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Artículo de método

Alternativa de bajo coste para examinar la preferencia social en peces cebra (Danio rerio) utilizando la tarea de 3 cámaras de nadar libre en acuario abierto

194 visualizaciones

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DOI:

10.3791/70610

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7 de agosto de 2026

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1Christopher Newport University, 2Virginia Governor's School for Science and Technology, 3Bay Path University

En este artículo

Resumen

Las tareas de preferencia social multicámara se han adaptado de roedores a pez cebra, facilitando el estudio del comportamiento social en organismos modelo. Este protocolo valida una tarea de bajo coste de 3 cámaras en tanque abierto utilizando cámaras web y software de código abierto para medir la preferencia social de los peces cebra, haciéndola accesible para la investigación y la docencia de estudiantes de grado.

Resumen

Comprender el comportamiento social es una actividad central en la investigación neuroconductual, a menudo estudiada mediante tareas de preferencia social. Estas tareas, originalmente desarrolladas para roedores y posteriormente adaptadas para peces cebra, se utilizan ampliamente para examinar dinámicas sociales y respuestas. La tarea de 3 cámaras de natación libre en tanque abierto (OTFST) consiste en un tanque central flanqueado por dos tanques de estímulo con una cámara posicionada para registrar el comportamiento del sujeto en el tanque central y polarización de película y retroiluminación para mejorar la calidad y validez del vídeo. Este protocolo utiliza una configuración de bajo coste con cámaras web USB y materiales fácilmente disponibles. Contamos con el uso de DeepLabCut, una herramienta de estimación de poses sin marcadores de código abierto que permite un seguimiento preciso en vídeo de los movimientos animales y proporciona datos de series temporales posicionales para analizar en diversas métricas. Las sesiones piloto validan la capacidad del sistema para capturar comportamientos robustos de preferencia social. Este enfoque económico ofrece una plataforma accesible y escalable para laboratorios que investigan la interacción social en peces cebra, y la versatilidad y relativa simplicidad del OTFST de 3 cámaras lo hacen adecuado para laboratorios docentes de grado y proyectos de investigación.

Introducción

La preferencia social es la tendencia de un individuo a involucrarse, buscar o evitar estímulos sociales y es un aspecto fundamental del comportamiento social que desempeña un papel fundamental en el establecimiento de vínculos y jerarquías dentro de grupos de animales, incluidoslos humanos 1,2,3,4. Comprender la preferencia social es esencial para caracterizar los mecanismos neuronales y conductuales que subyacen a la interacción social. Investigaciones previas indican que los déficits en las preferencias sociales pueden estar asociados con trastornos neurodesarrollativosy psiquiátricos 5,6,7,8. Los modelos animales pueden aportar información sobre la base biológica del comportamiento social y ayudar en el desarrollo de herramientas traslacionales para diagnosticar y tratar las discapacidades sociales. Estos modelos animales, que van desde roedores 9,10 hasta especiesacuáticas 11,12, proporcionan marcos útiles para el descubrimiento.

Los roedores se utilizaron por primera vez para investigaciones conductuales a principios del sigloXIX, debido a sus similitudes fisiológicas con loshumanos 14,15. Aunque se estudiaron inicialmente comportamientos como la agresión, las medidas sistemáticas de preferencia social siguieron siendo mínimas. Los investigadores cubrieron esta carencia desarrollando la tarea de preferencia social de tres cámaras, introducida por Nadler et al.16. El aparato consta de tres cámaras interconectadas. Normalmente, una cámara lateral contiene un conspecífico nuevo mientras la otra cámara permanece vacía. El sujeto puede explorar libremente todas las cámaras, donde el tiempo en cada cámara se registra y evalúa como indicador de preferencia. Este aparato y procedimiento, junto con varias variantes, ganó amplia popularidad y se ha utilizado para estudiar diversos aspectos del rendimiento social 17,18,19 y déficits sociales en modelos de roedores para el trastorno del espectro autista 5,20,21. Sin embargo, los estudios con roedores son más costosos y requieren un espacio considerable. Por ello, muchos investigadores se han orientado hacia el uso de especies acuáticas para la investigación neuroconductual.

Las especies acuáticas, especialmente el pez cebra (Danio rerio), poseen un elaborado repertorio conductual, que incluye interacciones socialescomplejas 22. Debido a su utilidad como modelo de investigación biomédica y a la importancia de la interacción social en su ecología conductual, los peces cebra proporcionan un marco significativo para las respuestas sociales que puede utilizarse en comparación con los humanos23. Los peces cebra se han vuelto cada vez más populares para la investigación en neurociencia del comportamiento, ya que son económicos de mantener y requieren un espacio de almacenamiento relativamente pequeño, lo que convierte a esta especie en un modelo rentable y práctico para estudios a gran escala sobre el comportamiento social y la preferencia24. En algunos estudios, se utilizó una configuración de acuario adyacente para estudiar las interacciones sociales en especiesacuáticas 25,26; sin embargo, este sistema proporcionaba un rendimiento algo limitado para evaluar la preferencia social, ya que solo se presentaba un estímulo. Esta limitación se solucionó con la adaptación de la tarea murina de tres cámaras para pez cebra en2018-27. El aparato modificado para la tarea de 3 cámaras de nadar libre en tanque abierto (OTFST) consistía en un único tanque de acrilamida dividido con barreras fijas de acrilamida para proporcionar una zona de inicio neutra y dos cámaras laterales, cada una conteniendo un conspecífico familiar o novedoso. Para medir la preferencia social, se registró el tiempo acumulado cerca de cada cámara lateral, demostrando que la exposición al etanol y la eliminación por sam2 redujeron la preferencia por novedad en el pezcebra 27. Mientras que la prueba de interacción social de 3 cámaras en roedores permite interacciones complejas y multimodales entre el sujeto y el/los conespecífico de la prueba a través de las modalidades visual, química, táctil y acústica, el uso de cámaras separadas para el OTFST acuático de 3 cámaras reduce la interacción entre el sujeto y los animales estímulo a la modalidad visual. Aunque esta interacción monomodal puede tener menor validez ecológica, proporciona un mayor control experimental y mejora la simplicidad de los proyectos realizados por investigadores de grado. En la literatura, varios investigadores han explorado desde entonces adaptaciones del OTFST de 3 cámaras para investigar factores genéticos y ambientales que influyen en el comportamiento social en pecescebra 28,29,30,31,32.

