Name: behavioral tracking and neuromast imaging of mexican cavefish
Uploaded: 2019-04-06T14:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Behavioral Tracking and Neuromast Imaging of Mexican Cavefish at JoVE.com

Wir danken allen Mitgliedern des Yoshizawa Labor einschließlich N. Cetraro, N. Simon C. Valdez, C. Macapac, J. Choi, L. Lu, J. Nguyen, S. Podhorzer, H. Hernandes, J. Fong, J. Kato und I. Lord für Fisch Pflege auf die experimentelle Fische in diesem Manuskript verwendet. Wir danken auch A. Keene Lab-Mitglieder, darunter s. Masek Train MY IR CCD Kamera zusammenzubauen. Zu guter Letzt möchten wir der Media Lab - College of Social Sciences - School of Communications an der University of Hawai ' i Mānoa für ihre unschätzbare Hilfe mit macht das Video vor allem B. Smith, J. Lam und S. White danken. Diese Arbeit wurde unterstützt durch Hawaiian Community Foundation (16CON-78919 und 18CON-90818) und nationale Institute der Gesundheit NIGMS (P20GM125508) vergibt an MY.

Alle Eingriffe werden durchgeführt nach den Richtlinien beschrieben in "Grundsätze des Laboratory Animal Care" (National Institute of Health Publikation Nr. 85-23, überarbeitet, 1985) und der genehmigten durch Universität von Hawai ' i bei Manoa institutionelle Animal Care und Verwendung Ausschuss Tier Protokoll 17-2560-3.
(1) Vibration Attraktion Verhalten (VAB) Assay (≤ 10 min für die gesamte Aufnahme-Verfahren)
Hinweis: Verwenden Sie eine Infrarot-empfindlic...

<ol>
	<li>Keene, A. C., Yoshizawa, M., McGaugh, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Biology and Evolution of the Mexican Cavefish. Biology and Evolution of the Mexican Cavefish. , (2015).</li><li>Mitchell, R. W., Russell, W. H., Elliott, W. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Mexican eyeless characin fishes, genus Astyanax: Environment, distribution, and evolution.Special publications the museum Texas Tech University. (12), (1977).</li><li>Wilkens, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolution+and+genetics+of+epigean+and+cave+Astyanax-fasciatus+(Characidae,+Pisces)+-+Support+for+the+neutral+mutation+theory.">Evolution and genetics of epigean and cave Astyanax-fasciatus (Characidae, Pisces) - Support for the neutral mutation theory.</a> Evolutionary Biology. 23, 271-367 (1988).</li><li>Fumey, J., Hinaux, H., Noirot, C., Thermes, C., R&#233;taux, S., Casane, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evidence+for+late+Pleistocene+origin+of+Astyanax+mexicanus+cavefish.">Evidence for late Pleistocene origin of Astyanax mexicanus cavefish.</a> BMC Evolutionary Biology. 18 (1), 1-19 (2018).</li><li>Yoshizawa, M., Gori&#269;ki, S., Soares, D., Jeffery, W. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolution+of+a+behavioral+shift+mediated+by+superficial+neuromasts+helps+cavefish+find+food+in+darkness.">Evolution of a behavioral shift mediated by superficial neuromasts helps cavefish find food in darkness.</a> Current Biology. 20 (18), 1631-1636 (2010).</li><li>Moran, D., Softley, R., Warrant, E. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Eyeless+Mexican+cavefish+save+energy+by+eliminating+the+circadian+rhythm+in+metabolism.">Eyeless Mexican cavefish save energy by eliminating the circadian rhythm in metabolism.</a> PloS One. 9 (9), e107877 (2014).</li><li>Moran, D., Softley, R., Warrant, E. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+energetic+cost+of+vision+and+the+evolution+of+eyeless+Mexican+cavefish.">The energetic cost of vision and the evolution of eyeless Mexican cavefish.</a> Science Advances. 1 (8), e1500363 (2015).</li><li>Yoshizawa, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Evolution+of+a+Series+of+Behavioral+Traits+is+associated+with+Autism-Risk+Genes+in+Cavefish.">The Evolution of a Series of Behavioral Traits is associated with Autism-Risk Genes in Cavefish.</a> BMC Evolutionary Biology. 18 (1), 89 (2018).</li><li>Riddle, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Insulin+resistance+in+cavefish+as+an+adaptation+to+a+nutrient-limited+environment.">Insulin resistance in cavefish as an adaptation to a nutrient-limited environment.</a> Nature. 555 (7698), 647-651 (2018).</li><li>Protas, M. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetic+analysis+of+cavefish+reveals+molecular+convergence+in+the+evolution+of+albinism.">Genetic analysis of cavefish reveals molecular convergence in the evolution of albinism.</a> Nature Genetics. 38 (1), 107-111 (2006).</li><li>Yoshizawa, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distinct+genetic+architecture+underlies+the+emergence+of+sleep+loss+and+prey-seeking+behavior+in+the+Mexican+cavefish.">Distinct genetic architecture underlies the emergence of sleep loss and prey-seeking behavior in the Mexican cavefish.</a> BMC Biology. 13 (1), 15 (2015).</li><li>Dubou&#233;, E. R., Keene, A. C., Borowsky, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolutionary+convergence+on+sleep+loss+in+cavefish+populations.">Evolutionary convergence on sleep loss in cavefish populations.</a> Current Biology. 21 (8), 671-676 (2011).</li><li>Fernandes, V. F. L., Macaspac, C., Lu, L., Yoshizawa, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolution+of+the+developmental+plasticity+and+a+coupling+between+left+mechanosensory+neuromasts+and+an+adaptive+foraging+behavior.">Evolution of the developmental plasticity and a coupling between left mechanosensory neuromasts and an adaptive foraging behavior.</a> Developmental Biology. 441 (2), 262-271 (2018).</li><li>P&#233;rez-Escudero, A., Vicente-Page, J., Hinz, R. C., Arganda, S., de Polavieja, G. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=idTracker:+tracking+individuals+in+a+group+by+automatic+identification+of+unmarked+animals.">idTracker: tracking individuals in a group by automatic identification of unmarked animals.</a> Nature Methods. 11, 743 (2014).</li><li>Branson, K., Robie, A. A., Bender, J., Perona, P., Dickinson, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-throughput+ethomics+in+large+groups+of+Drosophila.">High-throughput ethomics in large groups of Drosophila.</a> Nature Methods. 6 (6), 451-457 (2009).</li><li>Yoshizawa, M., Jeffery, W. R., Van Netten, S. M., McHenry, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+sensitivity+of+lateral+line+receptors+and+their+role+in+the+behavior+of+Mexican+blind+cavefish+(Astyanax+mexicanus).">The sensitivity of lateral line receptors and their role in the behavior of Mexican blind cavefish (Astyanax mexicanus).</a> Journal of Experimental Biology. 217 (6), (2014).</li><li>Lee, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Virtualdub. , (2014).</li><li>Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NIH+Image+to+ImageJ:+25+years+of+image+analysis.">NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis.</a> Nature Methods. 9 (7), 671-675 (2012).</li><li>Cavallari, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+blind+circadian+clock+in+cavefish+reveals+that+opsins+mediate+peripheral+clock+photoreception.">A blind circadian clock in cavefish reveals that opsins mediate peripheral clock photoreception.</a> PLoS Biology. 9 (9), e1001142 (2011).</li><li>Swimmer, B., Lang, H. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Surface Wave Discrimination between Prey and Nonprey by the Back Swimmer Notonecta glauca L. (Hemiptera , Heteroptera ). 6 (3), 233-246 (1980).</li><li>Montgomery, J. C., Macdonald, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Sensory Tuning of Lateral Line Receptors in Antarctic Fish to the Movements of Planktonic Prey. 235 (4785), 195-196 (1987).</li><li>Prober, D. A., Rihel, J., Onah, A. A., Sung, R. J., Schier, A. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hypocretin/orexin+overexpression+induces+an+insomnia-like+phenotype+in+zebrafish.">Hypocretin/orexin overexpression induces an insomnia-like phenotype in zebrafish.</a> The Journal of Neuroscience. 26 (51), 13400-13410 (2006).</li><li>Zhdanova, I. V., Wang, S. Y., Leclair, O. U., Danilova, N. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Melatonin+promotes+sleep-like+state+in+zebrafish.">Melatonin promotes sleep-like state in zebrafish.</a> Brain Research. 903 (1-2), 263-268 (2001).</li><li>Nussbaum-Krammer, C. I., Neto, M. F., Brielmann, R. M., Pedersen, J. S., Morimoto, R. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Investigating+the+Spreading+and+Toxicity+of+Prion-like+Proteins+Using+the+Metazoan+Model+Organism+C.+elegans.">Investigating the Spreading and Toxicity of Prion-like Proteins Using the Metazoan Model Organism C. elegans.</a> Journal of Visualized Experiments. (95), e52321 (2015).</li><li>Rasband, W. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Object Tracker. , (2000).</li><li>Ferreira, T., Rasband, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Create+Shortcuts.">Create Shortcuts.</a> ImageJ User Guide. , (2012).</li><li>Lochmatter, T., Roduit, P., Cianci, C., Correll, N., Jacot, J., Martinoli, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> SwisTrack. , (2008).</li></ol>

