Name: high-throughput analysis of locomotor behavior in the drosophila island assay
Uploaded: 2017-11-05T08:00:00
Duration: 10 min 30 s
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我们承认维也纳的果蝇资源中心和布卢明顿果蝇股票中心 (NIH P40OD018537) 提供果蝇菌株。我们感谢 Klämbt 实验室介绍我们的岛屿化验和 Martijn Eidhof 建设的岛屿化验设置。这项研究的部分支持的 E-RARE-3 联合跨国调用赠款 "准备治疗常染色体隐性 ataxias" 准备 (NWO 9003037604), 由最高赠款 (912-12-109) 从荷兰科研组织 (NWO), 并由两 DCN/内梅亨大学医学中心博士研究生奖学金。资助者在研究设计、数据收集和分析、决定出版或准备原稿方面没有作用。

<ol>
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作者没有利益冲突透露。

该协议描述了 "果蝇岛检测" 宏, 它定量地评估了在岛试验期间的果蝇马达行为。该宏精确地计算了平台上的苍蝇, 使得该岛检测高度敏感, 适合于定量高通量的运动缺陷评估。该方法可以比较任何条件, 苍蝇生长在不同的遗传和/或环境条件, 包括药物接触。因此, 在研究果蝇运动障碍和其他神经系统疾病的模型时, 或者当检查移动或飞行时, 这种读数在执行大型基因或药物屏幕时特别有用。行为.
这份手稿中提出的岛屿化验协议比现有的/替代的方法具有优势。例如, 视频跟踪移动是非常耗时, 更不适合测试大样本大小。海岛试验是高通量的筛选工具, 并且, 从这个意义上, 是可比较的快速交互式消极 geotaxis (圆环) 试验16。两者之间的区别在于, 该岛的化验可以检测出更广泛的运动问题;苍蝇无法离开平台, 可能是由机翼 (肌肉/神经) 和/或腿部 (肌肉/神经) 缺陷引起的飞行、跳跃或行走行为的缺陷造成的。另一方面, 环法评估腿 (肌肉/神经) 缺陷引起的攀爬/行走行为的缺陷。如果用户有兴趣在多个行为读数, 海岛分析也可以很容易地结合其他的化验, 如环化验。此外, 遗传学所需的激光器可以很容易地安装在岛形试验箱中, 安装非常简单, 可以方便地移动到温度和光线可以控制的房间。
为了确保在这里描述的海岛试验的成功和重现性, 应遵循若干建议。在实验前至少一天将苍蝇分和转移到实验测试瓶中, 以避免 CO2或冷麻醉的影响。不要拥挤实验用的小瓶 (每瓶 10-15 只苍蝇; 最好总是每瓶放相同数量的苍蝇)。时刻保持新鲜食物的苍蝇。如果还不熟悉进行化验, 练习投掷飞到平台上, 以最大限度地提高产量。同时练习快速缩回手, 因为它干扰数据分析 (图象分析和飞行计数开始, 在手是从图片以后)。在需要比较的实验中保持环境和实验条件相同 (例如,控件与突变体或不同年龄段的基因型测试)。始终在当天的同一时间进行实验, 并在控制温度和湿度条件下保持小瓶。对于统计能力, 测试每生物复制至少三技术复制。
为了确保此处描述的宏的成功性能, 必须调整网络摄像头和图像设置以达到最大的对比度: 在白色平台上, 苍蝇出现在黑色物体上。当宏数未正确计算时, 请调整对比度设置, 检查是否正确选择了 ROI, 并确保平台上的苍蝇大小高于指定的最小飞行大小设置 (请参见本协议的步骤 8.3)。这些设置只需要定义一次。它们适用于所有的实验, 只要摄像头和平台之间的距离不变。Circularity_min 和最大设置定义了粒子的循环 (粒子 = 计数苍蝇), 将被考虑到分析 (苍蝇 = 计数的对象)。1代表一个完美的圆圈, 0 代表一行17。由于苍蝇总是存在一定程度的循环 (苍蝇不能显示为直线), "Circularity_max" 设置设置为 1, "Circularity_min" 设置设置为0.4。用户不太可能需要调整这些设置。
当一只苍蝇靠近站台的边界时, 这个宏偶尔会计算错误。这可能发生, 如果苍蝇不能飞, 但进出用户定义的 ROI。在大多数情况下, 重新的 ROI (尽可能多地安装到平台) 可以很容易地解决此问题。然而, "海岛分析" 脚本能够检测和纠正不正确的数据计数由苍蝇进出的 ROI 比较好。虽然在这里提出的摄像头的分辨率很高, 足以辨别苍蝇在接近接近相当好, 我们已经实现了额外的算法在图像处理过程中的 "果蝇岛检测" 宏, 如分水岭和侵蚀功能17。这些便利了在平台上接近的苍蝇的正确划定。此外, 宏无法区分从平台上跳过的苍蝇, 也无法将其从站台上飞离. 尽管如此, 人们普遍认为, 健康的幼蝇在跌落到平台上时会立即飞走, 而老年苍蝇和有运动缺陷的苍蝇在站台上停留的时间更长, 最终会从平台上跳跃或脱落。尽管有这些限制, 化验和分析提供了一个非常精确的运动行为的测量。
为了确保 "岛屿分析" 脚本的成功执行, 用户必须确保在协议中指示的脚本行中输入正确的输入和输出文件路径, 并以正确的文件夹格式提供数据 (如在图 2中)。如果用户发现用于筛选出不可靠的实验数据的条件太严格 (68 行: "count" 列中的第一个值小于或等于 5; 行 71: "count" 列中的第一个值高于平台上抛出的苍蝇总数rm + 3), 通过在 "岛分析" 脚本中的68和71行中的文本前面添加 # 来关闭这些筛选器设置。在这种情况下, 所有数据集都将包括在分析中。或者, 可以通过根据用户需要调整68和71行中的值来更改筛选器设置。"果蝇" 分析宏生成的 "results.txt" 中的计数值中可能的工件也可以手动调整, 并且可以在调整后的数据上重新运行脚本。当用户有兴趣处理超过 10 fps, 或超过十年代的数据, 由 "岛屿分析" 脚本处理的帧数应进行调整。统计分析也可以被用户定义的替代品取代。