La actual adaptación del OTFST de 3 cámaras está diseñada para servir como un aparato modelo versátil y apto para estudiantes de grado. El FishLab, un laboratorio totalmente de grado, creó y empleó este sistema y ha demostrado su eficacia como herramienta de alto rendimiento para investigar la preferencia social en peces cebra. Los estudios que utilizan este sistema han explorado múltiples facetas de la preferencia social del pez cebra en respuesta a manipulaciones de diversas variables independientes. El primer estudio demostró que el pez cebra puede detectar estímulos sociales vivos frente asimulados 33, mientras que el segundo investigó la preferencia por bancos establecidos en comparación con bancos reciénformados 34. El estudio más reciente examinó la capacidad del pez cebra para diferenciar entre cardumes químicamente alarmados y noalarmados 35. En conjunto, estos estudios abordan diferentes aspectos del comportamiento social, incluyendo el realismo, la familiaridad y la detección de amenazas, mientras demuestran similitudes en las preferencias de cardumen y evalúan respuestas al riesgo de depredación. Sin embargo, la configuración utilizada en estos estudios previos empleaba cámaras digitales IP montadas en aparellos profesionales, un sistema dedicado de alojamiento acuático y software propietario tanto para adquisición como para análisis de vídeo, con un coste total que podía ser prohibitivo para investigadores/instructores con presupuestos operativos reducidos. Con la llegada del software de código abierto y las cámaras web USB de alta calidad, ahora es factible para investigadores que deseen emplear esta técnica con investigadores de grado, con un precio total (aproximadamente 2.000 dólares estadounidenses; excluyendo el ordenador) sustancialmente inferior al coste del sistema de alto coste (aproximadamente 20.000 dólares estadounidenses+, excluyendo el ordenador).

El siguiente protocolo describe el desarrollo y aplicación de una versión de bajo coste del OTFST de 3 cámaras para pez cebra. Su asequibilidad, simplicidad y versatilidad la convierten en una herramienta útil para pequeños laboratorios o entornos educativos con financiación limitada. Cuando se combina con viviendas de bajo coste, como los acuarios de 10 galones que están comúnmente disponibles, la instalación actual cuesta significativamente menos desplegar y mantener. Además, el uso de software de acceso abierto como el sistema de radiodifusión abierto (OBS) para grabar sesiones experimentales y diversas aplicaciones de seguimiento (por ejemplo, DeepLabCut, SLEAP, etc.) proporciona un marco accesible y de bajo coste para capturar vídeo y generar datos de series temporales de interacciones sociales de peces cebra.

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Protocolo

Todos los procedimientos experimentales fueron aprobados por el Comité de Cuidado y Uso Institucional de Animales (IACUC) de la Universidad Christopher Newport (Protocolo #2025-23).

1. Animales

  1. Obtén ejemplares cebra salvajes adultosde aleta corta 23,36,37, aunque se pueden usar otras cepas. Alternativamente, obtener embriones y criarlos en el propio edificio.
  2. Aloja a los peces en acuarios independientes de 10 galones (38 L) con una densidad de aproximadamente dos peces por galón (3,8 L) de agua. Equipa los tanques con biofiltros activos, piedras de aire y calentadores sumergibles. Alternativamente, peces domésticos en un sistema acuático de estante.
  3. Mantener los parámetros de calidad del agua dentro de los siguientes rangos: pH 7,0–8,0, conductividad 400–700 μS, temperatura 25–27 °C, nitratos <40 ppm, <0,2 ppm de nitritos y 0,01–0,1 ppm de amoníaco.
  4. Mantén a los animales bajo un fotoperiodo de luz por 12 horas y aliméntate una vez al día con escamas comerciales.
  5. Selecciona animales al azar de estos acuarios para asignación experimental.
  6. Al finalizar el experimento, reutiliza los animales para otros fines de investigación o enseñanza, o eutanasia por inmersión en tricaína amortiguada con 250-500 mg/mL durante 30 minutos, seguida de un método físico (por ejemplo, decapitación) para asegurar la muerte. Utiliza los animales eutanasiados para bioensayos posteriores y/o análisis neuroquímicos.