Diese vorgestellten Methoden sind leicht zu erreichende aber können kompliziert sein, aufgrund der Beschaffenheit des Landstrichs Freeware durchführen. Daher ist es dringend empfohlen, Test Tests und Analysen vor jeder tatsächlichen Experimente durchführen.
Die Rate der Datengenerierung kann schnell sein, sobald der experimentelle und analytischen Rahmen geschaffen. Einmal etabliert, ist es möglich, aufzeichnen zwei Fische in 7 min zum VAB Test, 30 Fische in 24 h für die Aktivität/Schla...

Die mexikanische Tetra, Astyanax Mexicanus (Teleostei: Characidae), ist einzigartig unter den Fischen mit zwei radikal verschiedene alternative Morphen - sehende, Oberfläche-Wohnung Morph und eine blinde, höhlenbewohnenden Morph, bestehend aus mehreren unterschiedlichen Populationen1. Obwohl verschiedene in der Morphologie und Physiologie, sind sie noch interfertile2,3. Diese interfertile Morphs scheinen schnell (~ 20.000 Jahre)4, wodurch sie ein ideales Modellsystem für das Studium der rasche Anpassung entwickelt haben. Cavefish sind bekannt für eine Reihe von unterschiedlichen morphologischen und Verhaltensstörungen Eigenschaften einschließlich erhöhte Dichte der Geschmacksnerven, erhöhte Anzahl von Mechanosensors, Futtersuche Verhalten auf einer bestimmten Frequenz eines vibrierenden Stimulus, Hyperaktivität, abgestimmt und Schlaflosigkeit. Viele dieser Verhaltensweisen entwickelt, wahrscheinlich gleichzeitig, von denen einige vorgeschlagen wurden, als vorteilhaft in der Dunkelheit von Höhlen für die Nahrungssuche5 und Energiesparen in dunklen und Essen spärlich Umgebungen6,7.
In vielen evolutionären Modellsystemen ist es schwierig, integrierte wissen auf wie tierischer Morphologie und Verhalten ändern in Reaktion auf die Umwelt zu erwerben, da die meisten Arten in einem kontinuierlichen Verlauf in komplexen Umgebungen verteilt sind. Jedoch führte der starke Kontrast zwischen der Höhle und Oberfläche Morph Astyanax , die entwickelt in kontrastreichen Umgebungen abgegrenzt durch eine scharfe Ökoton Astyanax auftauchen als ein hervorragendes Modell zur tierischen Evolution zu verstehen. Dies macht es möglich, leichter Gene und Entwicklungsprozesse mit adaptiven Eigenschaften und Auswahl in der Umgebung zu verbinden. Darüber hinaus neue biomedizinische Untersuchungen dieser Merkmale in Astyanax hat gezeigt, dass diese Züge menschlichen Symptome8,9,10parallele können. Z. B. sind Verlust von Sozialität und Schlaf und Gewinn von Hyperaktivität, repetitive Verhaltensweisen und Cortisolspiegel ähnlich, was bei Menschen mit Autismus Spektrum Störung8beobachtet wird.
Um komplexe Ko-Evolution von vielen Verhaltensweisen und morphologischen Merkmale zu begegnen, ist es vorteilhaft, viele von ihnen zugrunde liegenden genetischen und molekularen Wege markieren assay. Hier werden Methoden zur Charakterisierung des Grades der Höhle-Typ Verhaltens Phänotypen von Oberfläche, Höhle und Hybrid Morphs von Astyanax. Die fokalen Verhaltensweisen analysiert, um Phänotyp zu charakterisieren sind Höhle angepasst Futtersuche Verhalten (Attraktion Schwingungsverhalten, fortan als VAB bezeichnet) und Hyperaktivität/Schlaf Dauer11,12. Auch präsentiert, ist ein bildgebendes Verfahren für das sensorische System VAB13zugeordnet. Vor kurzem, sind viele OpenSource-Tracking-Software für die Ausführung von Verhaltensstörungen Assays zur Verfügung14,15geworden. Diese arbeiten sehr gut für kurze Videos, weniger als 10 Minuten lang. Allerdings wird es problematisch, wenn das Video wegen intensiver Berechnung/Tracking Zeit länger ist. In der Lage, kommerziell verfügbare Software kann teuer werden. Vorgestellten Methoden verwenden hauptsächlich Freeware und daher gelten als kostengünstige und Hochdurchsatz-Methoden. Repräsentative Ergebnisse basieren sich auf diese Methoden ebenfalls enthalten.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:600px;" width="600">
	<tbody>
		<tr height="62">
			<td height="62" style="height:62px;width:221px;">4-Di-1-ASP (4-(4-(dimethylaminostyryl)-1-methylpyridinium iodide)</td>
			<td style="width:85px;">MilliporeSigma</td>
			<td style="width:123px;">D3418</td>
			<td style="width:171px;"></td>
		</tr>
		<tr height="62">
			<td height="62" style="height:62px;width:221px;">880 nm wave length black light</td>
			<td style="width:85px;">Advanced Illumination</td>
			<td style="width:123px;">BL41192-880</td>
			<td style="width:171px;"></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:221px;">avfs</td>
			<td style="width:85px;">freeware</td>
