Name: a simple technique to assay locomotor activity in drosophila
Uploaded: 2023-02-24T14:00:00
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Este trabajo fue apoyado por un fondo de lanzamiento especial de la Universidad de Soochow y la Fundación Nacional de Ciencias de China (NSFC) (82171414). Agradecemos a los miembros del laboratorio del Prof. Chunfeng Liu por su discusión y comentarios.

W1118 moscas adultas y larvas del tercer estadio se utilizaron para el presente estudio.
1. Preparación experimental
NOTA: Una arena de campo abierto para el seguimiento de locomoción de Drosophila está hecha con un gel de sílice incoloro e inodoro.
<ol><li>Mezcle el reactivo A y el reactivo B en una proporción de 1:10, de acuerdo con las instrucciones del fabricante para el kit de sílice (consulte la Tab...

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

Hemos diseñado un método, basado en el material de código abierto AnimalTracker API compatible con el programa de procesamiento de imágenes de Fiji, que puede permitir a los investigadores evaluar sistemáticamente la actividad locomotora mediante el seguimiento de larvas adultas e individuales. AnimalTracke es una herramienta escrita en Java que puede integrarse fácilmente en bases de datos existentes u otras herramientas para facilitar el análisis del comportamiento de seguimiento de animales di...

Drosophila melanogaster proporciona un excelente organismo modelo para investigar las funciones celulares y moleculares en modelos de enfermedades neuronales creados por modificación génica1, tratamiento farmacológico2 y senescencia3. La alta conservación de las vías biológicas, las propiedades físicas y los genes homólogos asociados a enfermedades entre los humanos y Drosophila hacen que la mosca de la fruta sea una imitación ideal desde el nivel molecular hasta el nivel de comportamiento4. En muchos modelos de enfermedad, la deficiencia conductual es un índice importante, proporcionando un modelo útil para diversas neuropatías humanas 5,6. Drosophila ahora se utiliza para estudiar múltiples enfermedades humanas, neurodesarrollo y enfermedades neurodegenerativas como la enfermedad de Parkinson y la esclerosis lateral amiotrófica 7,8. La detección de la capacidad motora de los modelos de enfermedad es crucial para comprender el progreso patogénico y puede proporcionar una correlación fenotípica con los mecanismos moleculares subyacentes al proceso de la enfermedad.
Recientemente, se han desarrollado herramientas de software disponibles comercialmente y programas rentables para las estrategias de detección locomotora de Drosophila, como las pruebas de alto rendimiento en moscas agrupadas9,10 y la medición de la locomoción en tiempo real11,12. Uno de estos enfoques convencionales es la geotaxis negativa interactiva rápida (RING), también llamada ensayo de escalada, que incluye múltiples canales que permiten contener una gran población de moscas con el mismo sexo y edad, reduciendo la variación mientras se recopilan datos 9,13. Otro método de prueba previa para analizar el comportamiento locomotor es el monitor de actividad TriKinetics Drosophila (DAM), un dispositivo que utiliza múltiples haces para detectar el movimiento de la actividad de la mosca dentro de un tubo de vidrio delgado14. El dispositivo registra la posición continuamente, lo que representa la locomoción automatizada mediante el cálculo de los cruces de haces para estudiar la actividad y el ritmo circadiano de las moscas durante un período de tiempo más largo15. Aunque estos métodos se han utilizado ampliamente en el análisis de defectos de comportamiento en moscas de la fruta para determinar cambios en la locomoción conductual, siempre requieren equipos de prueba especiales o procesos de análisis complejos, y restringen su aplicación en algunos modelos con un dispositivo limitado y simple. Las estrategias grupales de rastreo de animales para probar la Drosófila adulta, como FlyGrAM11 y el ensayo de la isla Drosophila 10, implementan el reclutamiento social y el seguimiento individual en un área predefinida. Sin embargo, la restricción social individual en áreas desafiadas podría tener un efecto negativo en las identificaciones en las imágenes, causado por la colisión o superposición de moscas. Aunque algunos métodos basados en materiales de código abierto, como TRex16, MARGO 12 y FlyPi17, tienen una emergencia, pueden rastrear rápidamente las moscas con un uso flexible en las pruebas de comportamiento. Estos enfoques de prueba están asociados con instalaciones de aparatos experimentales elaborados, requisitos especiales de software o lenguajes informáticos profesionales. Para las larvas, medir la distancia total recorrida a través del número de líneas de borde de cuadrícula por unidad de tiempo18, o contar las contracciones de la pared corporal para individuos manualmente19, son los métodos predominantes para evaluar su capacidad locomotora. Debido a la falta de precisión en equipos o dispositivos y métodos de análisis, alguna locomoción conductual de las larvas podría escapar a la detección, lo que dificulta la evaluación precisa del movimiento conductual, especialmente el movimiento fino15.
El presente método desarrollado utiliza la interfaz de programación de aplicaciones (API) AnimalTracker , compatible con el programa de procesamiento de imágenes Fiji (ImageJ), para evaluar sistemáticamente la actividad locomotora de moscas adultas y larvales mediante el análisis de su comportamiento de seguimiento a partir de videos de alta definición (HD). Fiji es una distribución de software de código abierto ImageJ que puede combinar bibliotecas de software robustas con numerosos lenguajes de scripting, lo que resulta en la creación rápida de prototipos de algoritmos de procesamiento de imágenes, lo que la hace popular entre los biólogos por sus capacidades de análisis de imágenes20. En el enfoque actual, la integración de Fiji en la API AnimalTracker se explota para desarrollar un ensayo de comportamiento único de Drosophila con inserción de algoritmo personalizado, y proporciona un paso útil para documentación detallada y tutoriales para respaldar capacidades analíticas sólidas del comportamiento locomotor (Figura 1). Para evitar la complicación de las identificaciones objetivas en las imágenes causadas por la colisión o superposición de moscas, cada arena está restringida a albergar solo una mosca. Al evaluar la precisión de seguimiento del enfoque, se implementó para rastrear y cuantificar los movimientos locomotores de Drosophila que fueron administrados con el fármaco tóxico rotenona, que generalmente se utiliza para modelos animales de la enfermedad de Parkinson, descubriendo finalmente el deterioro de la locomoción en el tratamiento farmacológico21. Esta metodología, que emplea software libre y de código abierto, no necesita instrumentación de alto costo y puede analizar de manera precisa y reproducible la locomoción conductual de Drosophila .