2. Aparato y software de tareas de 3 cámaras para natación libre en tanques abiertos

  1. Construcción de cámaras de ensayo
    1. Retira cuidadosamente el borde de plástico del fondo de cada acuario de 5,5 galones. Utiliza una herramienta rotativa con una rueda de corte para cortar el plástico en las esquinas y facilitar la retirada. Una vez que el borde de plástico esté cortado, separa el plástico del adhesivo de silicona con una espátula común.
    2. Para difuminar la retroiluminación, cubre la parte trasera de los tres tanques, el extremo izquierdo de uno y el extremo derecho del otro con el revestimiento adhesivo blanco de la balda. Deja los extremos sin tapar en el tanque que se usará como cámara central.
    3. Coloque una línea horizontal negra para indicar el nivel de relleno a 4,5 cm por debajo del borde superior en la parte frontal de cada cámara con un marcador de esmalte o con cinta gráfica negra para el diseño.
    4. Corta una lámina de filtro polarizador para que encaje en el extremo sin tapa de cada tanque lateral. Orienta las láminas de filtros a 90° entre sí. Utiliza cinta transparente a lo largo de los cuatro bordes para evitar que el agua entre el cristal del acuario y el material filtrante.
      NOTA: La orientación desplazada de los filtros polarizantes evitará que los animales de estímulo en una cámara de estímulo flanqueante vean a los animales (u otros estímulos) de la otra cámara de estímulo flanqueante, permitiéndoles ver al sujeto. El sujeto en el tanque central puede ver los estímulos visuales en ambas cámaras laterales.
    5. Construye la base de cloruro de polivinilo (PVC) para alinear la ubicación exacta de los tanques en el banco de montaje. Corta la base de una lámina blanca de PVC de 1/4 de pulgada (0,635 cm) de grosor de 21 cm x 122,5 cm y corta las piezas finales de una tabla de moldura de PVC de 1 x 2 cm de largo.
    6. Prueba de ajuste de los extremos de la base con los tres tanques colocados en su sitio. Asegura la fácil inserción y retirada de los paneles divisores (abajo) y que los tanques laterales no estén pegados firmemente a los laterales del tanque central. Una vez completada la prueba de ensayo, une las piezas finales a la base de PVC con cemento de PVC.
    7. Para hacer las tapas transparentes de cada cámara, corta la lámina de policarbonato en tres piezas del tamaño exterior del borde superior del tanque de 5,5 galones (40 cm × 21 cm). Corta un canal de rabbet (6 mm × 4 mm) alrededor del borde de cada tapa para asegurar una posición segura de la tapa en la parte superior de la cámara.
    8. Cubre las cámaras con las tapas siempre que haya animales en ellas. Coloca un calentador sumergible y una piedra de aire conectados a una bomba de aire de acuario mientras los animales se mantienen en sus respectivas cámaras para proporcionar control de temperatura y aireación. Utiliza una válvula de aire de tres vías para equilibrar el flujo de aire entre las tres piedras de aire.
    9. Haz divisores opacos sencillos para colocarlos entre la cámara central y cada cámara lateral para controlar cuándo los sujetos de prueba reciben exposición visual a estímulos sociales, laminando dos hojas de cartulón A4 de color claro.
    10. Prepara los separadores para colgar y retirar remotamente perforando dos agujeros de 85 mm y 125 mm a lo largo de un borde de 210 mm de cada lámina laminada.
    11. Corta dos largos de 75 cm de cuerda de alta resistencia y pasa el hilo por cada agujero y ata los extremos sobrantes juntos, conectando las dos láminas en un canesú central.
    12. Corta un hilo de 6 m. Ata un extremo del cordel de 6 m al canesú para crear una línea central anclada, y pasa el extremo libre del cordel a través de una polea de ojo giratorio.
    13. Monta la polea de ojo giratorio en el techo, encima del tanque más central, y asegúrate de que el extremo del hilo cuelgue del exterior del montaje experimental (Figura 1A).
  2. Construcción del sistema de iluminación
    1. Haz un marco con una lámina blanca de PVC de 1/4 de pulgada (0,635 cm) de grosor para la luz del panel. Corta dos piezas finales (10 cm × 31,5 cm) y una parte superior y una inferior (10 cm × 122 cm). Prueba de ajustar las piezas del marco de tal manera que el panel encaje dentro del marco. Una vez probado el ajuste, une las piezas del marco usando cemento de PVC.
    2. Haz que un electricista cualificado añada un cable de 3 conductores a la luz del panel.
    3. Que un electricista cualificado conecte el regulador deslizante para controlar la toma de salida en la caja impermeable. Conecta la luz del panel a este enchufe.
    4. Ajusta el regulador deslizante para que el brillo de la retroiluminación sea de 350 lux. Llena las cámaras de agua y mueve el regulador deslizante para ajustar el brillo en la parte frontal de las cámaras a 15 lux.
      NOTA: Los investigadores deben verificar la iluminación antes, durante y después de un estudio para asegurarse de que se han mantenido los ajustes de brillo.
  3. Construcción de la cortina y el marco de la cámara
    1. Monta el banco de pruebas con la luz del panel, el panel base del tanque y las tres cámaras. Coloca y ajusta los dos postes de lona verticalmente para que encajen perfectamente desde el suelo hasta el techo, al menos a 75 cm de la parte delantera de los acuarios.
    2. Haz un bolsillo superior para cada cortina doblando un extremo de la sábana más de 60 cm y cosiendo una puntada recta a 6 cm desde el pliegue superior para crear un bolsillo donde la pieza del marco se deslice.
    3. Mide las dimensiones de las secciones de unión cruzada y estabilizadora para el montaje del marco según el ancho y la profundidad del área que se va a utilizar para el montaje.
