Authors
Contact Us

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

يقيم هذا البروتوكول النشاط الحركي لذبابة الفاكهة من خلال تتبع وتحليل حركة الذباب في ساحة مصنوعة يدويا باستخدام برنامج مفتوح المصدر فيجي ، متوافق مع المكونات الإضافية لتقسيم وحدات البكسل لكل إطار بناء على تسجيل فيديو عالي الدقة لحساب معلمات السرعة والمسافة وما إلى ذلك.

Abstract

ذبابة الفاكهة الميلانية هي كائن نموذجي مثالي لدراسة الأمراض المختلفة بسبب وفرة تقنيات التلاعب الجيني المتقدمة والسمات السلوكية المتنوعة. يعد تحديد النقص السلوكي في النماذج الحيوانية مقياسا حاسما لشدة المرض ، على سبيل المثال ، في الأمراض التنكسية العصبية حيث يعاني المرضى غالبا من ضعف في الوظيفة الحركية. ومع ذلك ، مع توفر أنظمة مختلفة لتتبع وتقييم العجز الحركي في نماذج الذباب ، مثل الأفراد المعالجين بالعقاقير أو المحورة وراثيا ، لا يزال هناك نقص في نظام اقتصادي وسهل الاستخدام للتقييم الدقيق من زوايا متعددة. تم تطوير طريقة تعتمد على واجهة برمجة تطبيق AnimalTracker (API) هنا ، وهي متوافقة مع برنامج معالجة الصور في فيجي ، لإجراء تقييم منهجي لأنشطة حركة كل من الأفراد البالغين واليرقات من الفيديو المسجل ، مما يسمح بتحليل سلوك التتبع الخاص بهم. لا تتطلب هذه الطريقة سوى كاميرا عالية الدقة وتكامل الأجهزة الطرفية للكمبيوتر لتسجيل السلوك وتحليله ، مما يجعلها نهجا فعالا وبأسعار معقولة لفحص نماذج الذباب ذات أوجه القصور السلوكية المعدلة وراثيا أو البيئية. يتم إعطاء أمثلة على الاختبارات السلوكية باستخدام الذباب المعالج دوائيا لإظهار كيف يمكن للتقنيات اكتشاف التغيرات السلوكية في كل من الذباب البالغ واليرقات بطريقة متكررة للغاية.

Introduction

يوفر ذبابة الفاكهة الميلانية كائنا نموذجيا ممتازا للتحقيق في الوظائف الخلوية والجزيئية في نماذج الأمراض العصبية التي تم إنشاؤها بواسطة التعديل الجيني1 ، والعلاج الدوائي2 ، والشيخوخة3. إن الحفظ العالي للمسارات البيولوجية والخصائص الفيزيائية والجينات المتجانسة المرتبطة بالأمراض بين البشر وذبابة الفاكهة يجعل ذبابة الفاكهة تقليدا مثاليا من المستوى الجزيئي إلى المستوى السلوكي4. في العديد من نماذج الأمراض ، يعد النقص السلوكي مؤشرا مهما ، حيث يوفر نموذجا مفيدا لمختلف اعتلالات الأعصاب البشرية 5,6. يستخدم ذبابة الفاكهة الآن لدراسة العديد من الأمراض البشرية ، والنمو العصبي ، والأمراض التنكسية العصبية مثل مرض باركنسون والتصلب الجانبي الضموري7،8. يعد اكتشاف القدرة الحركية لنماذج المرض أمرا بالغ الأهمية لفهم التقدم الممرض وقد يوفر ارتباطا ظاهريا بالآليات الجزيئية الكامنة وراء عملية المرض.

