C. elegans Seguimiento y Medición del Comportamiento
17 de noviembre de 2012
Hemos desarrollado un sistema de seguimiento de vídeo de tasa microscopio que puede registrar y cuantificar C. elegans Comportamiento a alta resolución y alta velocidad. También se han desarrollado métodos computacionales para reducir la dimensionalidad de las imágenes de gusano a un conjunto fundamental de mediciones que describen completamente la forma del gusano.
La locomoción de la elegancia marina es una herramienta importante en el descubrimiento de genes y neuronas implicadas en el comportamiento de la elegancia marina. La elegancia del mar se somete a comportamientos locomotores estereotipados, como movimientos hacia adelante y hacia atrás, y varios tipos de giros al cambiar su forma. Para cuantificar estos movimientos a largas distancias y a alta resolución espacial y temporal, hemos construido un rastreador de gusanos para capturar el movimiento de la elegancia marina mientras se arrastra por la superficie de una placa de agar.
También hemos desarrollado software para aislar y analizar cuantitativamente estos movimientos utilizando programas personalizados escritos en la vista de laboratorio y matlab. Un desafío de todos los sistemas de seguimiento de video es que generan una enorme cantidad de datos que son altamente dimensionales. Nuestro programa de procesamiento de imágenes y análisis de datos debido a este desafío al reducir las formas de los gusanos a un conjunto de componentes independientes, hemos reconstruido de manera integral el comportamiento de los gusanos en función de solo tres o cuatro dimensiones.
Una placa de agar se ilumina con una fuente de luz de fibra y se visualiza con una cámara. Este sistema se monta en una etapa de traslación XY. La etapa es movida por motores paso a paso estándar, que están conectados a un controlador de motor paso a paso.
El controlador y la cámara están conectados a la computadora y controlados por programas personalizados escritos en la vista de laboratorio. La cámara toma imágenes de la superficie de una placa de agar e identifica objetos oscuros sobre un fondo claro. Se hace una marca de calibración para el proceso de calibración automática pinchando la superficie del agar.
Con un súbdita sin fin, la calidad de la imagen se ajusta para que el programa informático pueda cuantificar los objetos en tiempo real. La ganancia, el brillo y la velocidad de obturación de la cámara se pueden ajustar para proporcionar un objeto oscuro sobre un fondo blanco. La imagen binaria filtrada, que es utilizada por el programa de seguimiento, se puede verificar.
El software tiene una función de calibración automática que calcula la matriz de calibración moviendo un objeto de prueba. Una distancia fija. Las distancias en píxeles se calibran según los pasos realizados por el motor paso a paso mediante la matriz de calibración.
Después de la calibración, el sistema está listo para funcionar y no es necesario recalibrarlo a menos que se cambie el aumento o si se reposiciona la cámara. Se utilizará un anillo de cobre para acorralar a los gusanos y evitar que migren al borde de la placa. Caliente el anillo primero colocándolo sobre un bloque de calor o equivalente.
El anillo debe calentarse durante aproximadamente un minuto. Coloque el anillo en una placa de agar fresco y presione ligeramente hacia abajo para incrustarlo en la superficie del agar. Y se utilizará una placa de agar llena de tampón NGM para lavar los residuos de alimentos de los gusanos en etapa L 4 y adultos jóvenes.
Después de recoger gusanos en el tampón NGM, déjelos nadar durante unos minutos. Coloque con cuidado uno de los gusanos lavados en la placa de rastreo cerca del centro del anillo. Esta placa se utilizará más adelante para el rastreador de gusanos.
Coloque la placa preparada en la etapa del rastreador de gusanos. Ejecute el programa de vista de laboratorio y seleccione las opciones si es necesario, como la ubicación de las imágenes, los tipos de imágenes, las medidas y la configuración de la cámara. Con el joystick, mueva el microscopio hasta que una imagen del gusano esté en el campo de visión de la pantalla de la computadora.
A continuación, pulse track para activar el programa de seguimiento. Aquí mostramos un gusano rastreado en tiempo real. El programa informático mide los movimientos de las imágenes binarias filtradas como se muestra y puede realizar mediciones de esta imagen en tiempo real.
Después del seguimiento, se puede hacer una reconstrucción de la trayectoria global a partir de los movimientos del motor paso a paso, mientras que los cambios de forma locales del gusano se pueden ver en detalle. Los gusanos se arrastran haciendo movimientos ondulatorios. Capturamos estos movimientos esqueletizando el gusano en una sola curva central, y luego describiendo esta curva como un conjunto de ángulos.
A continuación, descomponemos los esqueletos en sus formas fundamentales, también conocidas como vectores eigen. Con estos modos eigen, podemos reconstruir las formas de los gusanos y cuantificar los movimientos del gusano. Usando los dos primeros modos, podemos capturar específicamente la posición de fase del ciclo ondulatorio del gusano como se ve en el segundo panel.
El primer panel muestra la distribución conjunta de los modos uno y dos, destacando un ciclo límite circular. El movimiento de fase en una dirección corresponde al movimiento hacia adelante y el movimiento de fase en la otra dirección corresponde al movimiento hacia atrás. Por lo tanto, la velocidad de fase corresponde a la velocidad del gusano.