一个名为 "示例岛分析" 的文件夹, 包含了使用岛分析获得的图像时间序列的示例, 可以在以下网站中找到: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.4309652.v1。下载 "示例岛分析" 文件夹, 并按照本协议中描述的步骤快速熟悉文件存储的结构, 用 "果蝇岛检测" 宏处理图像, 并对 "岛屿检测"脚本.
海岛化验, 结合发达的宏观和分析脚本, 可用于评估和量化的异常运动行为的一个果蝇模型的共济失调-扩张。由于该方法可以有效地应用于不同年龄段, 因此很适合于分析表型的潜在渐进性。
总之, 海岛化验, 结合 "果蝇岛试验" 的宏观和 "岛屿分析" 的脚本, 是一个 cost-effective, 可靠, 高效的分析和量化的运动缺陷的果蝇以高通量的方式运动障碍模型。

近年来, 下一代测序技术的进展, 极大地促进了对大脑退行性运动障碍 (例如,小脑共济失调和帕金森) 的基因的识别, 这是外周神经元起源 (例如,肌萎缩侧索硬化症和遗传性痉挛性截瘫) 和肌肉来源 (如,杜氏肌营养不良症和强直营养不良)1234.尽管如此, 对于大多数这些疾病的分子机制, 人们还是知之甚少。更好地了解这些机制对于发展治疗是必不可少的。
与人类一样, 模型生物体的运动, 如在果蝇中的飞行和移动, 是由中央大脑、周围神经系统和肌肉控制的。此外, 快速的世代时间和遗传工具箱的果蝇使这个模型有机体特别适合高通量筛选的基因涉及运动障碍和药物测试5,6.由于大量的条件需要在这样的屏幕上测试, 可靠, cost-effective, 和相对简单的化验, 以及工具, 以自动的方式量化输出结果, 是非常可取的。
施密特et al.(2012)7描述了一个名为 "岛屿检测" 的低成本测试, 以评估果蝇的运动行为。该岛的检测已成功地用于 large-scale 筛查, 以确定具有胶质细胞特异功能的基因7, 在评估果蝇模型的智力残疾8, 并为一般评价飞行马达行为9。该岛试验的原理设计包括一个高架平台上, 其中几个苍蝇抛出。这导致了一种先天的运动行为, 使健康的苍蝇能够在几秒钟内从平台上逃脱。该检测方法测量在平台上剩余的苍蝇数量7,8,9。所有这些特征表明, 海岛检测可能是一个强有力的筛选工具的基因参与运动障碍。
目前, 对拍摄的岛试验数据进行定量分析的方法是手动7,8,9。为了提高检测的效率, 开发了一种低成本的半自动定量的方法。安装使用一个简单的摄像头连接到一台笔记本电脑收集的图像时间序列的平台, 与帧获得每0.1 秒. 然后用 "果蝇岛检测" 宏来处理平台上的苍蝇数量时间."果蝇岛检测" 宏分为三独立 sub-macros: (I) "创建堆栈和投影", sub-macro 标识不同子文件夹中存储的各种岛实验, 并创建一个堆栈和每个时间序列。(二) "定义平台" sub-macro 将连续打开位于单个实验子文件夹中的所有 "Projection_image_name. tif" 文件, 此时用户被要求手动将岛平台定义为感兴趣的区域 (ROI)。(三) "分析" 在时间序列中自动量化在平台上剩余的苍蝇数量。sub-macros 可以连续运行 (在一个运行) 或独立。对于统计数据分析, 编写了一个脚本来自动处理所获得的数据, 并应用统计测试来确定治疗/基因型的行为是否有明显的不同 (图 1)。最后, 证明了这种设置可以用来评估和量化的异常运动能力的果蝇模型的共济失调-扩张 (AT)。

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td class="xl19">25 x 95 mm Drosophila vials</td>
			<td class="xl19">Flystuff</td>
			<td class="xl20">32-116SB</td>
			<td class="xl19">-</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl21">Logitech C525 HD Webcam</td>
			<td class="xl19">Logitech</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">Any webcam with USB connection is suitable.