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. 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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.

a-simple-technique-to-assay-locomotor-activity-in-drosophila

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

Locomotor activity (LMA) is a simple and easily performed measurement of behavior in mice and other rodents. Improvements in video tracking software (VTS) have allowed it to be coupled to LMA testing, dramatically improving specificity and sensitivity when compared to the line crossings method with manual scoring. In addition, VTS enables high-throughput experimentation. While similar to automated video tracking used for the open field test (OFT), LMA testing is unique in that it allows mice to remain in their home cage and does not utilize the anxiogenic stimulus of bright lighting during the active phase of the light-dark cycle. Traditionally, LMA has been used for short periods of time (mins), while longer movement studies (hrs-days) have often used implanted transmitters and biotelemetry. With the option of real-time tracking, long-, like short-term LMA testing, can now be conducted using videography. Long-term LMA testing requires a specialized, but easily constructed, cage so that food and water (which is usually positioned on the cage top) does not obstruct videography. Importantly, videography and VTS allows for the quantification of parameters, such as path of mouse movement, that are difficult or unfeasible to measure with line crossing and/or biotelemetry. In sum, LMA testing coupled to VTS affords a more complete description of mouse movement and the ability to examine locomotion over an extended period of time.

Locomotor activity (LMA) is a simple and easily performed measurement of behavior in mice. Coupling of video tracking software (VTS) and LMA allows for the improvement of specificity and sensitivity, especially when compared with the manual, line crossing method of LMA analysis. Additionally VTS allows long-term tracking of mouse LMA.

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 ...

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Sciences du comportement

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

The open field activity monitoring system comprehensively assesses locomotor and behavioral activity levels of mice. It is a useful tool for assessing locomotive impairment in animal models of neuromuscular disease and efficacy of therapeutic drugs that may improve locomotion and/or muscle function. The open field activity measurement provides a different measure than muscle strength, which is commonly assessed by grip strength measurements. It can also show how drugs may affect other body systems as well when used with additional outcome measures. In addition, measures such as total distance traveled mirror the 6 min walk test, a clinical trial outcome measure. However, open field activity monitoring is also associated with significant challenges: Open field activity measurements vary according to animal strain, age, sex, and circadian rhythm. In addition, room temperature, humidity, lighting, noise, and even odor can affect assessment outcomes. Overall, this manuscript provides a well-tested and standardized open field activity SOP for preclinical trials in animal models of neuromuscular diseases. We provide a discussion of important considerations, typical results, data analysis, and detail the strengths and weaknesses of open field testing. In addition, we provide recommendations for optimal study design when using open field activity in a preclinical trial.

Open field activity levels are used to assess locomotive and behavioral activity levels. This protocol provides a well-designed, standardized protocol to use in preclinical trials for neuromuscular disorders.

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

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 most commonly used platforms to measure behaviors in animal models. It is a fast and relatively easy test that provides a variety of behavioral information ranging from general ambulatory ability to data regarding the emotionality of the subject animal. As it relates to rodent models, the procedure allows the study of different strains of mice or rats both laboratory bred and wild-captured. The technique also readily lends itself to the investigation of different pharmacological compounds for anxiolytic or anxiogenic effects. Here, a protocol for use of the open field maze to describe mouse behaviors is detailed and a simple analysis of general locomotor ability and anxiety-related emotional behaviors between two strains of C57BL/6 mice is performed. Briefly, using the described protocol we show Wild Type mice exhibited significantly less anxiety related behaviors than did age-matched Knock Out mice while both strains exhibited similar ambulatory ability.

A protocol is provided to use an Open Field Maze to access general locomotor activity, anxiety and emotionality in a laboratory mouse model.

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

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 current interventions to adequately treat fatigue in all patients leaves a need for new treatment options. Despite the therapeutic need and importance of preclinical research in helping identify promising novel treatments, few preclinical assays of fatigue are available. Moreover, the most common preclinical assay used to assess fatigue-like behavior, voluntary wheel running, is not suitable for use with some strains of mice, may not be sensitive to drugs that reduce fatigue, and has relatively low throughput. The current protocol describes a novel, non-voluntary preclinical assay of fatigue-like behavior, the treadmill fatigue test, and provides evidence of its efficacy in detecting fatigue-like behavior in mice treated with a chemotherapy drug known to cause fatigue in humans and fatigue-like behavior in animals. This assay may be a beneficial alternative to wheel running, as fatigue-like behavior and potential interventions can be assessed in a greater number of mice over a shorter time frame, thus permitting faster discovery of new therapeutic options.

