人员需要对实验动物进行脑梗死手术，以模拟人类脑梗死的病理过程。在手术后的一段时间内，研究人员需要密切观察动物的行为变化，并记录下来。例如，如果动物出现运动不协调、平衡能力下降、反应速度减慢等症状，研究人员就会记录下来。 然后，研究人员会根据观察到的行为变化，对动物的神经功能缺损程度进行评分。评分标准可以根据实验需求和具体情况制定，例如0分表示无缺损，1分表示轻度缺损，2分表示中度缺损，3分表示重度缺损等。动物疾病模型的标准化和规范化非常重要，因为这可以确保研究结果的可重复性和可比性.北京快速制作脑梗MCAO模型
研究脑梗死发病机制、药物开发、神经康复等方面发挥着重要作用，同时也为神经精神疾病的防治提供支持。北京快速制作脑梗MCAO模型
将小鼠进行呼吸诱导麻醉（异氟烷）后，以仰卧位固定于操作台上，继续维持麻醉，常规消毒，备皮，取颈部正中切口，分离右侧颈部总动脉（CCA）、劲内动脉（ICA）和颈外动脉（ECA），结扎ECA远心端，在ECA起始端留置结扎线，用动脉夹将ICA远心端、CCA近心端夹闭。在ECA远心端结扎线外离断，将ECA拉至与ICA成一条直线，于结扎线近端用显微剪剪一斜口，将MACO栓线缓缓送入，栓线通过ECA近心端结扎线进入ICA后，单道结扎ECA近心端结扎线，使栓线与血管相对固定，随即松开ICA上的动脉夹，缓慢上提ECA近心端结扎线，将栓线缓慢送入，进线至线栓刻度位置。 缺血后再灌注：栓线插入40 min后拔出，随后将ECA近心端结扎线结扎，松开CCA近心端动脉夹，碘伏消毒后逐层缝合切口。北京快速制作脑梗MCAO模型
