一种测定果蝇运动活性的简单技术
February 24th, 2023
该协议通过使用开源软件斐济跟踪和分析手工竞技场中苍蝇的运动来评估 果蝇 的运动活动，该软件与插件兼容，以基于高清视频录制分割每帧的像素以计算速度、距离等参数。
该方法基于开源软件，从录制的视频中系统评估成虫和幼虫苍蝇的跟踪行为的局部运动活动。这种方法需要低成本的设备集成来记录和分析行为，使其成为筛选苍蝇运动的一种经济有效的方法。该技术用于识别具有局部运动障碍的人类疾病的苍蝇模型中的行为改变，但不适用于治疗疾病，残疾或困难。
在分析过程中必须清除相关的视频窗口，即原始视频窗口和处理视频窗口。首先，根据制造商的说明，以1比1的比例混合二氧化硅试剂盒的试剂A和试剂B，以准备用于果蝇运动跟踪的开放场地竞技场。接下来，将高清摄像机放在三脚架上，对其进行调整，使摄像机镜头垂直于二氧化硅竞技场的表面。
然后打开斐济的视频。将进度条拖动到初始帧并默认批准。使用手绘选择工具选择苍蝇的整个身体。
单击图像、调整以及亮度和对比度以调整白平衡，直到所选区域的灰度值接近宽背景。将麻醉的苍蝇转移到空旷的竞技场。一旦苍蝇从麻醉中恢复过来，将带有苍蝇的竞技场盘放在相机下方，并快速左右摇晃，以确保记录开始时苍蝇在运动。
按相机应用程序上的录制按钮开始视频录制。录制完成后，按停止按钮终止视频录制。使用 M-J 异教徒编码将录制的视频转换为 AVI 格式，以便可以使用斐济打开和分析它们。
此外，将视频的每秒帧数设置为成年苍蝇的 15 fps 和幼虫的 12 fps。要使用斐济打开视频，请在弹出窗口中选择两个选项，使用虚拟堆栈和转换为灰度。使用动物追踪器插件的设置活动图像工具获取处理窗口，并使用椭圆形工具在原始视频窗口中创建一个环绕竞技场的跟踪区域。
为处理窗口中的第一个空白帧设置滤镜和两个滤镜的参数。然后选择原始视频窗口中的下一帧，并选择处理窗口的过滤表面。选择过滤后的处理窗口后，使用设置阈值工具将带有红色轮廓的 Tract Fly 转弯，该轮廓在处理窗口中覆盖。
然后使用设置的斑点检测器让计算机识别具有红色配置文件的苍蝇，该配置文件覆盖在处理窗口中。为成蝇或幼虫设置最后一帧，如文本手稿中所述。使用显示斑点工具在原始视频窗口中显示跟踪矩形。
启动跟踪，并在监视完成后导出跟踪文件。使用动物追踪器和追踪分析器插件加载轨迹和区域文件。使用区域设置选择所需的索引，并更改参数设置。
使用帧速率计算帧间隔的时间。在跟踪分析仪中进行分析后，使用电子表格软件和图形板棱镜生成定量分析图表。打开曲目文件。
将所有坐标复制到Microsoft Office Excel，并使用空格键拆分单元格。要计算每帧间隔的不动时间，请选择所有计算结果并插入柱形图，以按整个柱形图的边距直观地显示不动时间。为了说明方向角度的变化，请选择所有计算结果并插入散点图。
用鱼藤酮处理的成蝇和第三龄幼虫与用溶剂DMSO喂养的对照苍蝇相比，具有显着的运动缺陷。对成蝇鱼藤酮处理的定量分析显示，行进距离和平均速度显着降低。并且不动时间显着增加。
代表性图显示，与对照组相比，喂食鱼藤酮的苍蝇每帧间隔的运动速度峰值较少，表明运动活动缺陷的严重程度。与对照苍蝇相比，每帧移动像素的机构主义不动列也显示，鱼藤酮喂养的苍蝇在一分钟内的运动明显减少。代表性图表说明了鱼藤酮喂养的方向变化的移动角度，对照动物也揭示了苍蝇选择方向的变化。
在第三龄幼虫中也观察到了类似的结果。结果表明，与对照组相比，喂食鱼藤酮的跟踪幼虫的行为运动明显受损。分析过程中最关键的一步是形成第一个空白帧，因为它证明了软件是否可以有效检查。
这项技术可以让研究人员更深入地研究多种缺陷的潜在机制，如神经或肌肉损伤。
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概述
该协议通过跟踪果蝇在手工制作的竞技场中的运动来评估其运动活动。研究人员可以使用开源软件Fiji分析高清视频记录，以计算速度和距离等参数。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 行为分析
- 遗传学
背景
- 该方法允许系统评估成年果蝇和幼虫果蝇的运动活动。
- 它利用低成本设备集成来记录和分析行为。
- 这种方法对于筛选果蝇运动有效。
- 它可以识别人类疾病果蝇模型中的行为改变。
研究目的
- 评估果蝇的运动活动。
- 提供一种用于行为分析的经济实惠的方法。
- 促进与人类疾病相关的运动障碍的研究。
使用的方法
- 混合试剂以准备用于跟踪的开放场竞技场。
- 设置高清摄像机以记录果蝇的运动。
- 使用Fiji软件分析录制的视频。
- 确保分析过程中视频窗口清晰。
主要结果
- 成功跟踪果蝇的运动。
- 对速度和行进距离进行定量分析。
- 识别对实验条件的行为变化。
- 展示该方法在低成本行为筛查中的有效性。
结论
- 该方法提供了一种可靠的方式来评估果蝇的运动。
- 它适用于研究与疾病相关的行为改变。
- 这种方法可以增强对运动障碍的理解。
常见问题
Executive Industry Relevance
Quantitative behavioral assays in Drosophila enable early-stage de-risking of neurodegenerative and neuromuscular disease models by providing reproducible, scalable locomotor readouts. This open-source, video-based workflow supports high-throughput screening of genetic and pharmacological interventions, facilitating robust target validation and mechanistic interrogation. The approach enhances predictive confidence at the discovery-to-preclinical interface, supporting portfolio triage and translational continuity.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables systematic interrogation of motor function deficits in disease-relevant fly models.