Fatigue is a common, undertreated and frequently poorly-understood symptom in many diseases and disorders. New preclinical assays of fatigue may help to improve current understanding and future treatment of fatigue. To that end, the current protocol provides a novel means of measuring fatigue-like behavior in 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

Understanding the mechanisms underlying locomotor learning helps researchers and clinicians optimize gait retraining as part of motor rehabilitation. However, studying human locomotor learning can be challenging. During infancy and childhood, the neuromuscular system is quite immature, and it is unlikely that locomotor learning during early stages of development is governed by the same mechanisms as in adulthood. By the time humans reach maturity, they are so proficient at walking that it is difficult to come up with a sufficiently novel task to study de novo locomotor learning. The split-belt treadmill, which has two belts that can drive each leg at a different speed, enables the study of both short- (i.e., immediate) and long-term (i.e., over minutes-days; a form of motor learning) gait modifications in response to a novel change in the walking environment. Individuals can easily be screened for previous exposure to the split-belt treadmill, thus ensuring that all experimental participants have no (or equivalent) prior experience. This paper describes a typical split-belt treadmill adaptation protocol that incorporates testing methods to quantify locomotor learning and generalization of this learning to other walking contexts. A discussion of important considerations for designing split-belt treadmill experiments follows, including factors like treadmill belt speeds, rest breaks, and distractors. Additionally, potential but understudied confounding variables (e.g., arm movements, prior experience) are considered in the discussion.

We describe a protocol for investigating human locomotor adaptation using the split-belt treadmill, which has two belts that can drive each leg at a different speed. We specifically focus on a paradigm designed to test the generalization of adapted locomotor patterns to different walking contexts (e.g., gait speeds, walking environments).

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

An individual's sexual drive is influenced by genotype, experience and environmental conditions. How these factors interact to modulate sexual behaviors remains poorly understood. In Drosophila melanogaster, environmental cues, such as food availability, affect mating activity offering a tractable system to investigate the mechanisms modulating sexual behavior. In D. melanogaster, environmental cues are often sensed via the chemosensory gustatory and olfactory systems. Here, we present a method to test the effect of environmental chemical cues on mating behavior. The assay consists of a small mating arena containing food medium and a mating couple. The mating frequency for each couple is continuously monitored for 24 h. Here we present the applicability of this assay to test environmental compounds from an external source through a pressurized air system as well as manipulation of the environmental components directly in the mating arena. The use of a pressurized air system is especially useful to test the effect of very volatile compounds, while manipulating components directly in the mating arena can be of value to ascertain a compound's presence. This assay can be adapted to answer questions about the influence of genetic and environmental cues on mating behavior and fecundity as well as other male and female reproductive behaviors.

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

We demonstrate an assay to analyze the environmental and genetic cues that influence mating behavior in the fruit fly 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

In most animals and plants, circadian clocks orchestrate behavioral and molecular processes and synchronize them to the daily light-dark cycle. Fundamental mechanisms that underlie this temporal control are widely studied using the fruit fly Drosophila melanogaster as a model organism. In flies, the clock is typically studied by analyzing multiday locomotor recording. Such a recording shows a complex bimodal pattern with two peaks of activity: a morning peak that happens around dawn, and an evening peak that happens around dusk. These two peaks together form a waveform that is very different from sinusoidal oscillations observed in clock genes, suggesting that mechanisms in addition to the clock have profound effects in producing the observed patterns in behavioral data. Here we provide instructions on using a recently developed computational method that mathematically describes temporal patterns in fly activity. The method fits activity data with a model waveform that consists of four exponential terms and nine independent parameters that fully describe the shape and size of the morning and evening peaks of activity. The extracted parameters can help elucidate the kinetic mechanisms of substrates that underlie the commonly observed bimodal activity patterns in fly locomotor rhythms.