<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 es un organismo modelo ideal para estudiar diversas enfermedades debido a su abundancia de técnicas avanzadas de manipulación genética y diversas características de comportamiento. La identificación de la deficiencia de comportamiento en modelos animales es una medida crucial de la gravedad de la enfermedad, por ejemplo, en enfermedades neurodegenerativas donde los pacientes a menudo experimentan deficiencias en la función motora. Sin embargo, con la disponibilidad de varios sistemas para rastrear y evaluar los déficits motores en modelos de moscas, como individuos tratados con drogas o transgénicos, todavía falta un sistema económico y fácil de usar para una evaluación precisa desde múltiples ángulos. Aquí se desarrolla un método basado en la interfaz de programación de aplicaciones (API) AnimalTracker , que es compatible con el programa de procesamiento de imágenes de Fiji, para evaluar sistemáticamente las actividades de movimiento de individuos adultos y larvales a partir de video grabado, lo que permite el análisis de su comportamiento de rastreo. Este método requiere solo una cámara de alta definición y una integración de hardware periférico de computadora para registrar y analizar el comportamiento, lo que lo convierte en un enfoque asequible y efectivo para detectar modelos de moscas con deficiencias de comportamiento transgénicas o ambientales. Se dan ejemplos de pruebas de comportamiento con moscas tratadas farmacológicamente para mostrar cómo las técnicas pueden detectar cambios de comportamiento tanto en moscas adultas como en larvas de una manera altamente repetible.

