Name: a simple technique to assay locomotor activity in drosophila
Uploaded: 2023-02-24T14:00:00
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Diese Arbeit wurde durch einen speziellen Startfonds der Soochow-Universität und der National Science Foundation of China (NSFC) (82171414) unterstützt. Wir danken den Labormitgliedern von Prof. Chunfeng Liu für ihre Diskussionen und Kommentare.

Für die vorliegende Studie wurden W1118 adulte Fliegen und Larven im dritten Stadium verwendet.
1. Versuchsvorbereitung
HINWEIS: Eine Freilandarena für die Fortbewegungsverfolgung von Drosophila besteht aus einem farb- und geruchlosen Kieselgel.
<ol><li>Mischen Sie Reagenz A und Reagenz B im Verhältnis 1:10 gemäß den Anweisungen des Herstellers für das Kieselsäure-Kit (siehe Materialtabelle). St...

<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. 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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. 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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. 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(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>

Wir haben eine Methode entwickelt, die auf dem Open-Source-Material AnimalTracker API basiert, das mit dem Fidschi-Bildverarbeitungsprogramm kompatibel ist und es Forschern ermöglicht, die Bewegungsaktivität systematisch zu bewerten, indem sie sowohl erwachsene als auch einzelne Larvenfliegen verfolgen. AnimalTracke ist ein in Java geschriebenes Tool, das sich leicht in bestehende Datenbanken oder andere Tools integrieren lässt, um die Analyse des von der Anwendung entworfenen Tierverfolgungsverhalte...