			<td style="width:123px;">Version 1.0.0.6</td>
			<td style="width:171px;">http://turtlewar.org/avfs/</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:221px;">Avisynth</td>
			<td style="width:85px;">freeware</td>
			<td style="width:123px;">Version 2.6.0</td>
			<td style="width:171px;">http://avisynth.nl/index.php/Main_Page</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:221px;">Cygwin</td>
			<td style="width:85px;">freeware</td>
			<td style="width:123px;">Version 2.11.0</td>
			<td style="width:171px;">https://www.cygwin.com/</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:221px;">Cylindrical assay chamber (Pyrex 325 ml glass dish)</td>
			<td style="width:85px;">Corning</td>
			<td style="width:123px;">3140-100</td>
			<td style="width:171px;">10 cm diameter 5 cm high</td>
		</tr>
		<tr height="187">
			<td height="187" style="height:187px;width:221px;">Ethovision XT</td>
			<td style="width:85px;">Noldus Information&#160; Technology, Wageningen, The Netherlands</td>
			<td style="width:123px;">Version 14</td>
			<td style="width:171px;">https://www.noldus.com/animal-behavior-research/products/ethovision-xt</td>
		</tr>
		<tr height="83">
			<td height="83" style="height:83px;width:221px;">Fish Aquarium Cylinder Soft Sponge Stone Water Filter, Black</td>
			<td style="width:85px;">Jardin (through Amazon.com)</td>
			<td style="width:123px;">NA</td>
			<td style="width:171px;">Sponge filter for Sleep/hyperactivity recording system</td>
		</tr>
		<tr height="62">
			<td height="62" style="height:62px;width:221px;">Grade A Brine shrimp eggs</td>
			<td style="width:85px;">Brine shrimp direct</td>
			<td style="width:123px;">BSEA16Z</td>
			<td style="width:171px;"></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:221px;">ImageJ</td>
			<td style="width:85px;">freeware</td>
			<td style="width:123px;">Version 1.52e</td>
			<td style="width:171px;">https://imagej.nih.gov/ij/</td>
		</tr>
		<tr height="83">
			<td height="83" style="height:83px;width:221px;">macro 1.8/12.5-75mm C-mount zoom lens</td>
			<td style="width:85px;">Toyo</td>
			<td style="width:123px;">NA</td>
			<td style="width:171px;">Attach to USB webcam by using c-mount, which is printed in 3-D printer</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:221px;">Neutral Regulator</td>
			<td style="width:85px;">Seachem</td>
			<td style="width:123px;">NA</td>
			<td style="width:171px;"></td>
		</tr>
		<tr height="62">
			<td height="62" style="height:62px;width:221px;">Optical cast plastic IR long-pass filter</td>
			<td style="width:85px;">Edmund optics</td>
			<td style="width:123px;">43-948</td>
			<td style="width:171px;">Cut into a small piece to fit in the CCD of USB webcam</td>
		</tr>
		<tr height="83">
			<td height="83" style="height:83px;width:221px;">pfmap</td>
			<td style="width:85px;">freeware</td>
			<td style="width:123px;">Build 178</td>
			<td style="width:171px;">http://pismotec.com/download/ (at &#8220;Download Archive&#8221; link at the bottom)</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:221px;">Reef Crystals Reef Salt</td>
			<td style="width:85px;">Instant Ocean</td>
			<td style="width:123px;">RC15-10</td>
			<td style="width:171px;"></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:221px;">SwisTrack</td>
			<td style="width:85px;">freeware</td>
			<td style="width:123px;">Version 4</td>
			<td style="width:171px;">https://en.wikibooks.org/wiki/SwisTrack</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:221px;">USB webcam (LifeCam Studio 1080p HD Webcam)</td>
			<td style="width:85px;">Microsoft</td>
			<td style="width:123px;">Q2F-00013</td>
			<td style="width:171px;">Cut 2-2.5 cm of the front</td>
		</tr>
		<tr height="83">
			<td height="83" style="height:83px;width:221px;">WinAutomation</td>
			<td style="width:85px;">freeware</td>
			<td style="width:123px;">Version 8</td>
			<td style="width:171px;">https://www.winautomation.com/ (free stand-alone app for this procedure)</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:221px;">Windows operating system</td>
			<td style="width:85px;">Microsoft</td>
			<td style="width:123px;">7, 8 or 10</td>
			<td style="width:171px;">https://www.microsoft.com/en-us/windows</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:221px;">x264vfw</td>
			<td style="width:85px;">freeware</td>
			<td style="width:123px;">NA</td>
			<td style="width:171px;">https://sourceforge.net/projects/x264vfw/</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

