利用广域跟踪平台对大型线虫种群进行自动行为分析
2018年11月28日
我们描述了使用广域线虫跟踪平台 (wf-ntp) 的协议, 该平台能够对大量的线虫进行高通量表型表征。这些方案可用于表征突变菌株中微妙的行为变化, 或以高度可扩展的方式响应药理治疗。
因此，此方法可以帮助回答药物发现过程中有关特定药物在生物体内的行为的关键问题。该技术的主要优点是，它允许快速高效地筛选大样本量。这项技术已经对药物发现产生了重大影响，能够对候选药物的影响进行高度全能评估。
这种方法为误入歧的疾病的发病和进展提供了新颖的机械见解。此外，此方法也可以应用于其他系统，如老化和基因筛选。我们非常兴奋的有这个机会，将新的物理方法引入药物发现的空间。
这种方法的这些恶魔是至关重要的，因为筛选步骤需要高度熟悉这种新自动技术。演示这个程序的将是山姆·卡斯福德，一个来自我们实验室的搜索助理。在开始手术之前，将每种药物化合物的2.2毫度加入每个蠕虫菌株的6个5氟氧尿素或FUDR板，小心地将化合物分散到整个板材表面，并在无菌条件下干燥板材。
当板干燥时，使用15毫升的M9缓冲液从5个丰富的线虫生长因子板中清洗蠕虫，并将释放的蠕虫转移到锥形管中进行离心。将线虫重新悬浮在三毫升新鲜M9缓冲液中，以量化L4幼虫阶段的蠕虫数量，并在每个化合物的6个干FUDR盘上播种700个L4幼虫。当所有线虫都播种后，放置含有通过将温度升高在24摄氏度24小时来诱导分析的菌株的板。
第二天，打开平行蠕虫跟踪器的舞台灯，用 70% 的乙醇清洁跟踪器的玻璃阶段。如果无可见残留物残留，请取下镜头盖并使用空气除尘器清洁成像镜头。确认摄像机是否已正确插入并安装，并开始使用图像捕获软件进行录制。
调整摄像机设置以每秒录制 20 帧，并提供适当的单声道 16 录制参数。使用空的九厘米培养皿，确保舞台设置为正确的高度，并根据需要调整舞台。在无菌条件下，在运动性筛选板中加入三毫升M9溶液，并使用两毫升M9溶液将同一实验组加载的两个线虫的FUDR板的三分之一的表面面积洗入筛选板。
然后，将筛选板放在跟踪器阶段。使用单个蠕虫对相机进行对焦，并开始记录动物。录制完成后，丢弃运动板，并在将 FUDR 板标记为使用一次，然后再将其返回到培养箱。
要分析视频数据，请打开并行蠕虫跟踪器数据分析软件图形用户界面，并使用浏览功能加载感兴趣的视频。选择输出目标文件夹，并确认为 30 秒分析设置了 600 到 1200 帧。插入 0.029 像素到毫米的转换系数，以全分辨率成像 9 厘米的培养皿，并选择保持死跟踪 algorithhm。
在定位参数选项卡下，将 Z 用途图像设置为 100，将 Z 填充设置为 3，将标准像素设置为 54，将阈值设置为 9，将打开设置为 1，将关闭设置为 2。将筛选参数调整为最小大小 20，最大大小为 180，蠕虫大小为 0.94。将成形轨迹参数设置为最大距离移动 10，最小长度为 150，内存为 10。
将折弯和速度参数设置为 1.8 的折弯阈值、最小折弯 0 和估计速度 150 的帧。将死蠕虫统计信息调为每分钟 5 的最大值，最大速度为 1。选择输出文件夹，然后选择输出帧数为 50，字体大小为 10。
使用示例函数测试参数并输出示例图像，以检查蠕虫在八个阈值步骤中是否可见。然后启动"开始作业"功能，并结合整个数据集的单个结果来分析测试结果文件，通过导出到 TSV 函数保存结果。此方法允许对神经退行性疾病的各种蠕虫模型（如前代痴呆症、帕金森病、阿尔茨海默病和肌萎缩性侧索硬化）进行大量人群研究的线虫类类型进行表征。
以及使用帕金森氏症和阿尔茨海默病的蠕虫模型对潜在治疗分子的影响进行表征。与传统方法相比，通过增加可分析的蠕虫数量，可以实现这些测量的高精度。执行此过程时，必须记住将蠕虫添加到活动状态和跟踪开始之间的时间降至最低。
按照这个程序，可以执行其他方法来补充结果，并链接到蛋白质聚集。在开发之后，这项技术为神经退行性疾病和误折叠疾病领域的研究人员（如帕金森氏症和阿尔茨海默氏症）探索正确的发现应用铺平了道路。不要忘记，使用 FUDR 可能会非常危险，执行此过程时应始终采取预防措施，如戴亚硝酸盐手套。
概述
本文介绍了广视野线虫跟踪平台（WF-NTP）的协议，该平台可促进秀丽隐杆蚯蚓的高通量表型特征分析。所描述的方法使研究人员能够高效地评估药理学处理的行为变化。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 药物发现
- 行为分析
背景
- WF-NTP允许快速筛查大样本量。
- 该技术提供药物效果的定量评估。
- 它为错误折叠疾病提供了见解，并可应用于衰老和遗传筛查。
- 熟悉自动技术对于成功实施至关重要。
研究目的
- 为群体研究表征线虫表型。
- 评估治疗分子对神经退行性疾病模型的影响。
- 通过高效的筛查方法增强药物发现过程。
使用的方法
- 在FUDR平板上制备药物化合物。
- 清洗和转移线虫以进行定量。
- 使用并行蠕虫跟踪器进行视频记录。
- 使用专门的软件进行数据分析以跟踪和测量行为。
主要结果
- 线虫的高通量筛查允许详细的行为分析。
- 对各种神经退行性疾病模型的药物效果进行准确测量。
- 相比传统方法，增加的样本量提高了结果的可靠性。
- 对药物作用机制和疾病进展的见解。
结论
- WF-NTP是神经退行性疾病研究人员的宝贵工具。
- 它使得以可扩展方式探索治疗选择成为可能。
- 未来的应用可能进一步增强对药物相互作用和疾病机制的理解。
常见问题
Executive Industry Relevance
Automated wide field-of-view behavioral tracking in C. elegans enables high-throughput, quantitative phenotyping critical for early-stage drug discovery and genetic screening. This platform dramatically increases statistical power and reproducibility, supporting robust detection of subtle phenotypic changes relevant to neurodegenerative and misfolding disease models. Its scalability and precision position it as a pivotal tool for portfolio triage and predictive confidence in preclinical research.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables high-sensitivity detection of drug-induced phenotypic changes in living organisms.