Drosophila melanogaster ist ein hervorragender Modellorganismus für die Untersuchung zellulärer und molekularer Funktionen in neuronalen Krankheitsmodellen, die durch Genmodifikation1, medikamentöse Behandlung2 und Seneszenz3 entstanden sind. Die hohe Erhaltung biologischer Signalwege, physikalischer Eigenschaften und krankheitsassoziierter Homologgene zwischen Mensch und Drosophila macht die Fruchtfliege zu einem idealen Nachahmer von der molekularen bis zur Verhaltensebene4. In vielen Krankheitsmodellen ist die Verhaltensschwäche ein wichtiger Index, der ein hilfreiches Modell für verschiedene menschliche Neuropathien darstellt 5,6. Drosophila wird heute verwendet, um mehrere menschliche Krankheiten, die neurologische Entwicklung und neurodegenerative Erkrankungen wie Parkinson und amyotrophe Lateralsklerose zu untersuchen 7,8. Die Detektion der motorischen Fähigkeiten der Krankheitsmodelle ist entscheidend für das Verständnis des pathogenen Verlaufs und könnte eine phänotypische Korrelation zu den molekularen Mechanismen liefern, die dem Krankheitsprozess zugrunde liegen.
In jüngster Zeit wurden kommerziell erhältliche Software-Tools und kostengünstige Programme für Strategien zur Detektion des Bewegungsapparates von Drosophila entwickelt, wie z. B. Hochdurchsatztests in gruppierten Fliegen9,10 und Messungen der Fortbewegung in Echtzeit11,12. Ein solcher konventioneller Ansatz ist die schnelle interaktive negative Geotaxis (RING), auch Kletterassay genannt, der mehrere Kanäle umfasst, die es ermöglichen, eine große Fliegenpopulation mit gleichem Geschlecht und Alter einzudämmen, wodurch die Variation reduziert wird, während die Daten gesammelt werden 9,13. Ein weiteres Vortestverfahren zur Analyse des Bewegungsverhaltens ist der TriKinetics Drosophila Activity Monitor (DAM), eine Vorrichtung, die mehrere Strahlen verwendet, um die Bewegung der Fliegenaktivität innerhalb eines dünnen Glasröhrchens14 zu erfassen. Die Vorrichtung zeichnet kontinuierlich die Position auf, die eine automatisierte Fortbewegung darstellt, indem die Strahlkreuzungen berechnet werden, um die Aktivität und den circadianen Rhythmus von Fliegen über einen längeren Zeitraum zu untersuchen15. Obwohl diese Methoden bei der Analyse von Verhaltensfehlern bei Fruchtfliegen weit verbreitet sind, um Veränderungen in der Verhaltensfortbewegung zu bestimmen, erfordern sie immer spezielle Testgeräte oder komplexe Analyseprozesse und schränken ihre Anwendung in einigen Modellen mit einem begrenzten, einfachen Gerät ein. Gruppenbasierte Strategien zur Tierverfolgung zum Testen der adulten Drosophila, wie z. B. FlyGrAM11 und der Drosophila Island Assay10, implementieren soziale Rekrutierung und individuelles Tracking in einem vordefinierten Bereich. Nichtsdestotrotz können sich soziale individuelle Einschränkungen in benachteiligten Gebieten negativ auf die Identifizierung in den Bildern auswirken, verursacht durch die Kollision oder Überlappung von Fliegen. Auch wenn einige materialbasierte Open-Source-Methoden wie TRex16, MARGO 12 und FlyPi17 einen Notfall haben, können sie die Fliegen mit flexiblem Einsatz in Verhaltenstests schnell verfolgen. Diese Testansätze sind mit aufwendigen Versuchsapparaturen, speziellen Softwareanforderungen oder professionellen Computersprachen verbunden. Bei Larven sind die Messung der Gesamtstrecke, die über die Anzahl der Gitterbegrenzungslinien pro Zeiteinheit18 zurückgelegt wird, oder die grobe Zählung der Körperwandkontraktionen für Individuen19 die vorherrschenden Methoden zur Beurteilung ihrer Bewegungsfähigkeit. Aufgrund der mangelnden Präzision von Geräten oder Vorrichtungen und Analysemethoden kann es vorkommen, dass einige Verhaltensbewegungen von Larven nicht entdeckt werden, was es schwierig macht, Verhaltensbewegungen, insbesondere feine Bewegungen, genau zu beurteilen15.
Die hier entwickelte Methode nutzt die AnimalTracker-Programmierschnittstelle (API), die mit dem Fidschi-Bildverarbeitungsprogramm (ImageJ) kompatibel ist, um die Bewegungsaktivität sowohl von adulten als auch von Larvenfliegen systematisch zu bewerten, indem ihr Tracking-Verhalten aus hochauflösenden (HD) Videos analysiert wird. Fiji ist eine Open-Source-Software-ImageJ-Distribution, die robuste Softwarebibliotheken mit zahlreichen Skriptsprachen kombinieren kann, was zu einem schnellen Prototyping von Bildverarbeitungsalgorithmen führt, was sie bei Biologen wegen ihrer Bildanalysefunktionen beliebt macht20. Im aktuellen Ansatz wird die Integration von Fidschi in die AnimalTracker-API genutzt, um einen einzigartigen Drosophila-Verhaltensassay mit personalisierter Algorithmus-Einfügung zu entwickeln, und bietet einen nützlichen Schritt für detaillierte Dokumentationen und Tutorials, um robuste analytische Fähigkeiten des Bewegungsverhaltens zu unterstützen (Abbildung 1). Um die Komplikation der objektiven Identifizierung in den Bildern zu umgehen, die durch die Kollision oder Überlappung von Fliegen verursacht wird, ist jede Arena darauf beschränkt, nur eine Fliege zu beherbergen. Nach der Bewertung der Tracking-Präzision des Ansatzes wurde er implementiert, um die Bewegungsbewegungen von Drosophila zu verfolgen und zu quantifizieren, die mit dem toxischen Medikament Rotenon verabreicht wurden, das im Allgemeinen für Tiermodelle der Parkinson-Krankheit verwendet wird, und schließlich eine Beeinträchtigung der Fortbewegung in der medikamentösen Behandlung entdeckte21. Diese Methodik, die Open-Source- und freie Software verwendet, erfordert keine kostspieligen Instrumente und kann die Verhaltensbewegung von Drosophila präzise und reproduzierbar analysieren.