- Supports functional validation of genetic or pharmacological targets impacting locomotion.
- Provides quantitative endpoints for mechanistic de-risking and hypothesis testing.
- Facilitates rapid triage of candidate interventions based on behavioral phenotypes.
Screening & Assay Development
- Delivers standardized, reproducible locomotor activity measurements for assay development.
- Supports scalable screening of transgenic and drug-treated flies using open-source analytics.
- Generates quantitative outputs (distance, velocity, immobility time) for reliable compound evaluation.
- Enables platform reuse across multiple behavioral paradigms and experimental cohorts.
Translational & Preclinical Research
- Aligns behavioral phenotypes in Drosophila with disease-relevant endpoints for translational studies.
- Provides continuity from early discovery through preclinical validation of neuroactive compounds.
- Supports risk-adjusted advancement decisions based on robust, quantitative behavioral data.
- Facilitates mechanistic exploration of neurodegenerative and neuromuscular disease pathways.
Pipeline & Workflow Integration
This method integrates into the discovery pipeline from early target validation through preclinical model assessment, supporting both genetic and pharmacological screening workflows.
- Discovery Biology: Enables hypothesis-driven testing of gene or compound effects on locomotor behavior.
- Screening: Provides reproducible, quantitative locomotor metrics for assay standardization and compound triage.
- Analytics: Outputs include distance traveled, mean velocity, immobility time, and directional changes for comparative analysis.
- Translational Research: Connects fly behavioral phenotypes to disease-relevant functional endpoints.
- Enterprise Reuse: Open-source, low-cost platform supports broad adoption across R&D teams and disease areas.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in early-stage models.
- Operational Value: Standardizes behavioral assays for reproducibility and scalability across studies.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency by enabling robust early de-risking.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of candidate targets and compounds.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral analysis and open-source image processing (Fiji, AnimalTracker).
- Needs high-definition video capture and compatible computational infrastructure.
- Demands cross-team standardization of arena preparation and video analysis parameters.
- Adaptable to both adult and larval Drosophila models with protocol adjustments.
- Dependent on careful frame selection and thresholding for accurate tracking and quantification.