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">Stand to hold webcam</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">Lamp</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">12 V LED lights are appropriate</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">Pounding pad</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">Any mouse pad works</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">Island Assay box</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">Dimensions 40x35x2.5 cm. Hole 20x30 cm. Transparent.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">Island Assay bath</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">Dimensions 42x38x25 cm. Non white.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">Island/platform</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">Dimensions 42x38x25 cm. Uniform white.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">Soap</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">Standard dishwashing detergent is suitable.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">Computer</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">Scripts run both on Windows and Mac</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl22">Image-recording software: HandiAvi&#174;</td>
			<td class="xl23">AZcendant&#174;</td>
			<td class="xl23">-</td>
			<td class="xl19">HandyAvi is only compatible with Windows and has been described throughout the manuscript. It can be downloaded from: http://www.azcendant.com/DownloadHandyAvi.html (version 5.0)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl22">Image-recording software: WebcamCapture</td>
			<td class="xl25">-</td>
			<td class="xl25">-</td>
			<td class="xl25">Fiji/ImageJ plugin that can be used on Mac alternative to HandyAvi for image-recordings and can be downloaded from: https://imagej.nih.gov/ij/plugins/webcam-capture/ When using this method, the user has to use the same folder setup and image-recording settings indicated in this manuscript, with the exception that for each experimental replicate, the captured image stack should be exported as Stack.tiff to the corresponding experimental replicate folder. Upon running the &#34;Drosophila Island Assay&#34; macro on this data, no text should be present in the &#34;First frame identifier&#34; setting.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">Fiji</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">Version 1.4 or higher, can be downloaded from: https://figshare.com/s/def4197ee0010b21a76f</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">R studio</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl24">Can be downloaded from: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td class="xl19">R</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl19">-</td>