<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 ist aufgrund seiner Fülle an fortschrittlichen genetischen Manipulationstechniken und vielfältigen Verhaltensmerkmalen ein idealer Modellorganismus für die Erforschung verschiedener Krankheiten. Die Identifizierung von Verhaltensstörungen in Tiermodellen ist ein entscheidendes Maß für den Schweregrad der Erkrankung, zum Beispiel bei neurodegenerativen Erkrankungen, bei denen Patienten häufig Beeinträchtigungen der Motorik erfahren. Mit der Verfügbarkeit verschiedener Systeme zur Verfolgung und Bewertung motorischer Defizite in Fliegenmodellen, wie z. B. medikamentös behandelten oder transgenen Individuen, fehlt jedoch noch ein wirtschaftliches und benutzerfreundliches System zur präzisen Auswertung aus mehreren Blickwinkeln. Hier wird eine Methode entwickelt, die auf dem Application-Programming Interface (API) AnimalTracker basiert und mit dem Fidschi-Bildverarbeitungsprogramm kompatibel ist, um die Bewegungsaktivitäten sowohl adulter als auch larvaler Individuen aus aufgezeichneten Videos systematisch auszuwerten und so deren Tracking-Verhalten zu analysieren. Diese Methode erfordert nur eine hochauflösende Kamera und eine Hardwareintegration für Computerperipheriegeräte, um das Verhalten aufzuzeichnen und zu analysieren, was sie zu einem erschwinglichen und effektiven Ansatz für das Screening von Fliegenmodellen mit transgenen oder umweltbedingten Verhaltensmängeln macht. Beispiele für Verhaltenstests mit pharmakologisch behandelten Fliegen werden gegeben, um zu zeigen, wie die Techniken Verhaltensänderungen sowohl bei erwachsenen Fliegen als auch bei Larven auf hochgradig wiederholbare Weise erkennen können.

In der vorliegenden Arbeit wurden lokomotorische Defizite bei adulten Fliegen und Larven im dritten Stadium, die mit Rotenon behandelt wurden, untersucht und in ihrer motorischen Aktivität mit der einer Kontrollfliege verglichen, die mit dem Wirkstofflösungsmittel Dimethylsulfoxid (DMSO) gefüttert wurde. Es hat sich gezeigt, dass die Behandlung mit Rotenon bei Drosophila zu einem Verlust von dopaminergen Neuronen im Gehirn führt22 und zu signifikanten lokomotorischen Defiziten<sup cla...

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A Simple Technique to Assay Locomotor Activity in Drosophila

Das vorliegende Protokoll bewertet die Bewegungsaktivität von Drosophila , indem es die Bewegung von Fliegen in einer handgefertigten Arena unter Verwendung der Open-Source-Software Fidschi verfolgt und analysiert, die mit Plugins kompatibel ist, um Pixel jedes Frames basierend auf hochauflösenden Videoaufzeichnungen zu segmentieren, um Parameter wie Geschwindigkeit, Entfernung usw. zu berechnen.

