Identifiez les dimensions d’une plaque PA14 contenant les vers d’étape L4 en exécutant le script Python extract_frame.py. Ouvrez ensuite le fichier JPEG dans ImageJ. Dans le menu, choisissez Analyser, puis Définir les mesures.
Assurez-vous que la case d’affichage de l’étiquette est cochée et fermez la fenêtre. À l’aide de l’outil Ligne droite, mesurez le diamètre d’une plaque en traçant une ligne à travers elle. Choisissez ensuite Analyser, puis Mesurer dans le menu.
Si la vidéo est en 1080 pixels, chaque plaque aura une largeur d’environ 480 pixels. Entrez ces informations dans le bloc-notes pour les utiliser ultérieurement et fermez la fenêtre de résultats. À l’aide de l’outil multipoint, marquez les points sur le côté supérieur gauche de chaque plaque qui deviendra le coin supérieur gauche des vidéos recadrées.
Marquez-le dans l’ordre de démarrage des plaques. Après avoir créé un point pour toutes les plaques, choisissez Analyser, puis Mesurer dans le menu. Les mesures, y compris les coordonnées X et Y des points, apparaîtront dans la fenêtre de résultats.
Pour traiter plusieurs vidéos, répétez le processus dans ImageJ avec d’autres fichiers JPEG. Toutes les coordonnées X et Y seront répertoriées dans la même fenêtre de résultats. Enregistrez la fenêtre de résultats dans un fichier CSV.
Le fichier doit être enregistré dans le même répertoire que les fichiers vidéo. Pour trouver l’heure de début de chaque plaque, lisez le film sur l’ordinateur ou le téléphone et notez les heures de début de chaque jeu de plaques placées sous la caméra. Ouvrez les résultats.
CSV avec les coordonnées et ajoutez une colonne de démarrage. Pour chaque ligne correspondant à des plaques individuelles, inscrivez l’heure de début appropriée en secondes sous la colonne de départ. Enregistrez le fichier.
Pour recadrer et découper les vidéos, exécutez le crop_n_trim. Script PY. Choisissez les résultats.
CSV. Entrez les dimensions de la plaque et la valeur en pixels indiquée précédemment. Le script va maintenant lire chaque ligne des résultats.
CSV pour trouver le fichier vidéo correct une fois l’exécution du script terminée. Un dossier apparaîtra avec le même nom que le film, suivi de l’heure de début dans laquelle les vidéos correspondant au test seront enregistrées. Pour le comptage manuel, ouvrez chaque fichier AVI dans ImageJ.
Comptez les vers visibles à l’extérieur de la pelouse, puis calculez le taux d’occupation pour chaque point temporel. Les vers sauvages de type N2 ont progressivement quitté la pelouse bactérienne et sont restés à l’extérieur, comme indiqué dans le taux d’occupation au fil du temps. Les comptages effectués directement à partir des plaques ont été comparés aux comptages effectués à partir de vers imagés.
Les comptages effectués à partir de vers imagés se sont avérés très précis. Lorsque trois essais pour chaque souche ont été moyennés ensemble, les souches N2 et NPR1 ont donné une précision de 99,5% et 96,2% respectivement.