			<td class="xl24">Version 3.3.2, can be downloaded from: https://cran.rstudio.com</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

high-throughput analysis of locomotor behavior in the drosophila island assay

下一代测序技术的进展有助于识别 (候选) 疾病基因的运动障碍和其他神经系统疾病以越来越快的速度。然而, 对于这些疾病的分子机制, 却知之甚少。果蝇的遗传、分子和行为工具箱使这种模型生物体特别有用, 以高通量的方式表征新的疾病基因和机制。然而, 高通量的屏幕需要有效和可靠的化验, 理想情况下, 是 cost-effective, 并允许自动化量化的特点与这些疾病有关。海岛试验是一种 cost-effective 和容易地设置方法评估果蝇运动行为。在这个试验中, 苍蝇被抛到一个固定高度的平台上。这就产生了一种固有的马达反应, 使苍蝇能够在几秒钟内从平台上逃生。目前, 对拍摄的岛屿化验进行定量分析是手工进行的, 这是一项费力的工作, 特别是在执行大屏幕时。
这份手稿描述了 "果蝇岛检测" 和 "岛屿分析" 算法的高通量, 自动化数据处理和量化的岛屿化验数据。在安装过程中, 连接到膝上型计算机的简单摄像头在执行检测时收集平台的图像系列。为开源软件开发的 "果蝇岛试验" 算法斐济处理这些图像系列和量化, 为每个实验条件, 在平台上的苍蝇数量随着时间的推移。"海岛分析" 剧本, 与自由软件 R 兼容, 被开发了自动地处理获取的数据和计算治疗或基因型是否统计地不同。这极大地提高了岛上试验的效率, 使其成为基本运动和飞行行为的有力的读数。因此, 它可以应用于大屏幕调查飞行活动能力,果蝇模型的运动障碍, 和药物的功效。

在所描述的协议中,果蝇岛分析数据是通过三步骤获取和处理的。首先, 在岛平台上抛出的果蝇的逃跑响应被记录在一个摄像头上, 并作为个人. bmp 图像 (协议节 1-7)。其次, "果蝇岛检测" 宏 (步骤 8) 处理帧, 生成 "result.txt" 文本文件(表 1), 其中对每个帧中检测到的对象数进行汇总, 并显示一个图像堆栈 "Result_stack. tiff", 这表明在每个框架的平台区域内检测到的对象。第三, "岛屿化验分析" 脚本 (协议9节) 处理存储在 "results.txt" 文件中的单个实验的宏数据。脚本中包含了几个步骤来筛选和合并数据以进行统计分析。在平台上抛出苍蝇的第一帧被检测到并被认为是时间点1。早期的帧从数据集中被删除。100帧跟随时间点 1 (对应于十年代) 被选择为分析。实验中, 在平台上检测到的初始数量小于5的苍蝇被自动排除在分析之外, 从而消除了不可靠的实验结果。试验中, 在平台上检测到的苍蝇的初始数量超过了 "每瓶苍蝇数" 的设置加上3的耐受性。这消除了噪声粒子被错误地检测为苍蝇的数据集。然后, 该脚本将计算每个时间点检测到的苍蝇的百分比, 与该系列中检测到的最高数量的苍蝇相比。由苍蝇进出 ROI 引起的数据集中的错误 (随着时间的推移被检测为减少, 然后在平台上飞行的百分比增加) 会自动更正为在平台上始终存在的早期阶段.在主目录中存在的特定实验条件的所有复制数据集都被合并并导出到 "data_all_conditions. csv" 文件中。它的列表示表 2中描述的变量。该脚本还将导出每个实验条件的折线图, 根据包含数据的文件夹命名。此图显示了在相应的文件夹(图 3A-b)中存在的试验性复制在平台上剩余的飞行百分比 (逃跑响应)。在 "统计摘要. csv" 文件中计算并总结了每个实验条件的平均值、SD 和 SEM。一个名为 "Escape_response_all_conditions. tiff" 的折线图显示了在主文件夹(图 3C)中存在多达12实验条件的平均飞行逃生响应。最后, 在 "联合自卫队. csv" 文件中计算并总结了在主文件夹中存在的所有实验条件下曲线的面积。根据主文件夹中存在的条件数, 脚本要么执行两尾不配对的韦尔奇 t 检验 (2 条件), 要么进行多项测试的 Tukey 校正 (超过2条件), 以确定是否实验条件不同。这些结果在 "Welch_t-test_results. txt" 或 "AUC_anova_results" 中总结。在执行方差分析时, 该脚本还将导出 "AUC_anova. tiff" 文件, 以显示平均联合自卫队的差异和所比较的实验条件的95% 置信区间。所有实验条件下, 实验复制曲线下绝对区域的值显示为 "中线" (图 3D) 中的单个数据点。