Eine einfache Technik zur Bestimmung der lokomotorischen Aktivität in Drosophila

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

Die Methode basiert auf Open-Source-Software, um die lokalen motorischen Aktivitäten systematisch für das Trackingverhalten von adulten und den Larvenfliegen aus aufgezeichneten Videos auszuwerten. Diese Methode erfordert eine kostengünstige Geräteintegration zur Aufzeichnung und Analyse des Verhaltens, was sie zu einem erschwinglichen und effektiven Ansatz für das Screening der Fliegenbewegung macht. Diese Technologie wird eingesetzt, um Verhaltensänderungen in einem Fliegenmodell menschlicher Krankheiten mit lokaler Bewegungsbeeinträchtigung zu identifizieren, ist aber nicht für die Behandlung von Krankheiten, Behinderungen oder Schwierigkeiten geeignet.Es ist wichtig, während des Analyseprozesses das relevante Videofenster zu löschen, nämlich das Original- und das Verarbeitungsvideofenster. Mischen Sie zunächst Reagenz A und Reagenz B des Kieselsäure-Kits im Verhältnis eins zu 10 gemäß den Anweisungen des Herstellers, um die Freilandarena für die Verfolgung der Drosophila-Fortbewegung vorzubereiten. Stellen Sie als Nächstes die HD-Kamera auf ein Stativ und stellen Sie sie so ein, dass das Kameraobjektiv senkrecht zur Oberfläche der Siliziumdioxidarena steht.Öffnen Sie dann das Video mit Fidschi. Ziehen Sie den Fortschrittsbalken auf den ersten Frame und stimmen Sie stillschweigend zu. Wählen Sie den gesamten Körper der Fliege mit dem Freihand-Auswahlwerkzeug aus.Klicken Sie auf Bild, anpassen und Helligkeit und Kontrast, um den Weißabgleich anzupassen, bis sich der Grauwert des ausgewählten Bereichs dem breiten Hintergrund nähert. Bringen Sie die betäubte Fliege in die Freilandarena. Sobald sich die Fliege von der Narkose erholt hat, stellen Sie die Arenaschale mit der Fliege unter die Kamera und schütteln Sie sie schnell von einer Seite zur anderen, um sicherzustellen, dass die Fliege in Bewegung ist, wenn die Aufnahme beginnt.Drücken Sie die Aufnahmetaste in der Kameraanwendung, um die Videoaufnahme zu starten. Drücken Sie nach Abschluss der Aufnahme die Stopp-Taste, um die Videoaufnahme zu beenden. Konvertieren Sie die aufgenommenen Videos in das AVI-Format mit heidnischer M-J-Codierung, damit sie mit Fidschi geöffnet und analysiert werden können.Stellen Sie außerdem die Bilder pro Sekunde des Videos auf 15 fps für erwachsene Fliegen und 12 fps für Larven ein. Um das Video mit Fidschi zu öffnen, wählen Sie im Popup-Fenster die beiden Optionen aus, verwenden Sie den virtuellen Stapel und konvertieren Sie ihn in Graustufen. Rufen Sie ein Verarbeitungsfenster ab, indem Sie das Werkzeug "Aktives Bild festlegen" des Tier-Tracker-Plugins verwenden, und erstellen Sie mit dem ovalen Werkzeug einen Tracking-Bereich, der die Arena im ursprünglichen Videofenster umkreist.Legen Sie die Filter und die Parameter der beiden Filter für den ersten leeren Frame im Verarbeitungsfenster fest. Wählen Sie dann das nächste Bild im ursprünglichen Videofenster aus und wählen Sie die gefilterte Oberfläche des Verarbeitungsfensters aus. Sobald ein gefiltertes Verarbeitungsfenster ausgewählt ist, verwenden Sie das Werkzeug Schwellenwert festlegen, um den Traktflug mit einem roten Profil zu drehen, das im Verarbeitungsfenster verdeckt ist.Verwenden Sie dann den gesetzten Blob-Detektor, damit der Computer die Fliege mit einem roten Profil erkennen kann, das im Verarbeitungsfenster abgedeckt ist. Legen Sie das letzte Bild für die erwachsene Fliege oder die Larven fest, wie im Textmanuskript beschrieben. Verwenden Sie das Tool "Blobs anzeigen", um ein Tracking-Rechteck im ursprünglichen Videofenster anzuzeigen.Starten Sie das Tracking und exportieren Sie die Tracking-Datei, nachdem das Monitoring abgeschlossen ist. Laden Sie die Track- und Zonendateien mit dem Animal Tracker and Tracking Analyzer Plugin. Wählen Sie den gewünschten Index mithilfe der Zoneneinstellungen aus und ändern Sie die Parametereinstellungen.Berechnen Sie die Zeit des Frame-Intervalls anhand der Framerate. Erstellen Sie die quantitativen Analysediagramme mit einer Tabellenkalkulationssoftware und einem Graphpad-Prisma, nachdem sie im Tracking-Analysator analysiert wurden. Öffnen Sie die Track-Datei.Kopieren Sie alle Koordinaten nach Microsoft Office Excel und teilen Sie die Zellen mit der Leertaste. Um die Immobilitätszeit pro Frameintervall zu berechnen, wählen Sie alle berechneten Ergebnisse aus, und fügen Sie ein Säulendiagramm ein, um die Immobilitätszeit am Rand des gesamten Säulendiagramms visuell darzustellen. Um die Änderungen des Richtungswinkels zu veranschaulichen, wählen Sie alle berechneten Ergebnisse aus, und fügen Sie ein Streudiagramm ein.Adulte Fliegen und Larven des dritten Stadiums, die mit Rotenon behandelt wurden, wiesen signifikante lokomotorische Defizite im Vergleich zu Kontrollfliegen auf, die mit Lösungsmittel DMSO gefüttert wurden. Die quantitative Analyse der Rotenon-Behandlung bei adulten Fliegen zeigte eine signifikante Abnahme der zurückgelegten Strecke und der mittleren Geschwindigkeit. Und eine deutliche Erhöhung der Immobilitätszeit.Repräsentative Diagramme zeigten weniger Spitzen für die Bewegungsgeschwindigkeit pro Bildintervall bei Fliegen, die mit Rotenon gefüttert wurden, im Vergleich zu denen in der Kontrolle, was auf den Schweregrad des lokomotorischen Aktivitätsdefizits hinweist. Auch die institutionistische Immobilitätsspalte der bewegten Pixel pro Frame zeigte signifikant weniger Bewegung innerhalb einer Minute für mit Rotenon gefütterte Fliegen im Vergleich zu den Kontrollfliegen. Repräsentative Diagramme, die den Bewegungswinkel der Richtungsänderungen bei Rotenon- und Kontrolltieren veranschaulichen, zeigten auch Veränderungen in der von den Fliegen gewählten Richtung.Ähnliche Ergebnisse wurden für die dritte Instar-Larve beobachtet. Die Ergebnisse zeigten, dass die Verhaltensbewegung von Trackinglarven, die mit Rotenon gefüttert wurden, im Vergleich zur Kontrolle signifikant beeinträchtigt war. Der wichtigste Schritt im Analyseprozess ist die Bildung des ersten leeren Rahmens, da er beweist, ob die Software effektiv überprüfen kann.Diese Technologie könnte es Forschern ermöglichen, tiefer in den zugrunde liegenden Mechanismus mehrerer Defekte wie Nerven- oder Muskelverletzungen einzutauchen.

