Name: a simple technique to assay locomotor activity in drosophila
Uploaded: 2023-02-24T14:00:00
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Ce travail a été soutenu par un fonds de lancement spécial de l’Université Soochow et de la Fondation nationale des sciences de Chine (NSFC) (82171414). Nous remercions les membres du laboratoire du professeur Chunfeng Liu pour leur discussion et leurs commentaires.

W1118 mouches adultes et larves du troisième stade ont été utilisées pour la présente étude.
1. Préparation expérimentale
REMARQUE: Une arène en plein champ pour le suivi de la locomotion de la drosophile est fabriquée avec un gel de silice incolore et inodore.
<ol><li>Mélanger le réactif A et le réactif B dans un rapport de 1:10, conformément aux instructions du fabricant pour le kit de silice (voir <str...

<ol>
	<li>Ham, S. J., 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=Loss+of+UCHL1+rescues+the+defects+related+to+Parkinson's+disease+by+suppressing+glycolysis.">Loss of UCHL1 rescues the defects related to Parkinson's disease by suppressing glycolysis.</a> Science Advances. 7 (28), (2021).</li><li>Algarve, T. D., Assmann, C. E., Aigaki, T., da Cruz, I. B. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Parental+and+preimaginal+exposure+to+methylmercury+disrupts+locomotor+activity+and+circadian+rhythm+of+adult+Drosophila+melanogaster.">Parental and preimaginal exposure to methylmercury disrupts locomotor activity and circadian rhythm of adult Drosophila melanogaster.</a> Drug and Chemical Toxicology. 43 (3), 255-265 (2020).</li><li>Jones, M. A., Grotewiel, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Drosophila+as+a+model+for+age-related+impairment+in+locomotor+and+other+behaviors.">Drosophila as a model for age-related impairment in locomotor and other behaviors.</a> Experimental Gerontology. 46 (5), 320-325 (2011).</li><li>Yamaguchi, M., Yoshida, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Drosophila+as+a+model+organism.">Drosophila as a model organism.</a> Advances in Experimental Medicine and Biology. 1076, 1-10 (2018).</li><li>Rothenfluh, A., Heberlein, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Drugs,+files,+and+videotape:+the+effects+of+ethanol+and+cocaine+on+Drosophila+locomotion.">Drugs, files, and videotape: the effects of ethanol and cocaine on Drosophila locomotion.</a> Current Opinion in Neurobiology. 12 (6), 639-645 (2002).</li><li>Tsuda, L., Lim, Y. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Alzheimer's+disease+model+system+using+Drosophila.">Alzheimer's disease model system using Drosophila.</a> Advances in Experimental Medicine and Biology. 1076, 25-40 (2018).</li><li>Dung, V. M., Thao, D. T. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Parkinson's+disease+model.">Parkinson's disease model.</a> Advances in Experimental Medicine and Biology. 1076, 41-61 (2018).</li><li>Liguori, F., Amadio, S., Volonte, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fly+for+ALS:+Drosophila+modeling+on+the+route+to+amyotrophic+lateral+sclerosis+modifiers.">Fly for ALS: Drosophila modeling on the route to amyotrophic lateral sclerosis modifiers.</a> Cellular and Molecular Life Sciences. 78 (17-18), 6143-6160 (2021).</li><li>Cao, W., 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=An+automated+rapid+iterative+negative+geotaxis+assay+for+analyzing+adult+climbing+behavior+in+a+Drosophila+model+of+neurodegeneration.">An automated rapid iterative negative geotaxis assay for analyzing adult climbing behavior in a Drosophila model of neurodegeneration.</a> Journal of Visualized Experiments. (127), 56507 (2017).</li><li>Eidhof, I., 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=High-throughput+analysis+of+locomotor+behavior+in+the+Drosophila+island+assay.">High-throughput analysis of locomotor behavior in the Drosophila island assay.</a> Journal of Visualized Experiments. (129), 55892 (2017).</li><li>Scaplen, K. 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=Automated+real-time+quantification+of+group+locomotor+activity+in+Drosophila+melanogaster.">Automated real-time quantification of group locomotor activity in Drosophila melanogaster.</a> Scientific Reports. 9 (1), 4427 (2019).</li><li>Werkhoven, Z., Rohrsen, C., Qin, C., Brembs, B., de Bivort, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MARGO+(Massively+Automated+Real-time+GUI+for+Object-tracking),+a+platform+for+high-throughput+ethology.">MARGO (Massively Automated Real-time GUI for Object-tracking), a platform for high-throughput ethology.</a> PLoS One. 14 (11), e0224243 (2019).</li><li>Gargano, J. W., Martin, I., Bhandari, P., Grotewiel, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapid+iterative+negative+geotaxis+(RING):+a+new+method+for+assessing+age-related+locomotor+decline+in+Drosophila.">Rapid iterative negative geotaxis (RING): a new method for assessing age-related locomotor decline in Drosophila.