behavioral tracking and neuromast imaging of mexican cavefish

Höhlenbewohnenden Tiere haben eine Reihe von morphologischen und verhaltensbezogene Merkmale Anpassung an ihre Umgebung ständig dunkel und Essen spärlich entwickelt. Unter diesen Eigenschaften ist Futtersuche Verhalten eines nützlichen Windows in funktionalen Vorteilen der behavioral Merkmal Evolution. Aktualisierte Methoden für die Analyse von Attraktion Schwingungsverhalten sind hierin dargestellt (VAB: eine adaptive Futtersuche Verhalten) und der damit verbundenen Mechanosensors der Höhle angepasst Tetra imaging Astyanax Mexicanus. Darüber hinaus werden Methoden für Hochdurchsatz-Tracking von einer Reihe von zusätzlichen Cavefish Verhaltensweisen wie Hyperaktivität und Schlafverlust vorgestellt. Cavefish zeigen auch Asozialität, repetitive Verhaltensweisen und höhere Angst. Cavefish dienen daher als Tiermodell für weiterentwickelte Verhaltensweisen. Diese Methoden nutzen freier Software und kundenspezifische Skripte, die auf andere Arten von Verhalten angewendet werden können. Diese Methoden bieten praktische und kostengünstige Alternativen zu den im Handel erhältlichen Tracking-Software.

Die hier vorgestellten Ergebnisse sind repräsentative Beispiele der was mit den vorgestellten Methoden erworben werden können. Ergebnisse können daher leicht von den hier vorgestellten für Cavefish und Oberfläche Fisch abhängig von den experimentellen Bedingungen abweichen.
Schwingungsverhalten Attraktion
Repräsentative Ergebnisse für VAB finde...

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Behavioral Tracking and Neuromast Imaging of Mexican Cavefish

Verhaltens-Tracking und Neuromast Darstellung der mexikanischen Cavefish

Hier präsentieren wir Methoden für Hochdurchsatz-Studie eine Reihe von mexikanischen Cavefish, Verhaltensweisen und lebenswichtigen Färbung eines Mechanosensory-Systems. Diese Methoden nutzen freier Software und kundenspezifische Skripte, bietet eine praktische und kostengünstige Methode für das Studium des Verhaltens.

Cave-dwelling animals have evolved a series of morphological and behavioral traits to adapt to their perpetually dark and food-sparse environments. Among ...