En el espacio real, la fuerte correlación de la fase y la velocidad del mundo real se puede ver en el último panel. Usando la velocidad de fase derivada del modo Eigen, podemos descubrir algunos detalles sutiles del comportamiento de la elegancia marina que pasarían desapercibidos a simple vista. Por ejemplo, la distribución conjunta de la velocidad de fase y la fase indica claramente que los gusanos salen y entran en el estado de avance preferentemente en fases específicas de movimiento.
Aquí hemos demostrado un sistema de seguimiento fácil de usar que registra imágenes detalladas del comportamiento de los silicones como un rastreo en la superficie y las placas ACA. La cantidad de información contenida en estas imágenes es vasta y altamente dimensional, por lo que también hemos creado un método para reducir la dimensionalidad de los datos en las cuatro medidas fundamentales. Estas medidas son fáciles de interpretar con respecto al comportamiento del gusano.
Este trabajo se genera para medir el comportamiento de los gusanos con modificaciones más bajas, y el sistema también se puede utilizar para medir la actividad neuronal utilizando genes genéticos y regiones recubiertas. El sistema en su conjunto tiene un diseño flexible y se puede utilizar con otros sistemas de rastreo como la ley Doof, LOE.
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Visión general
Este estudio presenta un sistema de microscopio de seguimiento a velocidad de video diseñado para registrar y cuantificar el comportamiento de C. elegans con alta resolución y velocidad. La investigación también introduce métodos computacionales para simplificar el análisis de imágenes de gusanos, capturando mediciones de forma esenciales.
Componentes clave del estudio
Área de la ciencia
- Neurociencia
- Análisis conductual
- Técnicas de imagen
Antecedentes
- C. elegans es un organismo modelo para estudiar la locomoción y el comportamiento.
- Comprender la locomoción puede revelar información sobre funciones genéticas y neuronales.
- Los métodos de seguimiento tradicionales generan conjuntos de datos grandes y complejos.
- La reducción de dimensionalidad es crucial para un análisis efectivo de datos.
Propósito del estudio
- Desarrollar un sistema de seguimiento de alta velocidad para C. elegans.
- Cuantificar comportamientos de locomoción con precisión.
- Crear software para analizar datos de movimiento.
Métodos utilizados
- Sistema de microscopio de seguimiento a velocidad de video para capturar el movimiento del gusano.
- Software personalizado desarrollado en LabVIEW y MATLAB para el análisis de datos.
- Técnicas de reducción de dimensionalidad para simplificar los datos de imagen.
- Análisis cuantitativo de patrones de locomoción a largas distancias.
Principales resultados
- Secuenciamiento exitoso de la locomoción de C. elegans a alta resolución.
- Reducción efectiva de datos de imagen complejos a mediciones de forma fundamentales.
- Reconstrucción integral del comportamiento del gusano usando un número limitado de dimensiones.
- Mejora en la comprensión de comportamientos locomotores estereotipados.
Conclusiones
- El sistema desarrollado proporciona una herramienta poderosa para estudiar el comportamiento de C. elegans.
- Las técnicas de reducción de dimensionalidad facilitan el análisis de conjuntos de datos complejos.
- Esta investigación contribuye a la comprensión de las influencias genéticas y neuronales en el comportamiento.
Preguntas frecuentes
Executive Industry Relevance
Quantitative behavioral tracking of C. elegans enables high-resolution phenotyping critical for early-stage target validation and mechanistic de-risking in neurogenetics and sensory biology. Dimensionality reduction of locomotion data supports predictive confidence in linking genetic or neuronal perturbations to functional outcomes. This capability strengthens translational continuity from discovery through preclinical model development in biopharma R&D portfolios.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of genetic and neuronal hypotheses through precise behavioral phenotyping.
- Supports functional target validation by linking gene or neuron manipulation to measurable locomotory outputs.
- Facilitates mechanistic de-risking by reducing behavioral complexity to interpretable dimensions.
Screening & Assay Development
- Prepares validated behavioral assays for downstream compound or genetic screening workflows.
- Standardizes locomotion measurements for reproducibility and cross-study comparability.
- Generates quantitative outputs suitable for high-content screening and automated analysis.
Translational & Preclinical Research
- Aligns behavioral phenotypes with disease-relevant endpoints in neurobiology and sensory disorders.
- Enables continuity from genetic discovery to preclinical model validation using robust behavioral metrics.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by providing predictive behavioral readouts.
Pipeline & Workflow Integration
This tracking and analysis system integrates into the discovery-to-preclinical continuum, supporting hypothesis testing, assay development, and translational research in genetically tractable models.
- Discovery Biology: Quantifies behavioral outputs for hypothesis-driven genetic and neuronal studies.
- Screening: Provides standardized, reproducible locomotion assays for compound or genetic screens.
- Analytics: Delivers dimensionality-reduced, quantitative behavioral metrics for robust statistical comparison.
- Translational Research: Bridges discovery findings to preclinical endpoints using interpretable behavioral measures.
- Enterprise Reuse: Offers a flexible, scalable platform adaptable to other crawling model organisms.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in behavioral genetics.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of behavioral assays.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by enabling robust phenotypic screening.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of neurogenetic targets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral analysis, image processing, and data dimensionality reduction.
- Needs integrated imaging, motorized stage, and computational infrastructure for real-time tracking and analysis.
- Demands cross-team standardization of assay setup and calibration procedures.
- Adaptable to other crawling organisms with similar locomotory behaviors.
- Data management and storage considerations due to high-dimensional video outputs.