</a> Experimental Gerontology. 40 (5), 386-395 (2005).</li><li>Cichewicz, K., Hirsh, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ShinyR-DAM:+a+program+analyzing+Drosophila+activity,+sleep+and+circadian+rhythms.">ShinyR-DAM: a program analyzing Drosophila activity, sleep and circadian rhythms.</a> Communications Biology. 1, 25 (2018).</li><li>McParland, A. L., Follansbee, T. L., Ganter, G. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measurement+of+larval+activity+in+the+Drosophila+activity+monitor.">Measurement of larval activity in the Drosophila activity monitor.</a> Journal of Visualized Experiments. 98, e52684 (2015).</li><li>Walter, T., Couzin, I. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TRex,+a+fast+multi-animal+tracking+system+with+markerless+identification,+and+2D+estimation+of+posture+and+visual+fields.">TRex, a fast multi-animal tracking system with markerless identification, and 2D estimation of posture and visual fields.</a> eLife. 10, (2021).</li><li>Maia Chagas, A., Prieto-Godino, L. L., Arrenberg, A. B., Baden, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+&#8364;100+lab:+A+3D-printable+open-source+platform+for+fluorescence+microscopy,+optogenetics,+and+accurate+temperature+control+during+behaviour+of+zebrafish,+Drosophila,+and+Caenorhabditis+elegans.">The &#8364;100 lab: A 3D-printable open-source platform for fluorescence microscopy, optogenetics, and accurate temperature control during behaviour of zebrafish, Drosophila, and Caenorhabditis elegans.</a> PLoS Biology. 15 (7), e2002702 (2017).</li><li>Nichols, C. D., Becnel, J., Pandey, U. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Methods+to+assay+Drosophila+behavior.">Methods to assay Drosophila behavior.</a> Journal of Visualized Experiments. (61), (2012).</li><li>Xiao, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Methods+to+assay+the+behavior+of+Drosophila+melanogaster+for+toxicity+study.">Methods to assay the behavior of Drosophila melanogaster for toxicity study.</a> Methods in Molecular Biology. 2326, 47-54 (2021).</li><li>Schindelin, J., 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=Fiji:+an+open-source+platform+for+biological-image+analysis.">Fiji: an open-source platform for biological-image analysis.</a> Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).</li><li>Johnson, M. E., Bobrovskaya, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+update+on+the+rotenone+models+of+Parkinson's+disease:+their+ability+to+reproduce+the+features+of+clinical+disease+and+model+gene-environment+interactions.">An update on the rotenone models of Parkinson's disease: their ability to reproduce the features of clinical disease and model gene-environment interactions.</a> Neurotoxicology. 46, 101-116 (2015).</li><li>Coulom, H., Birman, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chronic+exposure+to+rotenone+models+sporadic+Parkinson's+disease+in+Drosophila+melanogaster.">Chronic exposure to rotenone models sporadic Parkinson's disease in Drosophila melanogaster.</a> The Journal of Neuroscience. 24 (48), 10993-10998 (2004).</li><li>Kumar, P. P., Bawani, S. S., Anandhi, D. U., Prashanth, K. V. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rotenone+mediated+developmental+toxicity+in+Drosophila+melanogaster.">Rotenone mediated developmental toxicity in Drosophila melanogaster.</a> Environmental Toxicology and Pharmacology. 93, 103892 (2022).</li><li>Gulyas, M., Bencsik, N., Pusztai, S., Liliom, H., Schlett, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=AnimalTracker:+an+ImageJ-based+tracking+API+to+create+a+customized+behaviour+analyser+program.">AnimalTracker: an ImageJ-based tracking API to create a customized behaviour analyser program.</a> Neuroinformatics. 14 (4), 479-481 (2016).</li><li>Qu, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EasyFlyTracker:+a+simple+video+tracking+Python+package+for+analyzing+adult+Drosophila+locomotor+and+sleep+activity+to+facilitate+revealing+the+effect+of+psychiatric+drugs.">EasyFlyTracker: a simple video tracking Python package for analyzing adult Drosophila locomotor and sleep activity to facilitate revealing the effect of psychiatric drugs.</a> Frontiers in Behavioral Neuroscience. 15, 809665 (2022).</li><li>Yarwais, Z. H., Najmalddin, H. O., Omar, Z. J., Mohammed, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+data+collection+of+Drosophila+movement+behaviour+assays+using+computer+vision+in+Python.">Automated data collection of Drosophila movement behaviour assays using computer vision in Python.</a> International Journal of Innovative Approaches in Science Research. 4 (1), 15-22 (2020).</li></ol>