Cavefish wird als fantastisches Tiergemälde aufgezogen, um Evolution und biomedizinische Prozesse zu verstehen. Wir führen jetzt biomedizinische Untersuchungen durch, indem wir diese Eigenschaft als Parallele zu menschlichen Symptomen verwenden. Hier zeigen wir die Batterie des Verhaltens-Assays und des Analysesystems, das sowohl für evolutionäre als auch für biomedizinische Studien verwendet werden kann.Um Vibrationen anzulocken und zu verhalten, wird eine vibrierende Glasstange in eine Glasschüssel mit einem Fisch im Dunkeln eingeführt. Fische werden vier Tage vor dem Test in konditioniertem Wasser mit einem 12, 12 hellen, dunklen Zyklus akklimatisiert. Am Tag vor dem Tag des Testes nach drei Tagen der Akklimatisierung, ersetzen Sie Wasser in der Assaykammer mit frischem konditioniertem Wasser.Am Tag des Testes werden den Fischen bis nach Abschluss des Assays Nahrung vorenthalten, da die Einstellung ihre Reaktion auf Vibrationen verändern wird. Bereiten Sie Schwingungs-Emitting-Geräte vor, indem Sie auf 40 Hertz abstimmen. Legen Sie die richtigen Aufzeichnungsparameter, Bestandsbedingungen und Zieldateien fest.Stellen Sie den Assayzylinder auf die Aufnahmebühne, beleuchtet mit Infrarot-Hintergrundbeleuchtung in einem dunklen Raum, und lassen Sie Fische drei Minuten lang akklimatisieren, nachdem sie auf die Bühne gestellt wurden. Nach der dreiminütigen Akklimatisierung im Dunkeln drei Minuten und 30 Sekunden Video aufnehmen. Legen Sie zu Beginn der Aufnahme den vibrierenden Glasstab mit einem Durchmesser von 7,5 Millimetern in die etwa 5 Zentimeter tiefe Wassersäule ein.Vermeiden Sie Geräusche oder Vibrationen, während Sie die vibrierende Glasstange im Wasser positionieren, da Fische kleinere Geräusche und Vibrationen erkennen können. Stellen Sie sicher, dass Sie dieses Verfahren innerhalb von 30 Sekunden nach dem Start der Videoaufzeichnung abschließen, um sicherzustellen, dass mehr als drei Minuten Verhalten aufgezeichnet werden. Führen Sie die Batchdatei aus, indem Sie auf avs_creator doppelklicken., um das komprimierte AVI-Video in ein lesbares Format für ImageJ zu konvertieren. Das Makro kann einfach per Drag & Drop in eine grafische Benutzeroberflächen-Shell geladen werden. Dieses Makro aktiviert bestimmte Hotkeys für die folgende Analyse.Erstellen Sie im Arbeitsverzeichnis einen neuen Ordner, und benennen Sie ihn Process_ImageJ. Dieser Ordner wird automatisch verwendet, um Ausgabedateien aus der folgenden Analyse zu speichern. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die zu analysierende AVS-Videodatei und wählen Sie die schnelle Bereitstellung aus.Nachdem die AVS-Datei als externes Laufwerk gemountet wurde, öffnen Sie die AVI-Datei in ImageJ. Um den Maßstab der Entfernungsmessung festzulegen, wählen Sie den Durchmesser der Assaykammer aus, indem Sie mit dem Auswahlwerkzeug für gerade Linien eine gerade Linie über die Kammer zeichnen, und legen Sie dann den Maßstab fest, indem Sie auf Analysieren, Skalierungsfunktion festlegen. Für unseren Fall geben wir 9,4 Zentimeter ein.Überprüfen Sie die Radiobox global, um die Skalierung für alle folgenden Videoanalysen zu standardisieren. Kopieren Sie den Assay-Kammerbereich mit dem ovalen Auswahlwerkzeug, und klicken Sie dann mit der rechten Maustaste, und wählen Sie das Bildduplikat aus. Geben Sie zu diesem Zeitpunkt den Rahmenbereich an, der für die weitere Analyse beibehalten werden soll.Löschen Sie außerhalb der Assay-Kammer und konvertieren Sie das Bild in ein binäres Bild, indem Sie die Hotkey-Sieben auf der Zahlenleiste drücken. Nachdem sich der Hintergrund gecleart hat, werden Sie aufgefordert, einen schwarzen Punkt in der Mitte hinzuzufügen, um die Position der vibrierenden Glasstange anzugeben, indem Sie das ovale Auswahlwerkzeug verwenden, das bereits mit der Füllfunktion auf Schwarz eingestellt ist. Klicken Sie auf OK, und das Makro fordert Sie auf, zur Schwellenwertanpassung überzugehen.Passen Sie den Schwellenwert so an, dass der Fisch während des gesamten Videoclips angezeigt werden kann, und wählen Sie dann Anwenden aus. Führen Sie das Tracker-Plug-In aus, indem Sie den Hotkey Acht auf der Zahlenleiste drücken. Legen Sie die minimale Pixelgröße auf 100 fest, wenn Sie dazu aufgefordert werden.Dieser Prozess erzeugt den Abstand zwischen der vibrierenden Glasstange und den Fischen pro Rahmen für alle drei Minuten des binären Videos. Um die Tracker-Datei zu speichern, drücken Sie den Hotkey neun auf der Zahlenleiste. Dadurch wird automatisch ein binärer Stapel von Bildern des gesamten Videos und eine XLS-Datei mit Koordinaten und Entfernungsdaten exportiert, falls es notwendig ist, neu zu analysieren.Dadurch werden auch alle Dateien geschlossen, die dem aktuellen Video zugeordnet sind. Die generierten Dateien können nun je nach Forschungsfrage weiter analysiert werden. Akklimatisieren Sie fünf Versuchsfische für vier Tage oder mehr in jeder Kammer eines kundenspezifischen 10-Liter-Acryl-Aufnahmeaquariums, das mit konditioniertem Wasser gefüllt ist.Jede einzelne Kammer ist mit schwarzer Acrylplatte getrennt. Jeder Tank muss abgedeckt werden, um zu verhindern, dass Fische in eine andere Kammer springen. Stellen Sie den programmierbaren Power-Timer so ein, dass weißes LED-Licht während der Akklimatisierungszeit 12 Stunden lang automatisch für 12 Stunden ausgeschaltet wird.Dies wird den zirkadianen Rhythmus der Fische