En el presente estudio, se examinaron los déficits locomotores en moscas adultas y larvas de tercer estadio tratadas con rotenona y se compararon en su actividad motora con la de una mosca control alimentada con el disolvente dimetilsulfóxido (DMSO). Se ha demostrado que el tratamiento con rotenona en Drosophila causa pérdida de neuronas dopaminérgicas en el cerebro22 y conduce a déficits locomotores significativos23. Como se muestra en la Figura <strong class...

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A Simple Technique to Assay Locomotor Activity in Drosophila

El presente protocolo evalúa la actividad locomotora de Drosophila mediante el seguimiento y análisis del movimiento de las moscas en una arena hecha a mano utilizando el software de código abierto Fiji, compatible con plugins para segmentar píxeles de cada fotograma basado en grabación de vídeo de alta definición para calcular parámetros de velocidad, distancia, etc.

Una técnica simple para evaluar la actividad locomotora en Drosophila

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

El método se basa en un software de código abierto para evaluar sistemáticamente las actividades motoras locales para el comportamiento de seguimiento de las moscas adultas y larvas de video grabado. Este método requiere una integración de dispositivos de bajo costo para registrar y analizar el comportamiento, lo que lo convierte en un enfoque asequible y efectivo para detectar la locomoción de la mosca. Esta tecnología se emplea para identificar la modificación del comportamiento en un modelo de mosca de enfermedad humana con deterioro del movimiento local, pero no es adecuada para tratar enfermedades, discapacidades o dificultades.Es esencial borrar la ventana de video relevante durante el proceso de análisis, es decir, la ventana de video original y la de procesamiento. Para comenzar, mezcle el reactivo A y el reactivo B del kit de sílice en una proporción de uno a 10, de acuerdo con las instrucciones del fabricante, para preparar la arena de campo abierto para el seguimiento de locomoción de drosophila. A continuación, coloque la cámara HD en un trípode, ajustándola para que la lente de la cámara sea perpendicular a la superficie de la arena de sílice.Luego abra el video con Fiji. Arrastre la barra de progreso al fotograma inicial y apruebe tácitamente. Elija todo el cuerpo de la mosca utilizando la herramienta de selección a mano alzada.Haga clic en la imagen, ajuste y brillo y contraste para ajustar el balance de blancos hasta que el valor de gris del área seleccionada se acerque al fondo amplio. Transfiera la mosca anestesiada a la arena de campo abierto. Una vez que la mosca se recupere de la anestesia, coloque el plato de arena con la mosca debajo de la cámara y agítelo rápidamente de lado a lado para asegurarse de que la mosca esté en movimiento cuando comience la grabación.Presione el botón de grabación en la aplicación de la cámara para iniciar la grabación de video. Al finalizar la grabación, presione el botón de parada para finalizar la grabación de video. Convierta los videos grabados en formato AVI con codificación pagana M-J para que puedan abrirse y analizarse usando Fiji.También establezca los fotogramas por segundo del video a 15 fps para moscas adultas y 12 fps para larvas. Para abrir el video con Fiji, seleccione las dos opciones, use la pila virtual y conviértala a escala de grises, en la ventana emergente. Obtenga una ventana de procesamiento utilizando la herramienta de configuración de imagen activa del complemento de seguimiento de animales y cree un área de seguimiento que rodee la arena en la ventana de video original, utilizando la herramienta ovalada.Defina los filtros y los parámetros de los dos filtros para el primer fotograma en blanco de la ventana de procesamiento. A continuación, seleccione el siguiente fotograma en la ventana de vídeo original y elija la superficie filtrada de la ventana de procesamiento. Una vez seleccionada una ventana de procesamiento filtrada, utilice la herramienta Establecer umbral para girar el tracto con un perfil rojo, cubierto en la ventana de procesamiento.A continuación, utilice el detector de blobs establecido para permitir que el equipo reconozca la mosca con un perfil rojo, cubierto en la ventana de procesamiento. Establezca el último fotograma para la mosca adulta o las larvas, como se describe en el texto manuscrito. Use la herramienta Mostrar blobs para presentar un rectángulo de seguimiento en la ventana de vídeo original.Inicie el seguimiento y exporte el archivo de seguimiento una vez completada la