Nous avons conçu une méthode, basée sur le matériel open source AnimalTracker API compatible avec le programme de traitement d’images des Fidji, qui peut permettre aux chercheurs d’évaluer systématiquement l’activité locomotrice en suivant les mouches larvaires adultes et individuelles. AnimalTracke est un outil écrit en Java qui peut être facilement intégré dans des bases de données existantes ou d’autres outils pour faciliter l’analyse du comportement de suivi des animaux conçu ...

Drosophila melanogaster fournit un excellent organisme modèle pour étudier les fonctions cellulaires et moléculaires dans les modèles de maladies neuronales créés par la modification du gène1, le traitement médicamenteux2 et la sénescence3. La conservation élevée des voies biologiques, des propriétés physiques et des gènes homologues associés aux maladies entre les humains et la drosophile fait de la mouche des fruits un imitateur idéal du niveau moléculaire au niveau comportemental4. Dans de nombreux modèles de maladies, la déficience comportementale est un indice important, fournissant un modèle utile pour diverses neuropathies humaines 5,6. La drosophile est maintenant utilisée pour étudier de multiples maladies humaines, le développement neurologique et les maladies neurodégénératives telles que la maladie de Parkinson et la sclérose latérale amyotrophique 7,8. La détection de la capacité motrice des modèles de maladie est cruciale pour comprendre le progrès pathogène et peut fournir une corrélation phénotypique avec les mécanismes moléculaires sous-jacents au processus de la maladie.
Récemment, des outils logiciels disponibles dans le commerce et des programmes rentables ont été développés pour les stratégies de détection locomotrice de la drosophile, telles que les tests à haut débit chez les mouches groupées9,10 et la mesure de la locomotion en temps réel11,12. L’une de ces approches conventionnelles est la géotaxie négative interactive rapide (RING), également appelée test d’escalade, qui comprend plusieurs canaux permettant de contenir une grande population de mouches du même sexe et du même âge, réduisant ainsi la variation tout en collectant 9,13 données. Une autre méthode de pré-test pour analyser le comportement locomoteur est TriKinetics Drosophila activity monitor (DAM), un dispositif qui utilise plusieurs faisceaux pour détecter le mouvement de l’activité des mouches dans un mince tubede verre 14. L’appareil enregistre la position en continu, ce qui représente la locomotion automatisée en calculant les croisements de faisceaux pour étudier l’activité et le rythme circadien des mouches sur une plus longue période de temps15. Bien que ces méthodes aient été largement utilisées dans l’analyse des défauts de comportement chez les mouches des fruits pour déterminer les changements dans la locomotion comportementale, elles nécessitent toujours un équipement de test spécial ou des processus d’analyse complexes, et limitent leur application dans certains modèles avec un dispositif simple et limité. Les stratégies de dépistage des animaux basées sur des groupes pour tester la drosophile adulte, telles que FlyGrAM11 et le test de l’île de la drosophile 10, mettent en œuvre le recrutement social et le suivi individuel dans une zone prédéfinie. Néanmoins, la restriction sociale individuelle dans les zones défiées pourrait avoir un effet négatif sur les identifications dans les images, causée par la collision ou le chevauchement des mouches. Même si certaines méthodes open source basées sur des matériaux, telles que TRex16, MARGO12 et FlyPi17, ont une urgence, elles peuvent accélérer le traçage des mouches avec une utilisation flexible dans les tests comportementaux. Ces approches de test sont associées à des installations d’appareils expérimentaux élaborés, à des exigences logicielles spéciales ou à des langages informatiques professionnels. Pour les larves, la mesure de la distance totale parcourue à travers le nombre de lignes de bordure de la grille par unité de temps18, ou le comptage approximatif des contractions de la paroi corporelle pour les individus manuellement19, sont les méthodes prédominantes pour évaluer leur capacité locomotrice. En raison du manque de précision de l’équipement ou des dispositifs et des méthodes d’analyse, une partie de la locomotion comportementale des larves peut échapper à la détection, ce qui rend difficile l’évaluation précise du mouvement comportemental, en particulier le mouvement fin15.
La présente méthode développée utilise l’interface de programmation d’application (API) AnimalTracker , compatible avec le programme de traitement d’images Fidji (ImageJ), pour évaluer systématiquement l’activité locomotrice des mouches adultes et larvaires en analysant leur comportement de suivi à partir de vidéos haute définition (HD). Fiji est une distribution logicielle open source ImageJ qui peut combiner des bibliothèques logicielles robustes avec de nombreux langages de script, ce qui entraîne un prototypage rapide des algorithmes de traitement d’images, ce qui le rend populaire parmi les biologistes pour ses capacités d’analyse d’images20. Dans l’approche actuelle, l’intégration de Fiji dans l’API AnimalTracker est exploitée pour développer un test comportemental unique sur la drosophile avec insertion d’algorithmes personnalisés, et fournit une étape utile pour une documentation détaillée et des tutoriels afin de soutenir des capacités analytiques robustes du comportement locomoteur (Figure 1). Pour contourner la complication des identifications objectives dans les images causées par la collision ou le chevauchement des mouches, chaque arène est limitée à accueillir une seule mouche. Après avoir évalué la précision du suivi de l’approche, elle a été mise en œuvre pour tracer et quantifier les mouvements locomoteurs de la drosophile qui ont été administrés avec le médicament toxique roténone, qui est généralement utilisé pour les modèles animaux de la maladie de Parkinson, découvrant finalement une altération de la locomotion dans le traitement médicamenteux21. Cette méthodologie, qui utilise des logiciels libres et open source, ne nécessite pas d’instrumentation coûteuse et peut analyser avec précision et reproductibilité la locomotion comportementale de la drosophile .