共济失调扩张 (AT) 是一种常染色体隐性运动障碍的特点是早期发作小脑共济失调由于突变的共济失调扩张突变 (ATM) 基因14。ATM的果蝇orthologue 的变种, tefu, 显示移动性和长寿性缺陷15。为了评估 "果蝇岛检测" 宏, 在岛试验中测试了一个果蝇模型, 并将宏的数据输出与手动数据计数进行了比较。结果表明, 无处不在的tefu击倒 (w -;Actin-Gal4/GD11950) 与它们的遗传背景控件相比, 大大降低了这些苍蝇离开平台的能力 (w -;Actin-Gal4/+) (图 4).1秒后, 50% 的控制苍蝇逃脱了平台, 相比之下, #60; 1% 的tefu-rna 干扰飞。重要的是, 用宏获得的数据忠实地再现了通过手工计数获得的数据, 表明该宏是一种可靠的工具, 可用于定量分析岛屿化验数据和评估移动缺陷(图 4A-b)。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55892/55892fig1.jpg"> 
图 1: 流程图概述了岛屿试验的要求、试验过程和分析.(A) 海岛化验设备。(B) 试验性设置为海岛化验。(C) 海岛化验。(D) 使用 "果蝇岛检测" 宏处理海岛化验数据。"果蝇岛检测" 宏由 3 sub-macros: 1) 进行叠加和投影, 2) 定义平台和 3) 分析。(E) 使用 "岛屿化验分析" 脚本对数据进行处理和统计评估。<a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55892/55892fig1large.jpg" target="_blank">请单击此处查看此图的较大版本.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55892/55892fig2.jpg"> 
图 2: 在协议中需要进行不同调整的示例.(A) 所需的目录结构, 其中必须为数据处理和分析而存储岛屿化验实验。(B) 在调整视频设置时, 白色背景上的苍蝇必须呈黑色。(C) 图像帧输出文件由本手稿中描述的图像记录软件保存。(D) 黄色轮廓显示平台选择。"ROI 管理器" 中的存储平台选择以蓝色突出显示。(E) 在调整 "最小飞行大小" 设置期间, 苍蝇被表示为白色圆点。结果窗口以像素为单位显示苍蝇的面积。(F) 示例中的单个记录的图像帧 (在左侧) 和相应的帧在生成的图像堆栈中, 获得与 "果蝇岛检测" 宏 (在右边)。<a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55892/55892fig2large.jpg" target="_blank">请单击此处查看此图的较大版本.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55892/55892fig3.jpg"> 
图 3: 通过 "岛分析" 脚本进行数据处理后获得的结果图像.(A) 折线图, 显示每个控制实验复制的逃跑响应。(B) 折线图显示每个 tefu 的 rna 干扰实验复制的逃跑响应。(C) 所示实验条件的平均飞行逃逸响应;误差线代表 SEM. (D) 点图表示控制和突变条件下的曲线分布区域。tefu rna 干扰和控制条件的实验复制显示为单独的数据点 (黑色) 与中线 (红线)。<a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55892/55892fig3large.jpg" target="_blank">请单击此处查看此图的较大版本.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55892/55892fig4.jpg"> 
图 4: 无处不在的tefu击倒苍蝇显示出离开平台的能力明显下降。数据表示平台上的飞行百分比 (以时间为控制) (w-;Actin-Gal4/+) 和 tefu rna 干扰 (w-;Actin-Gal4/GD11950) 苍蝇。(复制次数 = 5; 误差线表示 SEM)。(A) 通过 "果蝇岛检测" 宏获得的原始数据。(B) 点图表示在 "果蝇岛检测" 宏 (韦尔奇不成对 t 检验, ** 和 #60 0.01) 中获得的控制和 tefu 干扰条件下的曲线分布区域。(C) 通过手动计算每秒岛上存在的苍蝇数量获得的原始数据。(D) 点图代表在曲线分布下的区域控制和 Tefu 的干扰条件, 由手工计数 (韦尔奇不成对 t 检验, ** 和 #60; 0.01)。误差线代表 SEM.<a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55892/55892fig4large.jpg" target="_blank">请单击此处查看此图的较大版本.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>列名</td>
			<td colspan="3">描述</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>切片</td>
			<td colspan="3">帧名称。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>数</td>
			<td colspan="3">在平台范围内检测到的对象数 (ROI)。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>总面积</td>