einwirken, wenn der Fisch anfällig für Entrainment ist. Um ein diffuseres weißes Licht zu bieten, verwenden wir eine flache weiße, opake Acrylplatte von ähnlicher Dimension wie der 10-Liter-Tank als Diffusor, um Licht für jeden Tank zu passieren. Während dieser Zeit einmal täglich fütterung mit lebenden Solegarnelen und belüftung durch Schwammfilter in jedem Aquarium.Beachten Sie, dass Fische zu konsistenter Zeit gefüttert werden. Zum Beispiel einmal täglich am Morgen. Am Tag vor dem Tag des Testes, drei Tage oder mehr der Akklimatisierung, ersetzen Wasser in der Assaykammer mit frischem konditioniertem Wasser.Legen Sie die Aufzeichnung der Parameter in der VirtualDub-Software fest. Das Video wird in 15 Bildern pro Sekunde in der festen Belichtungszeit aufgenommen. Das Video wird im X264VFW-Codec komprimiert, um eine ca. 700-fache Komprimierung zu erreichen.Füttern Sie am Tag der Aufnahme jeden Fisch mit lebenden Solegarnelen. Entfernen Sie alle Schwammfilter und starten Sie die Aufnahme. Schalten Sie das Infrarotlicht in der Aufnahmephase ein.Indem Sie VirtualDub Live-Bild auf dem Bildschirm beobachten, passen Sie die Position jedes Aquariums an, um sicherzustellen, dass sie der USB-Kamera richtig gegenüberstehen. Beginnen Sie die 24-Stunden-Aufnahme am Morgen. Die Startzeit beträgt z. B. 9 a.m.und Zielzeit ist 9 a.m am nächsten Tag. Starten Sie die Aufnahme des Videos und sichern Sie den Standort, um Störungen zu vermeiden.Überprüfen Sie gelegentlich, ob die Aufzeichnung ausgeführt wird. Stellen Sie nach der 24-Stunden-Aufnahme sicher, dass das Video korrekt gespeichert wurde. Übertragen Sie das Video auf die PC-Workstation, um das Verhalten des Fisches zu verfolgen.Nachdem Sie das Video in den entsprechenden Ordner übertragen haben, führen Sie schnell eine Qualitätsprüfung des Videos durch, um sicherzustellen, dass es von guter Qualität ist. Dazu gehört, die Beleuchtung zu betrachten, zu überprüfen, ob es einen Fisch in jedem Abschnitt gibt, und ob es irgendwelche fremden Bewegungen gibt, die fehltracking verursachen können. Von hier aus wird die Freeware SwisTrack für die Tierverfolgung verwendet.Der Vorteil dieser Software ist, dass die Software mehrere Tiere auf einmal verfolgen und Hintergrundbild subtrahieren kann, indem sie einen beliebigen Rahmen verwendet, den wir identifizieren. Die Nachteile sind, dass Tracking zwischen Arenen mit einem anderen Fisch springen kann. Das Hintergrundbild ist möglicherweise nicht ausreichend für die späteren Frames, und SwisTrack weist einzelnen Fischen nach dem Zufallsprinzip tracking ID zu, daher ist es notwendig, die Fisch-ID durch Plotten der durchschnittlichen physischen Position jedes Fisches wiederherzustellen.Um diese Probleme zu überwinden, werden drei Ansätze verwendet. Die Verwendung von binären Masken, eine für die Verfolgung von geraden Arenen, und eine für die Verfolgung von ungeraden Zahlen Arenen. Die Verwendung von Win-Automation, um Hintergrundbilder automatisch alle drei Minuten zu aktualisieren, und die Verwendung von Perl-Skripten, um die Fisch-IDs zu rekonstruieren.Der erste Schritt der Analyse ist es, die binären Masken für ungerade und sogar Arenen zu machen. Nach der Überprüfung der Videoqualität, wählen Sie einen repräsentativen Rahmen in einer Videobearbeitungssoftware und verwenden Sie es, um zwei binäre Masken zu erstellen, eine für gerade und eine für ungerade Zahlen Arenen. Der Zweck dieser binären Masken ist es, Fehlverfolgungen zwischen benachbarten Arenen zu vermeiden.Öffnen Sie nach dem Erstellen von Binärmasken die SwisTrack-Parameterdateien, die die Dateipfade und Parameter für den Nachverfolgungsprozess bestimmen. Bereiten Sie eine Parameterdatei in jedem der geraden und ungeraden Dateiordner für die Videoverfolgung vor. Geben Sie in dieser Datei den Pfad zu den Dateispeicherorten der Video- und Maskendateien ein.Öffnen Sie nach dem Vorbereiten der Parameterdateien die ausführbare Win-Automation-Datei, die den Hintergrund automatisch alle drei Minuten zurücksetzt. Mit dieser ausführbaren Datei wird SwisTrack automatisch ausgeführt und öffnet dann die Parameterdatei in jedem geraden oder ungeraden Ordner in dieser Tracking-Software. Führen Sie die Tracking-Software aus, um die Bewegung von Fischen zu verfolgen.Stellen Sie in den ersten 9 000 Tracking-Frames sicher, dass die Fische ordnungsgemäß verfolgt werden, indem Sie sich die nächste Nachbar-Tracking-Komponente ansehen. Kehren Sie nach dem ordnungsgemäßen Einrichten der Nachverfolgung zur Registerkarte adaptive Hintergrundsubtraktionskomponente zurück, und drücken Sie den Hotkey R auf der Tastatur, um Win-Automation für eine kontinuierliche adaptive Hintergrundsubtraktion auszuführen. Nach etwa fünf Stunden werden für jeden Fisch Textdateien generiert, die X- und Y-Koordinaten für jeden Frame des Videos enthalten.Um die Analyse fortzusetzen, weisen Sie die drei Perl-Skriptdateien dem Ordner zu, der sowohl gerade als auch ungerade Ordner enthält. Um die Länge in Pixel in Zentimeter umzuwandeln, ist es notwendig, das Zentimeter-Pixel-Verhältnis zu kennen. Geben Sie dieses Verhältnis an der entsprechenden Position der Perl-Skriptdatei mit dem Namen 1.fillupGaps.pl ein.Führen Sie 1.fillupGaps aus. pl Perl-Skript mit einem Unix-Emulator für Windows. Verwenden Sie zunächst den Befehl CD, um zum aktuellen Arbeitsverzeichnis zu wechseln, und geben Sie dann Perl 