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方法文章

Drosophila melanogaster 中行为追踪与自动量化分析的实验方案

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DOI:

10.3791/71417

2026年7月24日

* These authors contributed equally

本文内容

摘要

本方案利用Python进行姿态估计,以追踪成对黑腹果蝇(Drosophila)的关键身体部位,从而实现对细微社会行为(尤其是社会互动行为)的自动化定量分析,并生成热图和运动轨迹。

摘要

为开发一种克服传统基于质心追踪方法局限性的开源分析工具,我们提出了一种用于精确分析自由活动动物社会互动行为的实验方案 果蝇 对。具体而言,本方案受高分辨率网络(HRNet)框架启发,旨在同时追踪五个解剖学关键点——头部、胸部、腹部以及左右翅尖,以生成高分辨率坐标数据,用于后续对社会行为的定量分析。本方案基于Python并结合我们设计的图形用户界面(GUI),提供了一套完整的工作流程,包括数据集构建、模型训练和自动化坐标提取,并集成了生成果蝇空间占用热图、运动轨迹及社会互动比率的模块。为验证该框架的有效性,我们使用了两种广泛使用的品系w1118和Canton-S(CS)进行测试。结果表明,关键点检测具有良好的稳定性,并揭示了不同基因型在空间利用和运动结构上的特异性差异。该方法为定量行为学及社会互动的自动化分析提供了可扩展的技术基础 果蝇,同时减少人工标注的工作量并提高可重复性。

引言

Drosophila melanogaster 是一种广泛使用的模式生物,具有强大的遗传学工具和神经环路清晰的特点,能够对行为机制进行深入解析1。它表现出多种社会行为,包括求偶和攻击行为,以及强大的学习能力2,3,4,5,6,7,8。这些行为均由不同的运动单元组成,并由结构紧凑但高度有序的神经系统进行调控。重要的是,精确测量身体姿态对于理解动作选择的神经基础至关重要,因为许多此类行为包含精细的姿态模式,这些模式编码了环境背景和内部状态的信息9,10

尽管需要达到单只果蝇的分辨率以捕捉个体差异,但许多高通量的黑腹果蝇(Drosophila)行为检测仍依赖于群体水平的指标

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方案

1. 果蝇准备

  1. 在实验前,将约3–4日龄的果蝇在短暂的CO₂麻醉下收集并进行性别鉴定。
    注意:麻醉持续时间及CO₂流速可能因各实验室所用二氧化碳钢瓶的规格和压力而异。麻醉过程中应持续观察果蝇,CO₂暴露应仅维持至果蝇完全麻醉且运动完全停止为止。
  2. 将每只果蝇单独放入含有标准玉米粉–琼脂–葡萄糖–酵母培养基的50 mL Falcon管中。
  3. 将果蝇置于25 °C、12小时光照/12小时黑暗循环条件下饲养,直至使用。

2. 实验区域构建

  1. 准备两块3 mm透明丙烯酸板和一块3 mm聚乙烯板。
  2. 在聚乙烯板中央切割出四个圆形腔室(每个直径35 mm)。
  3. 使用夹具将一块丙烯酸板与聚乙烯板固定,形成腔室底座;另一块丙烯酸板作为可拆卸盖板保留。

激光切割装置示意图;材料尺寸为 20x20 cm,圆盘布局;垂直分层组装。

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结果

图1展示了用于记录黑腹果蝇(Drosophila)自然社交行为的实验区域几何结构、照明配置及相机放置方式。该装置可确保光照均匀,并提供稳定的成像条件,适用于姿态估计与坐标提取。

采用自动姿态估计算法对所有录制的视频进行处理,以提取每只果蝇预定义解剖关键点的二维坐标。该模型在视频帧中持续准确识别头部、胸部、腹部及翅膀关节,即使在果蝇近距离互动时亦能保持稳定检测。图2展示了一个代表性帧,其中叠加了关键点,显示了在整个录制过程中对多只果蝇的精确追踪以及关键点检测的稳定性。此步骤的可靠性确保了所提取的坐标时间序列可为后续定量分析提供坚实的基础。 图3展示了分析工作流程。

利用提取的坐标及其对应坐标的帧比例,我们生成了空间占据热图,以可视化果蝇在实验 arena 内位置的累积分布情况。这些热图总结了果蝇位置随.......

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讨论

我们的研究表明,基于机器学习的姿态估计算法为测量黑腹果蝇(Drosophila)中精细的社会互动提供了一种可扩展且可靠的方法。该方法通过追踪自由互动果蝇对中的五个解剖学关键点,克服了基于质心分析方法的局限性15,16,17,18,从而获取由身体轴线提供的角度信息以及通过头部关键点推断出的头对头距离。我们的技术可通过追踪每帧视频中果蝇的质心坐标以获得运动路径,并结合五点标记点来估计头部朝向,进而重建空间占据模式和运动轨迹。在w1118和Canton‑S品系中均观察到稳定的关键点检测效果,表明该分析流程对运动动态的自然变异具有鲁棒性,为后续的行为分类提供了可重复的基础。这些能力对于解析社会行为中编码内部状态和情境信息的精细运动要素至关重要8,9

.......

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披露

作者声明不存在利益冲突。

致谢

我们感谢广州医科大学研究生院的 Jingyuan Zhang 博士提供并维护成像设备。

资助项目:广州重大医学学科项目(2025-2027)

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
琼脂BioFroxx8211GR500
相机(MV-CU013-A0UC)HikvisionMV-CU013-A0UC
二氧化碳Messer124-38-9
无水D(+)-葡萄糖BioFroxx1179GR500
果蝇窄瓶(Falcon管)Biolgix51-0500
乙醇Chron Chemicals64-17-5
LED面板//定制
对羟基苯甲酸甲酯Sigma99-76-3
聚乙烯板//定制
Python/version 3.6
蔗糖DaMao57-50-1
透明亚克力板//定制
酵母Angel100004237033

重印与许可

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