      NOTA: Para la configuración actual en The FishLab, los postes verticales de lona se colocaron a 146,5 cm de la pared trasera en la esquina del laboratorio. El poste interior de lona está situado a 6,5 cm de la pared lateral, mientras que el poste exterior de lona está a 142,5 cm de la pared lateral.
    4. Cortar tres secciones de conducto de tubería metálica eléctrica (EMT) de 143 cm para usarlas como secciones estabilizadoras en los laterales del bastidor. Pasa una sección por el bolsillo superior de la cortina móvil y colócate horizontalmente a 190 cm sobre el suelo.
    5. Fija la sección al poste exterior de la lona con una abrazadera en T en un extremo y el vaso personalizado impreso en 3D en el otro. Fija el zócalo impreso en 3D a la pared trasera usando tornillos. Sujeta las otras dos secciones al poste interior de la lona.
    6. Pasa la sección superior por el bolsillo superior de una de las cortinas fijas y colócala a 190 cm sobre el suelo. Fíjalo al poste interior de lona con una abrazadera en T en un extremo y el otro zócalo impreso en 3D en el otro.
    7. Fija el zócalo impreso en 3D a la pared lateral usando tornillos. Coloca la sección final estabilizadora a 120 cm del suelo y fíjala de forma similar a las otras dos secciones estabilizadoras.
    8. Corta otro tramo de conducto EMT de 127 cm para usarlo como sección estabilizadora para la parte delantera del marco. Pasa esta sección por el bolsillo superior de la segunda cortina fija y móntala a 193 cm sobre el suelo sujetando cada extremo a los postes de la lona usando una abrazadera en T en cada extremo.
    9. Corta el trozo restante de conducto EMT a 145 cm para usarlo como barra de montaje de la cámara. Coloca esta sección horizontalmente a 88 cm sobre el suelo para alinear las cámaras con el centro de los tanques. Coloca un extremo en un conector impreso en 3D, que se atornilla a la pared, y utiliza las abrazaderas transversales impresas en 3D personalizadas para sujetar la barra de la cámara firmemente contra los postes de la lona (Figura 1B).
  4. Construcción del montaje de cámaras
    1. Sujeta un soporte de cámara en la barra de la cámara de modo que los centros horizontal y vertical de la cámara se alineen con los centros horizontal y vertical correspondientes de la cámara central.
      NOTA: Se pueden montar cámaras adicionales delante de cada cámara lateral si los investigadores desean obtener vídeo digital de las respuestas de animales vivos utilizadas como estímulos visuales. La configuración más sencilla consiste en colocar una sola cámara para capturar vídeo de la cámara experimental central. Para estímulos sociales en directo en las cámaras de estímulo, los investigadores también pueden desear recopilar vídeos de las cámaras.
    2. Monta cada cámara en el poste roscado de cada soporte. Ajusta cada cámara para que la imagen esté centrada en la zona de observación de su respectiva cámara.
    3. Asegura los cables USB de cada cámara en la barra de la cámara usando correas o anclajes para evitar que los cables cuelgan, ya que puede causar que las cámaras se desalineen.
    4. Corta una sección de estantería de alambre de 140 cm de largo y colócala verticalmente al exterior del frontal del marco para evitar que las cámaras se desalineen. Monta la "jaula de cámara" usando abrazaderas en T sujetas a los postes de lona.
      NOTA: Se puede montar una segunda jaula de cámara en el interior del marco para evitar que las cámaras se desalineen; Puede que sea necesario retirar una pequeña sección de la rejilla metálica si la parte frontal de las cámaras está "enjaulada" para evitar la oclusión de las imágenes del tanque.
  5. Carga y configuración de software de adquisición - Open broadcaster studio (OBS)
    1. Descarga OBS e instálalo en un ordenador local operado por Windows. Inicia OBS Studio y ejecuta el Asistente de Configuración Automática para optimizar la configuración según las necesidades específicas de grabación, recursos de hardware y condiciones de red.
      NOTA: Esta herramienta está disponible en Herramientas > Asistente de Configuración Automática.
    2. Verifica los ajustes básicos antes de configurar la cámara. Ajusta la resolución base (Lienzo) para que coincida con la resolución de la pantalla y establece la resolución de salida (escalado) a la resolución de grabación (por ejemplo, 720 píxeles).
    3. Crea una escena haciendo clic derecho en el cuadro Escenas (o usa la cruz en la parte inferior). Asigna un nombre a la escena. Usa la escena para definir el diseño del stream.
    4. Añade una nueva fuente haciendo clic derecho en la casilla Fuentes (o usa el símbolo más en la parte inferior). Selecciona Dispositivo de captura de vídeo para añadir una cámara web. Asigna a cada cámara un nombre distinto (por ejemplo, "cámara-izquierda", "cámara-centro", "cámara-derecha"). Repite este proceso para obtener cámaras o fuentes adicionales según sea necesario.
    5. Coloca y redimensiona las fuentes en la ventana de previsualización. Asegúrate de que la cámara es visible confirmando que está listada por encima de otras fuentes en la lista de Fuentes . Para centrar la vista de la cámara en el lienzo, selecciona la fuente en la lista de Fuentes (aparecerá un cuadro delimitador rojo) y pulsa CTRL+D (Centro a la pantalla).
    6. Rellena toda la pantalla con una fuente pulsando CTRL+F (ajustar a pantalla) o CTRL+S (estirar a pantalla), si lo deseas. Recorta la fuente manteniendo pulsada la tecla Alt mientras arrastras la caja delimitadora. Verifica el recorte comprobando que los bordes se pongan verdes.
    7. Ajusta las propiedades del vídeo, como brillo y contraste, haciendo doble clic en la cámara seleccionada en la lista de Fuentes y seleccionando Configurar vídeo. Modifica la configuración usando el menú de propiedades .