1.fillupGaps ein.pl, um das Perl-Skript auszuführen. Die anderen beiden Skripte werden automatisch in sequenzieller Reihenfolge aufgerufen. Diese drei Skripte weisen jedem Abschnitt des Aquariums jede Tracking-Datei zu und können daher verwendet werden, um das Verhalten jedes Fisches zu analysieren.Besprechen Sie die Textdatei mit dem Namen Summary_Sleep, die nach dem Ausführen der Skripts generiert wird, um zu überprüfen, ob die Anzahl der aus der Analyse gelöschten Frames akzeptabel niedrig ist. Das Fehlen von weniger als 15 % der Frames gilt als akzeptabel. Kopieren und einfügen Sie Tracking-Daten in eine Tabellenkalkulationsdatei mit einem internen Makro.Dieses Makro wird die analysierten Daten in mehrere Schrittprozessebenen umstrukturieren, z. B. durchschnittliche Schlafdauer und Summe der Schwimmdistanz. Um die seitliche Linie der Fische zu färben, lösen Sie die DASPEI-Stammlösung in konditioniertem Wasser für eine Endkonzentration von fünf Mikrogramm pro Milliliter auf und tauchen Sie den Fisch dann 45 Minuten lang bei Raumtemperatur in die Lösung ein. Nach 45 Minuten die Fische aus der DASPEI-Lösung bergen und mit MES Triple Two in eiskaltes Konditionalwasser eintauchen.Sobald der Fisch tief anästhesisiert ist, montieren Sie den Fisch in einer Petrischale und beobachten Sie ihn unter effizientem Mikroskop. Stellen Sie sicher, dass Sie eine Statistikserie erstellen, um alle Pläne der Fische in den Fokus zu nehmen und alles in einem einzigen Bild zusammenzustellen. Fügen Sie für die Bildanalyse einen neuen Ordner mit dem Titel Process_ImageJ und die Makrodatei zu dem Ordner hinzu, der die zu analysierenden Bilder enthält.Öffnen Sie die ImageJ-Software, und öffnen Sie dann das Makro, indem Sie die Makrodatei nach ImageJ ziehen. Führen Sie das Makro aus, indem Sie auf Makros klicken, führen Sie das Makro aus. Wenn das Bild nicht automatisch geöffnet wird, klicken Sie auf Makro, Dateiabholung.Das Makro nimmt dann automatisch eine Bilddatei zur Analyse auf. Für Neuromast Quantifizierung zeigt die Region von Interesse durch Klicken auf Polygon zwei, und zeichnen Sie den Bereich auf dem Bild. Acht, fünf, um eine Region von Interesse zu duplizieren.Verwenden Sie das Malwerkzeug, um einen Punkt zu entfernen oder hinzuzufügen, der im vorherigen Bild extra oder fehlend ist, und dann acht, sechs. Sobald Sie acht, sechs, zwei neue Fenster erscheinen. Ein Fenster mit einem Schema nummerierter Neuromastpunkte und ein Fenster mit einem Tisch mit gesamt erzählbarem Neuromast.Klicken Sie auf sieben, um beide Dateien zu speichern. Sobald Sie auf OK klicken, werden diese Dateien gespeichert und eine neue Bilddatei wird zur weiteren Analyse geöffnet. Konsolidieren Sie die Anzahl der Neuromasten, indem Sie Makro ausführen.Die folgenden Ergebnisse sind repräsentative Ergebnisse dessen, was für beide Morphs von Fischen unter kontrollierten Bedingungen zu erwarten ist. Diese vier Abbildungen zeigen repräsentative Ergebnisse von Schwingungs-Anziehungsverhaltens-Assays. A und B sind Top-Blick auf den Schwimmweg von A, ein Oberflächenfisch, und B ein Höhlenfisch.Rote Linien sind die Spuren der Koordinaten, die durch die ImageJ-Verfolgung über drei Minuten der Aufzeichnung generiert werden. C und D zeigen einen Vergleich der Ergebnisse von C, einem Oberflächenfisch, und D, einem Höhlenfisch, der vom Tabellenmakro aus den TXT-Dateien extrahiert wird. Die Y-Achse ist die gezählte Anzahl, mit der sich der Fisch der vibrierenden Stange nähert.Jeder Punkt stellt eine experimentelle Beobachtung während des Verhaltens-Assays eines Fisches dar. Beachten Sie, dass Oberflächenfische keine Zunahme der Annäherungen in irgendeiner Häufigkeit zeigen, während Höhlenfische eine maximale Anziehungskraft um 35 bis 40 Hertz aufweisen. Diese beiden Abbildungen zeigen repräsentative Ergebnisse von Schlafverhaltenstests, die von den Tabellenkalkulationsmakros aus den TXT-Dateien extrahiert wurden.A und B zeigen zwei der Metriken, die automatisch durch die Makrodatei zusammengefasst werden. Abbildung A zeigt die Schwimmdistanz bei Oberflächenfischen und Höhlenfischen, während B die Schlafdauer für beide Morphs anzeigt. In diesem Fall zeigten Höhlenfische Hyperaktivität und weniger Schlaf im Vergleich zu Oberflächenfischen.Diese Zahlen zeigen die Ergebnisse der DASPEI-Bildanalyse, die vom Tabellenmakro aus den TXT-Dateien extrahiert wurde. A und B zeigen die Beziehung zwischen Neuromastzahl und Vibrationsanziehungsverhalten und Neuromastgröße im Vergleich zum Verhalten bei Höhlenfischen, Oberflächenfischen und F1-Nachkommen. Jeder Punkt stellt jeden Fisch dar.Beachten Sie, dass die Neuromastzahl positiv mit dem Vibrationsanziehungsverhalten korreliert, was darauf hindeutet, dass Neuromast dieses Verhalten regulieren kann. Neuromastgröße unterstützt auch diese Schlussfolgerung. C und D sind Beispielbilder von DASPEI gebeizten Neuromast von C, einem Oberflächenfisch, und D, einem Höhlenfisch.Jeder fluoreszierende Punkt in den Bildern ist ein Neuromast, der DASPEI aufgenommen hat. Beachten Sie, die deutlich größere Fülle von Neuromasten auf Höhlenfischen. Wir zeigten eine Reihe von Verhaltensanalysen für seitliche linienbasierte Verhaltensschwimmaktivität und Schlaf.Das Tierverfolgungssystem kann auch an andere Verhaltensweisen angepasst werden, z. B. stereotype repetitive Verhaltensweisen, soziale Interaktionen und Verhaltenslateralität.