في الآونة الأخيرة ، تم تطوير أدوات برمجية متاحة تجاريا وبرامج فعالة من حيث التكلفة لاستراتيجيات الكشف عن ذبابة الفاكهة الحركية ، مثل الاختبار عالي الإنتاجية في الذباب المجمع9,10 وقياس الحركة في الوقت الفعلي11,12. أحد هذه الأساليب التقليدية هو الانجذاب الجغرافي السلبي التفاعلي السريع (RING) ، والذي يطلق عليه أيضا مقايسة التسلق ، والذي يتضمن قنوات متعددة تسمح باحتواء عدد كبير من الذباب من نفس الجنس والعمر ، مما يقلل من التباين أثناء جمع البيانات 9,13. طريقة أخرى للاختبار المسبق لتحليل السلوك الحركي هي جهاز مراقبة نشاط TriKinetics Drosophila (DAM) ، وهو جهاز يستخدم حزما متعددة للكشف عن حركة نشاط الذباب داخل أنبوب زجاجي رفيع14. يسجل الجهاز الموقع بشكل مستمر ، والذي يمثل الحركة الآلية عن طريق حساب تقاطعات الحزمة لدراسة النشاط وإيقاع الساعة البيولوجية للذباب على مدى فترة زمنية أطول15. على الرغم من أن هذه الطرق قد استخدمت على نطاق واسع في تحليل العيوب السلوكية في ذباب الفاكهة لتحديد التغيرات في الحركة السلوكية ، إلا أنها تتطلب دائما معدات اختبار خاصة أو عمليات تحليل معقدة ، وتقييد تطبيقها في بعض النماذج باستخدام جهاز محدود وبسيط. تقوم الاستراتيجيات الجماعية لتتبع الحيوانات لاختبار ذبابة الفاكهة البالغة ، مثل FlyGrAM11 واختبار جزيرة ذبابة الفاكهة 10 ، بتنفيذ التوظيف الاجتماعي والتتبع الفردي في منطقة محددة مسبقا. ومع ذلك ، قد يكون للتقييد الفردي الاجتماعي في المناطق المتحدية تأثير سلبي على الهويات في الصور ، بسبب تصادم الذباب أو تداخله. على الرغم من أن بعض الطرق القائمة على المواد مفتوحة المصدر ، مثل TRex16 و MARGO 12 و FlyPi17 ، لديها حالة طوارئ ، إلا أنها يمكن أن تتبع الذباب بسرعة مع الاستخدام المرن في الاختبارات السلوكية. ترتبط مناهج الاختبار هذه بتركيبات الأجهزة التجريبية المعقدة أو متطلبات البرامج الخاصة أو لغات الكمبيوتر الاحترافية. بالنسبة لليرقات، فإن قياس المسافة الإجمالية المقطوعة عبر عدد خطوط حدود الشبكة لكل وحدة زمنية18، أو العد التقريبي لانقباضات جدار الجسم للأفراد يدويا19، هي الطرق السائدة لتقييم قدرتها الحركية. بسبب نقص الدقة في المعدات أو الأجهزة وطرق التحليل ، قد تفلت بعض الحركة السلوكية لليرقات من الكشف ، مما يجعل من الصعب تقييم الحركة السلوكية بدقة ، وخاصة الحركة الدقيقة15.

تستخدم الطريقة المطورة الحالية واجهة برمجة تطبيقات AnimalTracker (API) ، المتوافقة مع برنامج معالجة الصور في فيجي (ImageJ) ، لإجراء تقييم منهجي للنشاط الحركي لكل من الذباب البالغ واليرقات من خلال تحليل سلوك التتبع من مقاطع الفيديو عالية الدقة (HD). فيجي هي توزيعة ImageJ برمجية مفتوحة المصدر يمكنها الجمع بين مكتبات البرامج القوية والعديد من لغات البرمجة النصية ، مما يؤدي إلى نماذج أولية سريعة لخوارزميات معالجة الصور ، مما يجعلها شائعة بين علماء الأحياء لقدراتها على تحليل الصور20. في النهج الحالي ، يتم استغلال تكامل فيجي في واجهة برمجة تطبيقات AnimalTracker لتطوير اختبار سلوكي فريد من نوعه لذبابة الفاكهة مع إدخال خوارزمية شخصية ، ويوفر خطوة مفيدة للتوثيق التفصيلي والبرامج التعليمية لدعم القدرات التحليلية القوية للسلوك الحركي (الشكل 1). للتحايل على تعقيد التحديدات الموضوعية في الصور الناتجة عن تصادم الذباب أو تداخله ، تقتصر كل ساحة على استضافة ذبابة واحدة فقط. عند تقييم دقة تتبع النهج ، تم تنفيذه لتتبع وقياس الحركات الحركية لذبابة الفاكهة التي تم إعطاؤها باستخدام عقار روتينون السام ، والذي يستخدم بشكل عام للنماذج الحيوانية لمرض باركنسون ، مما أدى في النهاية إلى اكتشاف ضعف الحركة في العلاج الدوائي21. هذه المنهجية، التي تستخدم برمجيات مفتوحة المصدر ومجانية، لا تتطلب أجهزة عالية التكلفة، ويمكنها تحليل الحركة السلوكية لذبابة الفاكهة بدقة وبشكل متكرر.