3. Pruebas de comportamiento

  1. Aclimatación
    1. Llena las 3 cámaras con agua de los tanques de las viviendas. Coloca barreras opacas entre cada cámara y déjalas en su lugar durante todo el periodo de aclimatación. Transfiere un sujeto a la cámara experimental central y déjalo aclimatarse durante un mínimo de 1 hora antes de la prueba.
      NOTA: El periodo de aclimatación para los resultados representativos se estableció en 3 horas. El periodo de aclimatación es necesario para que los animales se recuperen de cualquier estrés momentáneo de transferencia y se adapten al ambiente de la cámara antes de las pruebas de comportamiento.
    2. Al inicio del periodo de aclimatación, se colocan los estímulos sociales en las cámaras de estímulo laterales. Centra los estímulos sociales artificiales en la cámara de estímulos izquierda y transfiere un pequeño banco de 4 peces (2 machos y 2 hembras de tamaño, edad y familiaridad similares) a la cámara de estímulo derecha.
      NOTA: Las posiciones de los estímulos sociales artificiales y los estímulos sociales en vivo estaban fijas y no contrarrestadas en el protocolo actual, ya queestudios previos 33,34 detectaron que no había efecto de la posición del estímulo usando el OTFST. Contrabalancear en este caso requeriría duplicar innecesariamente el número de animales utilizados para la investigación, lo cual va en contra de las "3R" de la investigación animal. Este protocolo proporciona flexibilidad en la naturaleza de los estímulos a probar, por ejemplo, modelos estáticos, especies simpátricas o novedosas, etc.
    3. Durante la aclimatación, suministra a todas las cámaras que contienen animales vivos un calentador sumergible (ajustado a 26 °C), una piedra burbujeadora conectada a la bomba de aire del acuario y una tapa del tanque para mantener condiciones estables de almacenamiento. Quita los calentadores y las piedras burbujeadoras antes de iniciar una sesión experimental.
  2. Ensayos experimentales
    1. Verifica el estado de actividad de los estímulos sociales que se están probando en cada uno de los tanques laterales y del sujeto de prueba en el tanque central. Usa la cámara única en el tanque central para grabar vídeo de cada sujeto de prueba.
      NOTA: Los resultados representativos de este protocolo son una réplica de una única condición de Velkey et al.33 para probar la preferencia del pez cebra entre estímulos sociales de baja fidelidad (modelos móviles) y de alta fidelidad (cardumes vivos).
    2. Abre OBS Studio para empezar a grabar una sesión. Redimensiona la vista central de la cámara para llenar la pantalla haciendo clic y arrastrando las esquinas del vídeo. Selecciona Iniciar Grabación en Controles en la parte inferior derecha de la pantalla.
    3. Inmediatamente después de iniciar la grabación, se retiran las barreras opacas mediante el sistema de poleas y cuerdas. Continúa grabando durante 10 minutos y permite que el sujeto tenga exposición simultánea a ambos estímulos sociales mientras se mueve libremente dentro de la cámara experimental central.
    4. Termina la sesión seleccionando Detener la grabación en Controles. Accede a las sesiones grabadas seleccionando Archivo en el menú superior izquierdo y seleccionando Mostrar grabaciones en el menú desplegable.
      NOTA: Los vídeos resultantes proporcionan datos no estructurados adecuados para una variedad de análisis.
    5. Transfiere peces vivos a los acuarios, retira el agua de las tres cámaras, enjuaga bien con agua (evita que entre las películas polarizadas), rocía cada cámara con ácido cítrico al 5% para desinfectar, deja que las cámaras se sequen al aire durante la noche y enjuaga al comienzo del siguiente día experimental antes de volver a colocarlas en el banco de pruebas.