Research

JoVE Journal

Behavior

Behavioral Phenotyping of Murine Disease Models with the Integrated Behavioral Station (INBEST)

Behavioral Phenotyping of Murine Disease Models with the Integrated Behavioral Station INBEST

Behavioral Phänotypisierung von murinen Krankheitsmodelle mit dem Integrated Behavioral Station (INBEST)

Due to rapid advances in genetic engineering, small rodents have become the preferred subjects in many disciplines of biomedical research. In studies of ...

Forschung

Verhalten

Behavioral Assessment of the Aging Mouse Vestibular System

Behavioral Beurteilung der Alterungs Maus vestibuläre System

Age related decline in balance performance is associated with deteriorating muscle strength, motor coordination and vestibular function. While a number of ...

Performing Behavioral Tasks in Subjects with Intracranial Electrodes

Darstellende Behavioral Aufgaben bei Patienten mit Hirnelektroden

Patients having stereo-electroencephalography (SEEG) electrode, subdural grid or depth electrode implants have a multitude of electrodes implanted in ...

The Rodent Psychomotor Vigilance Test (rPVT): A Method for Assessing Neurobehavioral Performance in Rats and Mice

The Rodent Psychomotor Vigilance Test rPVT: A Method for Assessing Neurobehavioral Performance in Rats and Mice

Das Nagetier Psychomotorik Vigilance Test (rPVT): Eine Methode zur Beurteilung der Neuropsychologische Leistung bei Ratten und Mäusen

The human Psychomotor Vigilance Test (PVT) is a widely used procedure for measuring changes in fatigue and sustained attention. The present article ...

Basic Methods for the Study of Reproductive Ecology of Fish in Aquaria

Grundlegende Methoden für die Untersuchung der Fortpflanzungsökologie von Fischen in Aquarien

Captive-rearing observations are valuable for revealing aspects of fish behavior and ecology when continuous field investigations are impossible. Here, a ...

A Wireless, Bidirectional Interface for In Vivo Recording and Stimulation of Neural Activity in Freely Behaving Rats

A Wireless, Bidirectional Interface for In Vivo Recording and Stimulation of Neural Activity in Freely Behaving Rats

Ein kabelloses, bidirektionale Schnittstelle für In Vivo Aufnahme und Stimulation der neuronalen Aktivität in Ratten frei Verhalten

In vivo electrophysiology is a powerful technique to investigate the relationship between brain activity and behavior at a millisecond and micrometer ...

An Automated T-maze Based Apparatus and Protocol for Analyzing Delay- and Effort-based Decision Making in  Free Moving Rodents

Eine automatisierte T-maze basierte Apparat und Protokoll für die Analyse von Verzögerung und Aufwand-basierte Entscheidungsfindung bei frei beweglichen Nagetieren

Many neurological and psychiatric patients demonstrate difficulties and/or deficits in decision making. Rodent models are helpful to produce a deeper ...

Continuous Noninvasive Measuring of Crayfish Cardiac and Behavioral Activities

Kontinuierliche nicht-invasive Messung der Krebse Herz- und Verhaltens-Aktivitäten

A crayfish is a pivotal aquatic organism that serves both as a practical biological model for behavioral and physiological studies of invertebrates and as ...

Behavioral Approaches to Studying Innate Stress in Zebrafish

Verhaltensweisen für den Studierenz-Stress in Zebrafischen

Responding appropriately to stressful stimuli is essential for survival of an organism. Extensive research has been done on a wide spectrum of ...

Automated Measurements of Sleep and Locomotor Activity in Mexican Cavefish

Automatisierte Messungen des Schlafes und Bewegungsorgane Aktivität im mexikanischen Cavefish

Across phyla, sleep is characterized by highly conserved behavioral characteristics that include elevated arousal threshold, rebound following sleep ...