Protocol

تم استخدام W1118 الذباب البالغ واليرقات الثالثة في هذه الدراسة.

1. التحضير التجريبي

ملاحظة: ساحة مفتوحة المجال لتتبع حركة ذبابة الفاكهة مصنوعة من هلام السيليكا عديم اللون والرائحة.

  1. امزج الكاشف A والكاشف B بنسبة 1:10 ، وفقا لتعليمات الشركة المصنعة لمجموعة السيليكا (انظر جدول المواد). تأكد من إضافة بيكربونات الصوديوم إلى الخليط عن طريق التقليب حتى يتغير اللون إلى اللون الأبيض. انقلي الخليط إلى طبق بتري نظيف وضعيه في فرن على حرارة 40 درجة مئوية لتجفيفه لمدة 48 ساعة.
  2. اضبط الكاميرا عالية الدقة (انظر جدول المواد) على حامل ثلاثي القوائم ، واضبطها بحيث تكون عدسة الكاميرا عمودية على سطح ساحة السيليكا. ضبط البعد البؤري وفتحات الكاميرا ، تأكد من تركيز الكاميرا على سطح السيليكا وأن الشاشة مضاءة بشكل كاف. يوضح الشكل 1 الإعداد التجريبي.
  3. انقل ذبابة إلى ساحة المجال المفتوح لتسجيل مقطع فيديو مستمر لا يقل عن 61 ثانية.
    ملاحظة: بالنظر إلى الطبيعة البطيئة لليرقات ، يوصى بوقت تسجيل فيديو يزيد عن 10 دقائق.
    1. افتح الفيديو باستخدام فيجي ، واسحب شريط التقدم إلى الإطار الأولي ، ووافق ضمنيا. اختر الجسم الكامل للذبابة باستخدام أداة "الاختيار اليدوي" (الشكل 2B ، C).
    2. انقر فوق الصورة > ضبط سطوع وتباين > لضبط توازن اللون الأبيض حتى تقترب القيمة الرمادية للمنطقة المحددة من الخلفية العريضة (الشكل 2D-F).
      ملاحظة: يتيح تجانس الخلفية للإطار الأول للبرنامج تمييز الخلفية بدون أي كائنات وإنشاء تباين عند وجود ذبابة ، مما يسمح للبرنامج بتتبعها.
  4. قم بإجراء التجربة بأكملها في بيئة اختبار محددة عند 25 درجة مئوية ورطوبة نسبية 60٪ ، في منطقة هادئة وخالية من التعرض للضوء الساطع.