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Animal tracker</td>
			<td>Hungarian Brain Research Program</td>
			<td>version: 1.7</td>
			<td>pfficial website: http://animaltracker.elte.hu/main/downloads</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Camera software</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td>version: 2021.105.10.0</td>
			<td>built-in windows 10 system</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Computer</td>
			<td>DELL</td>
			<td>Vostro-14-5480</td>
			<td>a comupter running win 10 system is available</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Drosophila carbon dioxide anesthesia workstation</td>
			<td>Wu han Yihong technology</td>
			<td>#YHDFPCO2-018</td>
			<td>official website: http://www.yhkjwh.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fiji software</td>
			<td>Fiji team</td>
			<td>version: 1.53v</td>
			<td>official website: https://fiji.sc/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Format factory software</td>
			<td>Pcfreetime</td>
			<td>version: X64 5.4.5</td>
			<td>official website: http://www.pcfreetime.com/formatfactory/CN/index.html</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Graph pad prism</td>
			<td>GraphPad Software</td>
			<td>version: 8.0.2</td>
			<td>official website: https://www.graphpad-prism.cn</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hight definition camera</td>
			<td>TTQ</td>
			<td>Jingwang2 (HD1080P F1.6 6-60mm)</td>
			<td>official website: http://www.ttq100.com/product_show.php?id=35</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Office software</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td>version: office 2019</td>
			<td>official website: https://www.microsoftstore.com.cn/software/office</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Petri dish</td>
			<td>Bkman</td>
			<td>110301003</td>
			<td>size: 60 mm</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Silica gel</td>
			<td>DOW</td>
			<td>SYLGARD 184 Silicone Elastomer Kit</td>
			<td>Mix well according to the instructions</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sodium bicarbonate</td>
			<td>Macklin</td>
			<td>#144-55-8</td>
			<td>Mix well with silica gel</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a simple technique to assay locomotor activity in drosophila