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.

Maus Kurz-und Langzeit-Bewegungsaktivität von Video-Tracking-Software analysiert

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

Forschung

Verhalten

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.

Verhaltens-und Bewegungsapparat Messungen mit einem offenen Feld Activity Monitoring-System für Skelettmuskelerkrankungen

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.

Die Nutzung der Open Field Maze auf Bewegungsapparat und Angst-ähnliches Verhalten bei Mäusen messen

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.

Die Tretmühle Ermüdungstest: Eine einfache, Hochdurchsatz-Assay von Fatigue-ähnliches Verhalten für die Maus

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).

Verwenden eine Split-Gürtel-Laufband zum Verallgemeinerung des menschlichen Bewegungsapparates Anpassung auswerten

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.

Eine Methode, um die Wirkung von Umwelteinflüssen auf das Paarungsverhalten zu untersuchen<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.

Eine rechnerische Methode, Fly Circadian Activity zu quantifizieren

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.

Anwendung von mehrfarbigen FlpOut Technik, hochauflösende Einzelzelle Morphologien und Zell-Interaktionen der Glia in Drosophila studieren

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.

Eine automatisierte rasche Iterative Negative Geotaxis Assay für die Analyse von Erwachsenen Klettern Verhalten in einem Drosophila -Modell der Neurodegeneration

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.

Eine einfache und kostengünstige Test zur Messung der Gehfähigkeit in Mausmodellen der Muskeldystrophie

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