			<td colspan="3">在平台 (ROI) 范围内的框架中检测到的对象的总面积 (以像素为单位)。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>平均尺寸</td>
			<td colspan="3">在框架中检测到的对象的总面积除以平台范围内的对象数 (ROI)。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>% 区域</td>
			<td colspan="3">相对于平台总面积 (ROI) 的对象所占面积的百分比。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Perim</td>
			<td colspan="3">在平台 (ROI) 范围内的框架中检测到的对象的总周长 (以像素为单位)。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>最小飞码</td>
			<td colspan="3">用户在 "果蝇岛检测" 宏的图形界面中定义的最小飞行大小设置 (以像素为单位)。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>区域 ROI</td>
			<td colspan="3">用户在运行 sub-macro 定义平台 (以像素为单位) 期间定义的平台区域 (ROI)。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>苍蝇数量</td>
			<td colspan="3">用户在 "果蝇岛检测" 宏的图形界面中定义的每个实验使用的苍蝇数量。</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
表 1: 由 "果蝇岛检测" 宏测量的参数。运行 "果蝇岛检测" 宏时, 此表中描述的参数将出现在 "results.txt" 文件中。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>列名</td>
			<td colspan="3">描述</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>切片</td>
			<td colspan="3">帧数。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>数</td>
			<td colspan="3">在平台范围内检测到的苍蝇数量 (ROI)。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>十. 区域</td>
			<td colspan="3">在平台 (ROI) 范围内的帧中检测到的苍蝇的总面积 (以像素为单位)。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>最小飞码</td>
			<td colspan="3">用户在 "果蝇岛检测" 宏 (以像素为单位) 的图形界面中定义的最小飞行大小条目设置。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>区域 ROI</td>
			<td colspan="3">用户在运行 sub-macro "定义平台" 时定义的平台区域 (ROI, 以像素为单位)。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>苍蝇数量</td>
			<td colspan="3">用户在 "果蝇岛检测" 宏的图形界面中定义的每个实验使用的苍蝇数量。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>十. 计数</td>
			<td colspan="3">在试验台上, 相对于平台上检测到的最高数量的苍蝇, 在平台上存在的苍蝇的百分比。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Timepoint</td>
			<td colspan="3">时间点1表示要分析的第一帧, 对应于在平台上首次出现苍蝇的帧。在使用所描述的设置时, 每个复制分析都有100帧 (对应于十年代。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>实验</td>
			<td colspan="3">每个条件的复制数。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>条件</td>
			<td colspan="3">指示实验条件的名称 (根据包含数据的文件夹的用户定义名称)。</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
表 2: 使用 "岛分析" 脚本处理数据后所获得的变量的描述.该表中描述的参数显示在 "data_all_conditions. csv" 文件中, 处理数据时使用 "岛分析" 脚本。

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