4. Obtención de datos estructurados para análisis

  1. Seleccione una aplicación de software de análisis de movimiento (por ejemplo, DeepLabCut; véase https://www.mackenziemathislab.org/deeplabcut). Instala DeepLabCut en el ordenador, siguiendo la guía de usuario en https://deeplabcut.github.io/DeepLabCut/docs/installation.html. Consulta la información y la guía de usuario del software seleccionado para más instrucciones si no usas DeepLabCut.
  2. Carga de cuatro a cinco vídeos en DeepLabCut para entrenar modelos y extrae entre 20 y 30 fotogramas por vídeo. Define al menos tres puntos de seguimiento principales (por ejemplo, cabeza, tronco, cola) y entrena a la red para que rastree estos puntos a través de tramas.
    NOTA: Para más información, consulte la guía de usuario de DeepLabCut en https://deeplabcut.github.io/DeepLabCut/docs/standardDeepLabCut_UserGuide.html. Los resultados representativos utilizan 22 fotogramas etiquetados a partir de cinco vídeos con 3 puntos de seguimiento.
  3. Utiliza una red neuronal basada en ResNet-101 para entrenar el modelo. Determinar el número de iteraciones necesarias para completar la formación (se sugiere entre 100.000 y 200.000). Determina un valor de corte p entre 0,5 y 1.
    NOTA: Para los resultados representativos, se utilizaron 150.000 iteraciones para entrenar el modelo con un corte p de 0,7. Si la red entrenada cae por debajo del corte de 0,7 p, aumentar el contraste del vídeo o cambiar la convención de etiquetado solucionará este problema.
  4. Despliega el modelo DeepLabCut completamente entrenado en los vídeos experimentales restantes. Extrae datos de posición para cada ensayo. Sigue la guía de usuario en https://deeplabcut.github.io/DeepLabCut/docs/beginner-guides/Training-Evaluation.html.
    NOTA: Para los resultados representativos, validamos con 2 barajadores y determinamos que el error de prueba era 2 píxeles:tren 4 píxeles (con un tamaño de imagen de 1600 x 820 píxeles). La red se utilizó entonces para analizar los vídeos experimentales obtenidos del montaje experimental actual.
  5. Utiliza software de programación, como Python, para definir y analizar el movimiento a través de las tres zonas verticales de la arena de igual anchura y así cuantificar la preferencia. Mide el tiempo en la zona con al menos dos puntos de cuerpo dentro de la zona identificada para reducir el ruido de seguimiento. Usa la fórmula: Tiempo total en zona = (Total de fotogramas en zona)/(Total de fotogramas).
  6. Si se desea una medida de tigmotaxis, cuantifique las zonas por la longitud corporal completa de un pez cebra desde las paredes del acuario, lo que proporcionará una medida de la tendencia pasiva de los sujetos a permanecer cerca de un límite vertical. Esta medida es más adecuada para tanques experimentales relativamente grandes.
  7. Utiliza el mismo software de codificación para definir y medir el tiempo inmóvil (por ejemplo, congelación). Definir el umbral de movimiento en 2–5 píxeles por fotograma con un conteo mínimo consecutivo de 15 fotogramas.
    NOTA: Para los resultados representativos, el congelamiento se identificó con un umbral de 3 píxeles por fotograma para 15 fotogramas.
  8. Compilar y exportar medidas para análisis estadísticos y visualizaciones.
    NOTA: Para análisis de datos, consulte https://github.com/farhanaugustine/DeepLabCut-Analysis-Jupyter-Scripts. Nosotros

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Resultados

Para validar los métodos de bajo coste descritos anteriormente, una condición de los experimentos realizados en Velkey et AL.33 fue replicado utilizando la configuración actual de bajo coste. A los sujetos (N = 23, 11 hombres y 12 mujeres) se les presentó el estímulo social móvil artificial (baja fidelidad) a la izquierda y los estímulos sociales vivos en cardumen (alta fidelidad) a la derecha (Figura 2); como estudios

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Discusión

El protocolo actual demuestra que la adaptación de bajo coste del OTFST de 3 cámaras puede utilizarse para caracterizar de forma fiable la preferencia social en los peces cebra adultos, medida por el tiempo pasado en la zona. Utilizando materiales de construcción económicos, una cámara web conectada por USB y aplicaciones de software de adquisición y análisis de código abierto, el sistema actual replicó con éxito el hallazgo de que los peces cebra prefieren un banco de conspecípicos vivo...

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Divulgaciones

Los autores no declaran conflictos de interés. Los financiadores no tuvieron ningún papel en el diseño del estudio; en la recopilación, análisis o interpretación de datos; en la redacción del manuscrito; o en la decisión de publicar los resultados.

Agradecimientos

Los autores desean agradecer a Rommel Pagkalinawan, Robby Buck, Elizabeth Hiltz, Haley Dewitt, Maia Tankersley, Alexis Thai-Nguyen, Grady Fleming, Jacob Young y Jack Medlin del equipo TheFishLab de la Universidad Christopher Newport por sus contribuciones a la ganadería y la recogida de datos para el experimento de validación. Los autores también desean agradecer a Samantha Commons su ayuda durante su Programa de Verano 2025 de Capitanes Comunitarios, incluyendo la realización del inventario de todos los componentes de la instalación de alto coste existente, así como de la de bajo coste. Los autores también desean agradecer a la Oficina de Investigación y Actividad Creativa Estudiantil de la Universidad Christopher Newport por la financiación proporcionada a K.K. en el marco del Programa de Becarios de Verano de Grado. La Figura 2 fue creada en BioRender por Kinslow, K. (2025). https://BioRender.com/wbf0wph.