A method to quantify the main temporal features seen in fly circadian locomotor rhythms is presented. The quantification is achieved by fitting fly activity with a multi-parametric model waveform. The model parameters describe the shape and size of the morning and evening peaks of daily 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

Cells display different morphologies and complex anatomical relationships. How do cells interact with their neighbors? Do the interactions differ between cell types or even within a given type? What kinds of spatial rules do they follow? The answers to such fundamental questions in vivo have been hampered so far by a lack of tools for high resolution single cell labeling. Here, a detailed protocol to target single cells with a MultiColor FlpOut (MCFO) technique is provided. This method relies on three differently tagged reporters (HA, FLAG and V5) under UAS control that are kept silent by a transcriptional terminator flanked by two FRT sites (FRT-stop-FRT). A heat shock pulse induces the expression of a heat shock-induced Flp recombinase, which randomly removes the FRT-stop-FRT cassettes in individual cells: expression occurs only in cells that also express a GAL4 driver. This leads to an array of differently colored cells of a given cell type that allows the visualization of individual cell morphologies at high resolution. As an example, the MCFO technique can be combined with specific glial GAL4 drivers to visualize the morphologies of the different glial subtypes in the adult Drosophila brain.

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

Cells display different morphologies and establish a variety of interactions with their neighbors. This protocol describes how to reveal the morphology of single cells and to investigate cell-cell interaction by using the well-established Gal4/UAS expression system.

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 ...

An Automated Rapid Iterative Negative Geotaxis Assay for Analyzing Adult Climbing Behavior in a Drosophila Model of Neurodegeneration

Neurodegenerative diseases are frequently associated with a progressive loss of movement ability, reduced life span, and age-dependent neurodegeneration. To understand the mechanism of these cellular events, and their causal relationships with each other, Drosophila melanogaster, with its sophisticated genetic tools and diverse behavioral features, are used as disease models for assessing neurodegenerative phenotypes. Here we describe a high-throughput method to analyze Drosophila adult negative geotaxis behavior, as an indication for possible motor defects associated with neurodegeneration. An automated machine is designed and developed to drive fly synchronization using an initial electric impulse, later allowing the recording of negative geotaxis behavior over a course of secs to mins. Images from the digitally recorded video are then processed with the self-designed RflyDetection software for statistical data manipulation. Different from the manually controlled negative geotaxis assay based on single fly, this precise, fast, and high-throughput protocol allows data acquisition from more than hundreds of flies simultaneously, providing an efficient approach to advance our understanding in the underlying mechanism of locomotor deficits associated with neurodegeneration.

An Automated Rapid Iterative Negative Geotaxis Assay for Analyzing Adult Climbing Behavior in a Drosophila Model of Neurodegeneration

This step-by-step protocol analyzes Drosophila negative geotaxis behavior using an automated multi-cylinder system that hosts hundreds of flies and synchronizes their action by an electric motor. Upon synchronization, fly negative geotaxis behavior is assayed, digitally recorded, and analyzed using the self-designed RflyDetection software.

Un dosage automatisé rapide géotaxie négative itérative pour analyser le comportement d’escalade adultes dans un modèle drosophile de la neurodégénérescence

Neurodegenerative diseases are frequently associated with a progressive loss of movement ability, reduced life span, and age-dependent neurodegeneration. ...

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

Measuring functional outcomes in the treatment of muscular dystrophy is an essential aspect of preclinical testing. The assessment of voluntary ambulation in mouse models is a non-invasive and reproducible activity assay that is directly analogous to measures of patient ambulation such as the 6-minute walk test and related mobility scores. Many common methods for testing mouse ambulation speed and distance are based on the open field test, where an animal&#39;s free movement within an arena is measured over time. One major downside to this approach is that commercial software and equipment for high-resolution motion tracking is expensive and may require transferring mice to specialized facilities for testing. Here, we describe a low-cost, video-based system for measuring mouse ambulation that utilizes free and open-source software. Using this protocol, we demonstrate that voluntary ambulation in the dystrophin-null mdx mouse model for Duchenne muscular dystrophy (DMD) is decreased relative to wild-type mouse activity. In mdx mice expressing the utrophin transgene, these activity deficits are not observed and the total distance traveled is indistinguishable from wild-type mice. This method is effective for measuring changes in voluntary ambulation associated with dystrophic pathology, and provides a versatile platform that can be readily adapted to diverse research settings.

This protocol describes a flexible, low-cost system for measuring mouse ambulation in an open field activity assay. We show that a 6-minute ambulation assay based on this system detects a decrease in voluntary movement in mdx mice, and accurately distinguishes improvement in a muscle-specific rescue of these animals.

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 ...