Drosophila melanogaster est un organisme modèle idéal pour l’étude de diverses maladies en raison de son abondance de techniques de manipulation génétique avancées et de diverses caractéristiques comportementales. L’identification des déficiences comportementales dans les modèles animaux est une mesure cruciale de la gravité de la maladie, par exemple, dans les maladies neurodégénératives où les patients présentent souvent des altérations de la fonction motrice. Cependant, avec la disponibilité de divers systèmes pour suivre et évaluer les déficits moteurs dans les modèles de mouches, tels que les personnes traitées par des médicaments ou transgéniques, un système économique et convivial pour une évaluation précise sous plusieurs angles fait toujours défaut. Une méthode basée sur l’interface de programmation d’application (API) AnimalTracker est développée ici, qui est compatible avec le programme de traitement d’image des Fidji, pour évaluer systématiquement les activités de mouvement des individus adultes et larvaires à partir de vidéos enregistrées, permettant ainsi l’analyse de leur comportement de suivi. Cette méthode ne nécessite qu’une caméra haute définition et une intégration matérielle périphérique informatique pour enregistrer et analyser le comportement, ce qui en fait une approche abordable et efficace pour le dépistage de modèles de mouches présentant des déficiences comportementales transgéniques ou environnementales. Des exemples de tests comportementaux utilisant des mouches traitées pharmacologiquement sont donnés pour montrer comment les techniques peuvent détecter les changements de comportement chez les mouches adultes et les larves d’une manière hautement reproductible.

Dans la présente étude, les déficits locomoteurs chez les mouches adultes et les larves du troisième stade traitées à la roténone ont été examinés et comparés dans leur activité motrice à celle d’une mouche témoin nourrie avec le solvant diméthylsulfoxyde (DMSO). Il a été démontré que le traitement par roténone chez la drosophile provoque une perte de neurones dopaminergiques dans le cerveau22 et entraîne des déficits locomoteurs importants23</sup...

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A Simple Technique to Assay Locomotor Activity in Drosophila

Le présent protocole évalue l’activité locomotrice de la drosophile en suivant et en analysant le mouvement des mouches dans une arène faite à la main à l’aide du logiciel open source Fiji, compatible avec des plugins pour segmenter les pixels de chaque image sur la base d’un enregistrement vidéo haute définition pour calculer des paramètres de vitesse, de distance, etc.

Une technique simple pour doser l’activité locomotrice chez la drosophile

Drosophila melanogaster is an ideal model organism for studying various diseases due to its abundance of advanced genetic manipulation techniques and ...