- Supports mechanistic de-risking by quantifying motility and behavioral endpoints across large populations.
- Facilitates functional target validation in neurodegenerative and misfolding disease models.
- Improves predictive confidence for early go/no-go decisions in genetic and pharmacological studies.
Screening & Assay Development
- Delivers validated, quantitative motility and behavioral readouts for scalable compound screening.
- Standardizes assay conditions and outputs, reducing operator bias and manual variability.
- Enables reproducible, multi-parametric behavioral profiling for robust assay development.
- Prepares disease-relevant systems for downstream screening and lead identification workflows.
Translational & Preclinical Research
- Aligns phenotypic outputs with translational biomarkers in neurodegenerative disease models.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by supporting large-scale, statistically powered studies.
- De-risks advancement decisions by enabling detection of weak but biologically meaningful effects.
- Supports cross-model adaptation for broader translational relevance.
Pipeline & Workflow Integration
This automated tracking platform integrates from early discovery through lead identification and preclinical validation, supporting hypothesis testing and mechanistic de-risking in disease-relevant systems.
- Discovery Biology: Quantitative behavioral analysis clarifies drug and genetic pathway effects in vivo.
- Screening: High-throughput, reproducible motility assays enable reliable compound evaluation at scale.
- Analytics: Automated statistical outputs facilitate direct comparison of experimental conditions and phenotypes.
- Translational Research: Large-scale phenotyping supports biomarker alignment and preclinical continuity in neurodegenerative models.
- Enterprise Reuse: The platform is adaptable for diverse genetic, aging, and disease studies across R&D portfolios.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in target validation.
- Operational Value: Standardizes and scales behavioral assays, minimizing manual labor and variability.
- Strategic Value: Enables data-driven go/no-go decisions and capital-efficient portfolio management.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of early-stage assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in automated imaging, behavioral analysis, and data interpretation.
- Needs specialized tracking instrumentation and robust analytical software infrastructure.
- Demands cross-team standardization of assay setup and data processing parameters.
- Adaptable across various C. elegans models and disease-relevant systems.
- Careful handling of hazardous reagents (e.g., FUDR) and minimization of time between sample preparation and tracking are essential.