2. تسجيل الفيديو والمعالجة المسبقة

  1. بعد فترة قصيرة من التخدير باستخدام 95٪ ثاني أكسيد الكربون (CO2) ، انقل ذبابة إلى الساحة المفتوحة واضغط على زر التسجيل في تطبيق الكاميرا لبدء تسجيل الفيديو.
    ملاحظة: لتقليل تأثير المخدر على الحركة ، اترك الذباب يتعافى لمدة 10 دقائق قبل بدء تسجيل الفيديو. يوصى أيضا بالتخدير البارد عن طريق التبريد.
    1. بمجرد أن يتعافى الذباب من التخدير ، ضع طبق الساحة الذي يحتوي على الذبابة تحت الكاميرا وهز اللوحة بسرعة من جانب إلى آخر للتأكد من أن الذبابة تتحرك عند بدء التسجيل.
  2. عند الانتهاء من التسجيل ، اضغط على زر الإيقاف لإنهاء تسجيل الفيديو.
    ملاحظة: تأكد من أن وقت تسجيل الفيديو يتجاوز قليلا وقت تتبع الوجهة بهامش صغير. بالإضافة إلى ذلك ، لتحسين الكفاءة التجريبية ، من الممكن تتبع ذباب متعدد تلقائيا. يعتمد هذا على دقة الكاميرا لتمكين اقتصاص فيديو عالي الجودة.
  3. قم بتحويل مقاطع الفيديو المسجلة إلى تنسيق AVI باستخدام ترميز MJPEG ، بحيث يمكن فتحها وتحليلها باستخدام فيجي. وفي الوقت نفسه ، اضبط معدل الإطارات في الثانية (fps) للفيديو على 15 إطارا في الثانية للذباب البالغ و 12 إطارا في الثانية لليرقات.

3. تحليل الفيديو

  1. افتح الفيديو الذي تم تحويله باستخدام "استخدام المكدس الافتراضي" و "التحويل إلى التدرج الرمادي" ، وهما خياران في النافذة المنبثقة عند فتح الفيديو مع فيجي (الشكل 2 أ).
  2. اصنع إطارا أول فارغا ، كما ذكر أعلاه.
  3. احصل على نافذة معالجة باستخدام أداة "تعيين الصورة النشطة" الخاصة بالمكون الإضافي AnimalTracker وإنشاء منطقة تتبع تدور حول الساحة في نافذة الفيديو الأصلية باستخدام الأداة "البيضاوية" (الشكل 3 أ).
  4. اضبط المرشحات (الشكل 3 أ ، 3) ومعلمات المرشحات (الشكل 4 أ - ز) لأول إطار فارغ في نافذة المعالجة. ثم حدد الإطار التالي في نافذة الفيديو الأصلية ، واختر السطح المصفى لنافذة المعالجة (الشكل 5A-C).
    ملاحظة: تعمل خطوة التصفية على تقليل تشويش الصورة و / أو إزالة الخلفية ، مما يجعل من الأسهل فصل المقدمة عن الخلفية في تقريب الإطارات.
  5. بمجرد تحديد نافذة معالجة تمت تصفيتها ، أدر الذبابة المتعقبة بملف تعريف أحمر مغطى في نافذة المعالجة باستخدام أداة "تعيين العتبة" (الشكل 3A و 4 والشكل 5D-E والشكل 6A).
  6. استخدم "ضبط كاشف blob" للسماح للكمبيوتر بالتعرف على الذبابة بملف تعريف أحمر مغطى في نافذة المعالجة (الشكل 3A و 5 والشكل 6B).
  7. اضبط الإطار 901 كإطار أخير للذبابة البالغة ، محسوبا حسب مدة تسجيل الفيديو والإطارات في الثانية (الشكل 3 أ ، 6 ، الشكل 6 ج).
    ملاحظة: تم تتبع التجربة التالية مع اليرقات لمدة 10 دقائق ، لذلك تم تعيين الإطار 7200 كإطار أخير.
  8. استخدم أداة "إظهار النقط" لتقديم مستطيل تتبع في نافذة الفيديو الأصلية (الشكل 3A و 7 والشكل 6D و E). بعد ذلك ، ابدأ التتبع وقم بتصدير ملف التتبع بعد اكتمال المراقبة (الشكل 3 أ ، 8 ، 9 والشكل 7 أ ، ب).