La méthode est basée sur un logiciel open source pour évaluer systématiquement les activités motrices locales pour le comportement de suivi des mouches adultes et larvaires à partir de vidéos enregistrées. Cette méthode nécessite une intégration de dispositifs à faible coût pour enregistrer et analyser le comportement, ce qui en fait une approche abordable et efficace pour le dépistage de la locomotion des mouches. Cette technologie est utilisée pour identifier la modification du comportement dans un modèle de mouche de maladie humaine avec une déficience motrice locale, mais elle ne convient pas pour traiter une maladie, un handicap ou des difficultés.Il est essentiel d’effacer la fenêtre vidéo pertinente pendant le processus d’analyse, à savoir la fenêtre vidéo originale et la fenêtre vidéo de traitement. Pour commencer, mélanger le réactif A et le réactif B du kit de silice dans un rapport de un à 10, selon les instructions du fabricant, afin de préparer l’arène en plein champ pour le suivi de la locomotion de la drosophile. Ensuite, placez la caméra HD sur un trépied, en l’ajustant de sorte que l’objectif de la caméra soit perpendiculaire à la surface de l’arène de silice.Ensuite, ouvrez la vidéo avec Fidji. Faites glisser la barre de progression vers l’image initiale et approuvez tacitement. Choisissez le corps entier de la mouche à l’aide de l’outil de sélection à main levée.Cliquez sur l’image, réglez, la luminosité et le contraste pour ajuster la balance des blancs jusqu’à ce que la valeur de gris de la zone sélectionnée se rapproche de l’arrière-plan. Transférer la mouche anesthésiée dans l’arène en plein champ. Une fois que la mouche se remet de l’anesthésie, placez le plat de l’arène avec la mouche sous la caméra et secouez-le rapidement d’un côté à l’autre pour vous assurer que la mouche est en mouvement lorsque l’enregistrement commence.Appuyez sur le bouton d’enregistrement de l’application appareil photo pour démarrer l’enregistrement vidéo. Une fois l’enregistrement terminé, appuyez sur le bouton d’arrêt pour mettre fin à l’enregistrement vidéo. Convertissez les vidéos enregistrées au format AVI avec le codage païen M-J afin qu’elles puissent être ouvertes et analysées à l’aide de Fidji.Réglez également les images par seconde de la vidéo à 15 ips pour les mouches adultes et à 12 ips pour les larves. Pour ouvrir la vidéo avec Fidji, sélectionnez les deux options, utilisez la pile virtuelle et convertissez en échelle de gris, dans la fenêtre contextuelle. Obtenez une fenêtre de traitement à l’aide de l’outil définir l’image active du plugin de suivi des animaux et créez une zone de suivi qui entoure l’arène dans la fenêtre vidéo d’origine, à l’aide de l’outil ovale.Définissez les filtres et les paramètres des deux filtres pour la première image vierge de la fenêtre de traitement. Sélectionnez ensuite l’image suivante dans la fenêtre vidéo d’origine et choisissez la surface filtrée de la fenêtre de traitement. Une fois qu’une fenêtre de traitement filtrée est sélectionnée, utilisez l’outil de définition du seuil pour tourner la mouche tractable avec un profil rouge, couvert dans la fenêtre de traitement.Utilisez ensuite le détecteur d’objets blob défini pour permettre à l’ordinateur de reconnaître la mouche avec un profil rouge, couvert dans la fenêtre de traitement. Définissez la dernière image pour la mouche adulte ou les larves, comme décrit dans le manuscrit du texte. Utilisez l’outil Afficher les objets blob pour présenter un rectangle de suivi dans la fenêtre vidéo d’origine.Démarrez le suivi et exportez le fichier de suivi une fois la surveillance terminée. Chargez les fichiers de suivi et de zone à l’aide du plug-in de suivi d’animaux et d’analyseur de suivi. Sélectionnez l’index souhaité à l’aide des paramètres de zone et modifiez les paramètres de paramètre.Calculez la durée de l’intervalle d’images à l’aide de la fréquence d’images. Produire les graphiques d’analyse quantitative à l’aide d’un tableur et d’un prisme de pavé graphique, après avoir été analysés dans l’analyseur de suivi. Ouvrez le fichier de piste.Copiez toutes les coordonnées dans Microsoft Office Excel et divisez les cellules à l’aide de la touche espace. Pour calculer le temps d’immobilité par intervalle d’image, sélectionnez tous les résultats calculés et insérez un histogramme pour afficher visuellement le temps d’immobilité par la marge de l’histogramme entier. Pour illustrer les changements d’angle de direction, sélectionnez tous les résultats calculés et insérez un diagramme de dispersion.Les mouches adultes et les larves du troisième stade, traitées à la roténone, présentaient des déficits locomoteurs importants par rapport à ceux des mouches témoins, nourries avec du solvant DMSO. L’analyse quantitative du traitement par roténone chez les mouches adultes a montré une diminution significative de la distance parcourue et de la vitesse moyenne. Et une augmentation significative du temps d’immobilité.Des graphiques représentatifs ont montré moins de pics pour la vitesse de déplacement par intervalle d’image chez les mouches nourries à la roténone par rapport à celles du témoin, indiquant la gravité du déficit d’activité locomotrice. La colonne d’immobilité institutionnelle de pixels déplacés par image a également montré beaucoup moins de mouvement en une minute pour les mouches nourries à la roténone, par rapport aux mouches témoins. Des graphiques représentatifs illustrant l’angle de déplacement des changements de direction chez les animaux nourris par Rotenone et témoins ont également révélé des altérations dans la direction choisie par les mouches.Des résultats similaires ont été observés pour les larves du troisième stade. Les résultats ont révélé que le mouvement comportemental des larves de suivi nourries avec Rotenone était significativement altéré par rapport au contrôle. L’étape la plus cruciale du processus d’analyse consiste à former le premier cadre vierge, car il prouve si le logiciel peut vérifier efficacement.Cette technologie pourrait permettre aux chercheurs d’approfondir le mécanisme sous-jacent de multiples défauts, tels que des lésions nerveuses ou musculaires.