supervisión. Cargue los archivos de seguimiento y zona utilizando el complemento de rastreador de animales y analizador de seguimiento. Seleccione el índice deseado mediante la configuración de zona y modifique la configuración de parámetros.Calcule el tiempo del intervalo de fotogramas utilizando la velocidad de fotogramas. Produzca los gráficos de análisis cuantitativo utilizando el software de hoja de cálculo y el prisma del panel gráfico, después de ser analizados en el analizador de seguimiento. Abra el archivo de pista.Copie todas las coordenadas en Microsoft Office Excel y divida las celdas con la tecla espaciadora. Para calcular el tiempo de inmovilidad por intervalo de fotogramas, seleccione todos los resultados calculados e inserte un gráfico de columnas para mostrar visualmente el tiempo de inmovilidad por el margen de todo el gráfico de columnas. Para ilustrar los cambios en el ángulo de dirección, seleccione todos los resultados calculados e inserte un diagrama de dispersión.Las moscas adultas y las larvas del tercer estadio, tratadas con rotenona, tuvieron déficits locomotores significativos en comparación con las moscas de control, alimentadas con DMSO solvente. El análisis cuantitativo del tratamiento con rotenona en moscas adultas mostró una disminución significativa en la distancia recorrida y la velocidad media. Y un aumento significativo en el tiempo de inmovilidad.Los gráficos representativos mostraron menos picos para la velocidad de movimiento por intervalo de cuadro en moscas alimentadas con rotenona en comparación con las del control, lo que indica la gravedad del déficit de actividad locomotora. La columna de inmovilidad institucional de píxeles movidos por fotograma también mostró significativamente menos movimiento en un minuto para las moscas alimentadas con rotenona, en comparación con las moscas de control. Los gráficos representativos que ilustran el ángulo móvil de los cambios de dirección en los animales alimentados con rotenona y control también revelaron alteraciones en la dirección elegida por las moscas.Se observaron resultados similares para las larvas del tercer estadio. Los resultados revelaron que el movimiento conductual del seguimiento de larvas alimentadas con rotenona se vio significativamente afectado en comparación con el control. El paso más crucial en el proceso de análisis es formar el primero de marco en blanco, ya que evidencia si el software puede verificar de manera efectiva.Esta tecnología podría permitir a los investigadores profundizar en el mecanismo subyacente de múltiples defectos, como lesiones nerviosas o musculares.

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

Ratón de corto y largo plazo la actividad locomotriz analizados por el software de seguimiento de vídeo

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

Investigación

Comportamiento

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El descubrimiento de golpe Sordera: Trastornos Detección de ritmo con los dedos sincronizada Tapping y tareas de sincronización de percepción

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

Las mediciones del comportamiento y del aparato locomotor utilizando un sistema de supervisión de la actividad de campo abierto para las Enfermedades del músculo esquelético

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El Ensayo de fatiga rueda de ardilla: Un ensayo sencillo, de gran procesamiento de comportamiento a fatiga similar para el ratón

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

Con una cinta de cinturón de Split para evaluar la generalización de la adaptación humana Aparato Locomotor

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

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

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

Un método para probar el efecto de las señales ambientales sobre el comportamiento de apareamiento en<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

Un método computacional para cuantificar la actividad circadiana mosca

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

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

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

Aplicación de la técnica de FlpOut MultiColor para estudiar morfología unicelular de alta resolución y las interacciones de la célula de Glia en Drosophila

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

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

Un análisis Simple y de bajo costo para la medición de actividad en modelos de ratón de la Distrofia Muscular

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