4. تتبع تحليل الملف

  1. قم بتحميل ملفات المسار والمنطقة باستخدام المكون الإضافي لمحلل تتبع > تعقب الحيوانات (الشكل 8 أ).
  2. حدد الفهرس المطلوب باستخدام إعدادات المنطقة وقم بتغيير إعدادات المعلمات (الشكل 8). احسب وقت الفاصل الزمني للإطار باستخدام معدل الإطارات.
    ملاحظة: في هذه الحالة ، يكون معدل الإطارات 15 إطارا في الثانية ، والفاصل الزمني للإطار 0.067 ثانية تقريبا ، وهو الإعداد الافتراضي (الشكل 8D).
  3. إنتاج مخططات التحليل الكمي باستخدام برنامج جداول البيانات و GraphPad Prism بعد تحليلها في محلل التتبع (الشكل 9).

5. تحليل لكل إطار

  1. قم بإجراء تحليل السرعة لكل فاصل إطار. قم بتحليل ملف المسار بدون فيجي إذا كانت هناك حاجة إلى مزيد من البحث التفصيلي.
    1. افتح ملف المسار ، وانسخ جميع الإحداثيات إلى Microsoft Office Excel ، وقم بتقسيم الخلايا باستخدام مفتاح المسافة.
      ملاحظة: على سبيل المثال ، بمجرد تقسيم الملف إلى عمودين "C" و "D" ، يتم حساب سرعة ذبابة الفاكهة لكل فاصل إطار بواسطة الصيغة SQRT ((C5-C4) ^ 2 + (D5-D4) ^ 2) ، والتي تظهر في العمود "E" (الشكل 10A). تشير البيانات الموجودة في العمود "E" إلى عدد وحدات البكسل التي نقلتها الذبابة بين إطارين ، مع عدم مراعاة الإطار الأول. حدد جميع النتائج المحسوبة وأدخل مخططا خطيا لإظهار سرعة حركة ذبابة بديهية لكل فاصل زمني للإطار ، مع ذروة على المخطط الخطي (الشكل 10 ب).
  2. احسب وقت الجمود لكل فاصل إطار. بعد تقسيم الملف إلى عمودين "C" و "D" ، احسب حالة الجمود لذبابة الفاكهة لكل فاصل زمني باستخدام الصيغة IF (SQRT ((C6-C5) ^ 2 + (D6-D5) ^ 2) <20 ، 0 ، 1) ، والتي تظهر في العمود "E". (الشكل 10 ج).
    ملاحظة: على عكس تحليل السرعة ، تم تحديد نتائج الإطار الأول. واعتبرت الذباب الذي تحرك أقل من 20 بكسل غير متحرك وسجل على أنه "0" في العمود "E".
    1. حدد جميع النتائج المحسوبة وأدخل مخططا عموديا لإظهار وقت الجمود بصريا بهامش المخطط العمودي بأكمله (الشكل 10 د).
  3. تأكد من أن زاوية الاتجاه تتغير.
    ملاحظة: يمثل تحليل زاوية تغيير الاتجاه اختيار اتجاه الذباب. بمجرد تقسيم الملف إلى عمودين "C" و "D" ، يتم حساب زاوية تغيير الاتجاه بواسطة الصيغة ACOS (((SQRT ((C7-C6) ^ 2 + (D7-D6) ^ 2)) ^ 2 + (SQRT ((C6-C5) ^ 2 + (D6-D5) ^ 2)) ^ 2- (SQRT ((C7-C5) ^ 2 + (D7-D5) ^ 2)) ^ 2) / (2 * SQRT ((C6-C5) ^ 2 + (D6-D5) ^ 2)) * (SQRT ((C7-C6) ^ 2 + (D7-D6) ^ 2)))* 180 / PI () ، والذي يتم تقديمه في العمود "E" (الشكل 10E). تشير النتائج المحسوبة إلى الزاوية بين ثلاثة إحداثيات.
    1. حدد جميع النتائج المحسوبة وأدخل مخططا مبعثرا لتوضيح زاوية تغير اتجاه حركة الذباب (الشكل 10F).