Research

JoVE Journal

Behavior

A Simple Technique to Assay Locomotor Activity in Drosophila

Mouse Short- and Long-term Locomotor Activity Analyzed by Video Tracking Software

Souris à court et à long terme de l&#39;activité locomotrice analysées par un logiciel de suivi de la vidéo

Locomotor  activity (LMA) is a simple and easily performed measurement of behavior in mice  and other rodents. Improvements in video tracking software ...

Recherche

Sciences du comportement

Uncovering Beat Deafness: Detecting Rhythm Disorders with Synchronized Finger Tapping and Perceptual Timing Tasks

Découvrir beat Surdité: détection des troubles du rythme avec le doigt taraudage synchronisé et tâches de temporisation perceptuelles

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here ...

Behavioral and Locomotor Measurements Using an Open Field Activity Monitoring System for Skeletal Muscle Diseases

Les mesures comportementales et locomotrices grâce à un système de surveillance d&#39;activité en plein champ pour les maladies musculaires squelettiques

The open field activity monitoring system comprehensively assesses locomotor and behavioral activity levels of mice. It is a useful tool for assessing ...

Use of the Open Field Maze to Measure Locomotor and Anxiety-like Behavior in Mice

L&#39;utilisation de l&#39;Open Field Maze mesurer locomoteur et de l&#39;anxiété comme comportement chez la souris

Animal models have proven to be invaluable to researchers trying to answer questions regarding the mechanisms of behavior. The Open Field Maze is one of ...

The Treadmill Fatigue Test: A Simple, High-throughput Assay of Fatigue-like Behavior for the Mouse

The Treadmill Fatigue Test: Un test simple, à haut débit de fatigue comme comportement pour la souris

Fatigue is a prominent symptom in many diseases and disorders and reduces quality of life for many people. The lack of clear pathogenesis and failure of ...

Using a Split-belt Treadmill to Evaluate Generalization of Human Locomotor Adaptation

En utilisant un tapis roulant de courroies pour évaluer la généralisation de l’Adaptation locomotion humaine

Understanding the mechanisms underlying locomotor learning helps researchers and clinicians optimize gait retraining as part of motor rehabilitation. ...

A Method to Test the Effect of Environmental Cues on Mating Behavior in Drosophila melanogaster

A Method to Test the Effect of Environmental Cues on Mating Behavior in Drosophila melanogaster

Une méthode pour tester l&#39;effet des cotes environnementales sur le comportement d&#39;accouplement dans<em&gt; Drosophila melanogaster</em

An individual's sexual drive is influenced by genotype, experience and environmental conditions. How these factors interact to modulate sexual behaviors ...

A Computational Method to Quantify Fly Circadian Activity

Une méthode de calcul pour quantifier l’activité circadienne mouche

In most animals and plants, circadian clocks orchestrate behavioral and molecular processes and synchronize them to the daily light-dark cycle. ...

Application of MultiColor FlpOut Technique to Study High Resolution Single Cell Morphologies and Cell Interactions of Glia in Drosophila

Application of MultiColor FlpOut Technique to Study High Resolution Single Cell Morphologies and Cell Interactions of Glia in Drosophila

Application de MultiColor FlpOut Technique pour étudier les Morphologies de cellule unique de haute résolution et Interactions cellulaires des cellules gliales chez la drosophile

Cells display different morphologies and complex anatomical relationships. How do cells interact with their neighbors? Do the interactions differ between ...

A Simple and Low-cost Assay for Measuring Ambulation in Mouse Models of Muscular Dystrophy

Un test Simple et peu coûteuse pour mesurer la déambulation dans des modèles murins de la dystrophie musculaire

Measuring functional outcomes in the treatment of muscular dystrophy is an essential aspect of preclinical testing. The assessment of voluntary ambulation ...