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
10-Gallon AquariumAqueon, Inc. Franklin, WI, USA#100110010comprado en suministros para mascotas locales (1 a 4)
12 piezas de abrazaderas de T de 1 pulgadaJoyHua Trade, ChinaASIN #B0DF19DJF1comprado en Amazon.com (1)
Caja eléctrica de 2 gangliosSigma Engineered Solutions, Raleigh, NC, USA# 14350comprado en ferretería local (1)
Conductor eléctrico metálico de 3/4" plateado-metálico(EMT) - 10 piesWheatland Tube, Inc., Wheatland, PA, USA #0550110000comprado en ferretería local (3)
Cable de 3 conductoresUtilitech, Inc., Charlotte, NC, USAUT010710comprado en ferretería local (1)
Tomacorriente de 3 prongsEaton, Inc., Beachwood, OH, USA#270W-SP-LWcomprado en ferretería local (1)
Válvula de aire de 3 víasPenn-Plax, Inc. 35 Marcus Blvd. Hauppauge, NY, USAModelo VN3comprado en suministros para mascotas locales (1)
Tarjeta A4 (blanca), laminadavariesvariescomprado en librería del campus (2)
Bio-filtro activo Penguin 100Spectrum Brands Pet, LLC, Blacksburg, VA, USA#PF00100Bcomprado en suministros para mascotas locales (1 a 4)
Piedras de airePenn-Plax, Inc. 35 Marcus Blvd. Hauppauge, NY, USAModelo AS6Qcomprado en suministros para mascotas locales (3)
Tubería de aire para acuariosPenn-Plax, Inc. 35 Marcus Blvd. Hauppauge, NY, USAModelo STD8comprado en suministros para mascotas locales (1)
Sábanas Twin de tela negra (167.6 cm X 243.8 cm)Royale Linens, Inc., Melville, NY, USA#00011342258875comprado en Amazon.com (3)
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Referencias