النتائج

في هذه الدراسة ، تم فحص العجز الحركي في الذباب البالغ واليرقات الثالثة المعالجة بالروتينون ومقارنتها في نشاطها الحركي بذبابة التحكم التي تتغذى على مذيب الدواء ثنائي ميثيل سلفوكسيد (DMSO). ثبت أن العلاج بالروتينون في ذبابة الفاكهة يسبب فقدان الخلايا العصبية الدوبامينية في الدماغ

Discussion

لقد صممنا طريقة ، تستند إلى مادة AnimalTracker API مفتوحة المصدر المتوافقة مع برنامج معالجة الصور في فيجي ، والتي يمكن أن تمكن الباحثين من تقييم النشاط الحركي بشكل منهجي من خلال تتبع كل من الذباب اليرقي البالغ والفردي. AnimalTracke هي أداة مكتوبة بلغة Java يمكن دمجها بسهولة في قواعد البيانات الح...

Disclosures

ويعلن صاحبا البلاغ أنه ليس لهما مصالح مالية متنافسة.

Acknowledgements

تم دعم هذا العمل من خلال صندوق إطلاق خاص من جامعة سوشو والمؤسسة الوطنية للعلوم في الصين (NSFC) (82171414). نشكر أعضاء مختبر البروفيسور تشون فنغ ليو على مناقشاتهم وتعليقاتهم.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
Animal trackerHungarian Brain Research Programversion: 1.7pfficial website: http://animaltracker.elte.hu/main/downloads
Camera softwareMicrosoftversion: 2021.105.10.0built-in windows 10 system
ComputerDELLVostro-14-5480a comupter running win 10 system is available
Drosophila carbon dioxide anesthesia workstationWu han Yihong technology#YHDFPCO2-018official website: http://www.yhkjwh.com/
Fiji softwareFiji teamversion: 1.53vofficial website: https://fiji.sc/
Format factory softwarePcfreetimeversion: X64 5.4.5official website: http://www.pcfreetime.com/formatfactory/CN/index.html
Graph pad prismGraphPad Softwareversion: 8.0.2official website: https://www.graphpad-prism.cn
Hight definition cameraTTQJingwang2 (HD1080P F1.6 6-60mm)official website: http://www.ttq100.com/product_show.php?id=35
Office softwareMicrosoftversion: office 2019official website: https://www.microsoftstore.com.cn/software/office
Petri dishBkman110301003size: 60 mm
Silica gelDOWSYLGARD 184 Silicone Elastomer KitMix well according to the instructions
Sodium bicarbonateMacklin#144-55-8Mix well with silica gel