  1. Seo, H., Lee, D. Neural basis of learning and preference during social decision-making. Curr Opin Neurobiol. 22 (6), 990-995 (2012).
  2. Bray, J., et al. Social bonds predict dominance trajectories in adult male chimpanzees. Anim Behav. 179, 339-354 (2021).
  3. Tibbetts, E. A., Pardo-Sanchez, J., Weise, C. The establishment and maintenance of dominance hierarchies. Philos Trans R Soc B. 377 (1845), 20200450(2022).
  4. Chase, I. D., Tovey, C., Spangler-Martin, D., Manfredonia, M. Individual differences versus social dynamics in the formation of animal dominance hierarchies. Proc Natl Acad Sci U S A. 99 (8), 5744-5749 (2002).
  5. DeLorey, T. M., et al. Gabrb3 gene deficient mice exhibit impaired social and exploratory behaviors, deficits in non-selective attention and hypoplasia of cerebellar vermal lobules: a potential model of autism spectrum disorder. Behav Brain Res. 187 (2), 207-220 (2008).
  6. Lee, J., Green, M. F. Social preference and glutamatergic dysfunction: underappreciated prerequisites for social dysfunction in schizophrenia. Trends Neurosci. 39 (9), 587-596 (2016).
  7. Fortier, A. V., et al. Prefrontal circuits guiding social preference: implications in autism spectrum disorder. Neurosci Biobehav Rev. 141, 104803(2022).
  8. Weiner, J. Social Relationships of Individuals with ADHD Across the Lifespan. Clinical Handbook of ADHD Assessment and Treatment Across the Lifespan. Matson, J. , Springer. Cham. (2023).
  9. Toth, I., Neumann, I. D. Animal models of social avoidance and social fear. Cell Tissue Res. 354, 107-118 (2013).
  10. Guo, M., Sun, L. From rodents to humans: rodent behavioral paradigms for social behavioral disorders. Brain Circ. 9 (3), 154-161 (2023).
  11. Geng, Y., Peterson, R. T. The zebrafish subcortical social brain as a model for studying social behavior disorders. Dis Model Mech. 12 (8), dmm039446(2019).
  12. Ogawa, S., Pfaff, D. W., Parhar, I. S. Fish as a model in social neuroscience: conservation and diversity in the social brain network. Biol Rev. 96 (3), 999-1020 (2021).
  13. Moss, S. M. Notes on the habits of a domesticated white rat, and a terrier dog (Flora), that lived in harmony together. Mag Nat Hist. 9, 182-185 (1836).
  14. Kietzman, H. W., Gourley, S. L. How social information impacts action in rodents and humans: the role of the prefrontal cortex and its connections. Neurosci Biobehav Rev. 147, 105075(2023).
  15. Bryda, E. C. The mighty mouse: the impact of rodents on advances in biomedical research. Mo Med. 110 (3), 201-211 (2013).
  16. Nadler, J. J., et al. Automated apparatus for quantitation of social approach behaviors in mice. Genes Brain Behav. 3 (5), (2004).
  17. Yang, M., Silverman, J. L., Crawley, J. N. Automated three-chambered social approach task for mice. Curr Protoc Neurosci. 56, 8.26.1-8.26.16 (2011).
  18. Zhao, C., Gammie, S. C. The circadian gene Nr1d1 in the mouse nucleus accumbens modulates sociability and anxiety-related behaviour. Eur J Neurosci. 48 (3), 1924-1943 (2018).
  19. Arakawa, H. Revisiting sociability: factors facilitating approach and avoidance during the three-chamber test. Physiol Behav. 272, 114373(2023).
  20. Crawley, J. N. Designing mouse behavioral tasks relevant to autistic-like behaviors. Ment Retard Dev Disabil Res Rev. 10 (4), 248-258 (2004).
  21. Ehninger, D., et al. Gestational immune activation and Tsc2 haploinsufficiency cooperate to disrupt fetal survival and may perturb social behavior in adult mice. Mol Psychiatry. 17 (1), 62-70 (2012).
  22. Ward, A. J. W., Kent, M. I. A., Webster, M. M. Social recognition and social attraction in group-living fishes. Front Ecol Evol. 8, 15(2020).
  23. Gerlai, R. Misbehaving fish: the role of these simple vertebrates in the analysis of human brain function and dysfunction. Brain Res. 1863, 149795(2025).
  24. Norton, W., Bally-Cuif, L. Adult zebrafish as a model organism for behavioural genetics. BMC Neurosci. 11 (1), 90(2010).
  25. Faustino, A. I., Tacão-Monteiro, A., Oliveira, R. F. Mechanisms of social buffering of fear in zebrafish. Sci Rep. 7, 44329(2017).
  26. Akinrinade, I. D., Varela, S. A. M., Oliveira, R. F. Sex differences in social buffering and social contagion of alarm responses in zebrafish. Anim Cogn. 26 (4), 1307-1318 (2023).
  27. Ariyasiri, K., et al. Pharmacological (ethanol) and mutation (sam2 KO) induced impairment of novelty preference in zebrafish quantified using a new three-chamber social choice task. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 88, 53-64 (2018).
  28. Angiulli, E., et al. Increase in environmental temperature affects exploratory behaviour, anxiety and social preference in Danio rerio. Sci Rep. 10 (1), 5385(2020).
  29. Lindeyer, C. M., et al. Nonapeptide influences on social behaviour: effects of vasotocin and isotocin on shoaling and interaction in zebrafish. Behaviour. 152 (7-8), 897-915 (2015).
  30. Landin, J., et al. Oxytocin receptors regulate social preference in zebrafish. Sci Rep. 10 (1), 5435(2020).
  31. Aslanzadeh, M., et al. The body size of stimulus conspecifics affects social preference in a binary choice task in wild-type, but not in dyrk1aa mutant, zebrafish. Zebrafish. 16 (3), 262-267 (2019).
  32. Ribeiro, D. Oxytocin receptor signalling modulates novelty recognition but not social preference in zebrafish. J Neuroendocrinol. 32 (4), e12834(2020).
  33. Velkey, A. J., et al. High fidelity: assessing zebrafish (Danio rerio) responses to social stimuli across several levels of realism. Behav Processes. 164, 100-108 (2019).
  34. Velkey, A. J., Koon, C. H., Danstrom, I. A., Wiens, K. M. Female zebrafish (Danio rerio) demonstrate stronger preference for established shoals over newly-formed shoals in the three-tank open-swim preference test. PLoS One. 17 (9), e0265703(2022).
  35. Velkey, A. J., et al. Zebrafish (Danio rerio) prefer undisturbed shoals over shoals exposed to the synthetic alarm substance hypoxanthine-3N-oxide (C5H4N4O2). Biology. 14 (3), 233(2025).
  36. Canzian, J., Fontana, B. D., Quadros, V. A., Rosemberg, D. B. Conspecific alarm substance differently alters group behavior of zebrafish populations: putative involvement of cholinergic and purinergic signaling in anxiety- and fear-like responses. Behav Brain Res. 320, 255-263 (2017).
  37. Do Nascimento, B. G., Maximino, C. Social investigation and social novelty in zebrafish: roles of salience and novelty. Behav Processes. 210, 104903(2023).
  38. Bolgan, M., O’Brien, J., Gammell, M. The behavioural repertoire of Arctic charr (Salvelinus alpinus (L.)) in captivity: a case study for testing ethogram completeness and reducing observer effects. Ecol Freshw Fish. 25 (2), 318-328 (2016).
  39. Thomsen, H., Jensen, T. H., Ydesen, K., Madsen, N. Use of ethograms to analyse shoaling behaviour of mackerel (Scomber scombrus) in an aquarium. Genet Biodivers J. , (2020).
  40. Rodriguez, A., et al. ToxTrac: a fast and robust software for tracking organisms. Methods Ecol Evol. 9 (3), 460-464 (2018).
  41. Pereira, T. D., et al. SLEAP: a deep learning system for multi-animal pose tracking. Nat Methods. 19 (4), 486-495 (2022).
  42. Mathis, A., et al. DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nat Neurosci. 21 (9), 1281-1289 (2018).
  43. Gerlai, R. Social behavior of zebrafish: from synthetic images to biological mechanisms of shoaling. J Neurosci Methods. 234, 59-65 (2014).
  44. Collar, D. C., Thompson, J. S., Ralston, T. C., Hobbs, T. J. Fast-start escape performance across temperature and salinity gradients in mummichog Fundulus heteroclitus. J Fish Biol. 96 (3), 755-767 (2020).
  45. Collar, D. C., Hobbs, T. J., Thompson, J. S. Scaling of fast-start performance and its thermal dependence in mummichog Fundulus heteroclitus. J Fish Biol. 104 (3), 611-623 (2024).
  46. Collar, D. C., Stanley, K. L., Thompson, J. S. Fast-start performance and its dependence on temperature and salinity in sheepshead minnow (Cyprinodon variegatus). Environ Biol Fishes. 108 (10), 1515-1530 (2025).

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