References

  1. Ham, S. J., et al. Loss of UCHL1 rescues the defects related to Parkinson's disease by suppressing glycolysis. Science Advances. 7 (28), (2021).
  2. Algarve, T. D., Assmann, C. E., Aigaki, T., da Cruz, I. B. M. Parental and preimaginal exposure to methylmercury disrupts locomotor activity and circadian rhythm of adult Drosophila melanogaster. Drug and Chemical Toxicology. 43 (3), 255-265 (2020).
  3. Jones, M. A., Grotewiel, M. Drosophila as a model for age-related impairment in locomotor and other behaviors. Experimental Gerontology. 46 (5), 320-325 (2011).
  4. Yamaguchi, M., Yoshida, H. Drosophila as a model organism. Advances in Experimental Medicine and Biology. 1076, 1-10 (2018).
  5. Rothenfluh, A., Heberlein, U. Drugs, files, and videotape: the effects of ethanol and cocaine on Drosophila locomotion. Current Opinion in Neurobiology. 12 (6), 639-645 (2002).
  6. Tsuda, L., Lim, Y. M. Alzheimer's disease model system using Drosophila. Advances in Experimental Medicine and Biology. 1076, 25-40 (2018).
  7. Dung, V. M., Thao, D. T. P. Parkinson's disease model. Advances in Experimental Medicine and Biology. 1076, 41-61 (2018).
  8. Liguori, F., Amadio, S., Volonte, C. Fly for ALS: Drosophila modeling on the route to amyotrophic lateral sclerosis modifiers. Cellular and Molecular Life Sciences. 78 (17-18), 6143-6160 (2021).
  9. Cao, W., et al. An automated rapid iterative negative geotaxis assay for analyzing adult climbing behavior in a Drosophila model of neurodegeneration. Journal of Visualized Experiments. (127), 56507 (2017).
  10. Eidhof, I., et al. High-throughput analysis of locomotor behavior in the Drosophila island assay. Journal of Visualized Experiments. (129), 55892 (2017).
  11. Scaplen, K. M., et al. Automated real-time quantification of group locomotor activity in Drosophila melanogaster. Scientific Reports. 9 (1), 4427 (2019).
  12. Werkhoven, Z., Rohrsen, C., Qin, C., Brembs, B., de Bivort, B. MARGO (Massively Automated Real-time GUI for Object-tracking), a platform for high-throughput ethology. PLoS One. 14 (11), e0224243 (2019).
  13. Gargano, J. W., Martin, I., Bhandari, P., Grotewiel, M. S. Rapid iterative negative geotaxis (RING): a new method for assessing age-related locomotor decline in Drosophila. Experimental Gerontology. 40 (5), 386-395 (2005).
  14. Cichewicz, K., Hirsh, J. ShinyR-DAM: a program analyzing Drosophila activity, sleep and circadian rhythms. Communications Biology. 1, 25 (2018).
  15. McParland, A. L., Follansbee, T. L., Ganter, G. K. Measurement of larval activity in the Drosophila activity monitor. Journal of Visualized Experiments. 98, e52684 (2015).
  16. Walter, T., Couzin, I. D. TRex, a fast multi-animal tracking system with markerless identification, and 2D estimation of posture and visual fields. eLife. 10, (2021).
  17. Maia Chagas, A., Prieto-Godino, L. L., Arrenberg, A. B., Baden, T. The €100 lab: A 3D-printable open-source platform for fluorescence microscopy, optogenetics, and accurate temperature control during behaviour of zebrafish, Drosophila, and Caenorhabditis elegans. PLoS Biology. 15 (7), e2002702 (2017).
  18. Nichols, C. D., Becnel, J., Pandey, U. B. Methods to assay Drosophila behavior. Journal of Visualized Experiments. (61), (2012).
  19. Xiao, G. Methods to assay the behavior of Drosophila melanogaster for toxicity study. Methods in Molecular Biology. 2326, 47-54 (2021).
  20. Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
  21. Johnson, M. E., Bobrovskaya, L. An update on the rotenone models of Parkinson's disease: their ability to reproduce the features of clinical disease and model gene-environment interactions. Neurotoxicology. 46, 101-116 (2015).
  22. Coulom, H., Birman, S. Chronic exposure to rotenone models sporadic Parkinson's disease in Drosophila melanogaster. The Journal of Neuroscience. 24 (48), 10993-10998 (2004).
  23. Kumar, P. P., Bawani, S. S., Anandhi, D. U., Prashanth, K. V. H. Rotenone mediated developmental toxicity in Drosophila melanogaster. Environmental Toxicology and Pharmacology. 93, 103892 (2022).
  24. Gulyas, M., Bencsik, N., Pusztai, S., Liliom, H., Schlett, K. AnimalTracker: an ImageJ-based tracking API to create a customized behaviour analyser program. Neuroinformatics. 14 (4), 479-481 (2016).
  25. Qu, S. EasyFlyTracker: a simple video tracking Python package for analyzing adult Drosophila locomotor and sleep activity to facilitate revealing the effect of psychiatric drugs. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 15, 809665 (2022).
  26. Yarwais, Z. H., Najmalddin, H. O., Omar, Z. J., Mohammed, S. A. Automated data collection of Drosophila movement behaviour assays using computer vision in Python. International Journal of Innovative Approaches in Science Research. 4 (1), 15-22 (2020).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

JoVE 192 AnimalTracker API

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved