Name: Cartografía automatizada del espacio visual de los ojos compuestos de la mosca doméstica (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-03-31T14:20:00.000+00:00
Duration: 8 min 34 s
Description: Aprende a cartografiar automáticamente el espacio visual de ojos compuestos en moscas domésticas mediante microscopía epi-iluminada y algoritmos de procesamiento de imágenes. Este método permite obtener datos cuantitativos sobre la distribución de ejes visuales.

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Este estudio fue apoyado financieramente por la Oficina de Investigación Científica de la Fuerza Aérea / Oficina Europea de Investigación y Desarrollo Aeroespacial AFOSR / EOARD (subvención FA9550-15-1-0068, a D.G.S.). Agradecemos al Dr. Primož Pirih por muchas discusiones útiles y a Kehan Satu, Hein Leertouwer y Oscar Rincón Cardeño por su ayuda.

El protocolo está de acuerdo con las pautas de cuidado de insectos de la Universidad.
1. Preparación de una mosca doméstica, Musca domestica
<ol><li>Recoger la mosca de la población criada en laboratorio. Coloque la mosca en el soporte de latón (Figura 1).<ol>
<li>Corte 6 mm de la parte superior del tubo de sujeción (ver Tabla de Materiales). La nueva parte superior del tubo tiene un diámetro externo de 4 mm y un diámetro interno de 2,5 mm (Figura 1A). Coloque la mosca viva dentro del tubo, selle el tubo con algodón para evitar dañar la mosca y empuje la mosca de tal manera que la cabeza sobresalga del tubo y su cuerpo esté restringido (Figura 1B). Inmovilizar la cabeza con cera de abeja de tal manera que los ojos permanezcan descubiertos (Figura 1C-E).</li>
		<li>Vuelva a cortar el tubo de tal manera que la longitud del tubo sea de 10 mm (Figura 1C). Coloque el tubo de plástico con la mosca en el soporte de latón, de modo que un ojo de la mosca apunte hacia arriba cuando el soporte esté apoyado en una mesa (Figura 1D, E).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Ajuste la orientación del tubo de tal manera que con la elevación del goniómetro a 0 ° (es decir, la etapa azimutal está en posición horizontal), el haz de iluminación vertical del microscopio sea perpendicular a la superficie del ojo en una región central, entre ventral y dorsal, y entre los bordes anterior y posterior del ojo, de modo que todo el ojo pueda escanearse dentro del rango de acimut y elevación permitido por la configuración.</li>
</ol>2. Alineación del eje azimutal giratorio del goniómetro con el eje óptico del microscopio
<ol><li>Monte un pasador de alineación en la etapa de rotación azimutal para que la posición x-y de la punta se pueda ajustar para que coincida con el eje azimutal en la etapa motorizada. Mientras visualiza con el microscopio, equipado con un objetivo 5x, concéntrese en la punta utilizando el joystick del eje Z (Figura 2).</li>
	<li>Alinee el ajuste x-y del eje azimutal con el eje óptico del microscopio y asegúrese de que los ejes rotativos de elevación y acimut estén prealineados con el pasador centrado, utilizando los joysticks de los ejes x e y.</li>
	<li>Manipula los joysticks de acimut y elevación para comprobar si el pin está centrado con respecto a ambos grados de libertad. Cuando está bien centrada, la punta del pasador permanece, aproximadamente, en la misma posición durante las rotaciones de acimut y elevación.</li>
</ol>3. Alineación del ojo de mosca con las etapas motorizadas
<ol><li>Con la etapa de elevación a 0°, monte la mosca y su soporte en la etapa azimutal. Observa el ojo de la mosca con el microscopio.</li>
	<li>Con el LED de iluminación encendido, ajuste la posición horizontal de la mosca para que el centro del pseudopúplo esté alineado con el microscopio. Ajuste la posición vertical de la mosca utilizando el tornillo giratorio del soporte (Figura 1D), de modo que el pseudopúplo profundo (DPP; Figura 3) 19,20,21 se enfoca en el nivel del eje de elevación.</li>
	<li>Alinee el DPP con respecto a los ejes de acimut y elevación centrándolo en el campo de visión (ver Figura 2). Use los imanes pegados a la parte inferior del soporte de la mosca para fijarlo firmemente a una placa de hierro montada en la etapa de acimut, al tiempo que permite ajustes de deslizamiento manuales.<ol>
<li>Cambie la vista a la cámara digital montada en el microscopio. Ejecute la inicialización de software del sistema GRACE, que incluye la inicialización de los controladores del motor y el controlador LED Arduino (Figura 4). Por lo tanto, abra MATLAB R2020a o una versión superior. Ejecute el script de MATLAB Initialize_All_Systems (archivo complementario 1).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Confirme si el pseudopúpulo de la mosca (Figura 3B, C) está en el centro de la imagen proyectada en la pantalla de la computadora.</li>
</ol>4. Enfoque automático y autocentro
<ol><li>Llevar el foco al nivel del pseudopúplo corneal (CPP; Figura 3B) 19,20,21 manualmente mediante el joystick del eje Z.</li>
	<li>Ejecute el algoritmo de enfoque automático (Archivo suplementario 1, script AF) para obtener una imagen nítida a nivel de la córnea. Compruebe devolviendo el foco al nivel DPP ajustando la etapa motorizada del eje Z. Almacene la distancia entre el DPP y el CPP (en pasos de motor).</li>
	<li>Ajuste el centrado pseudopupil ejecutando el algoritmo de autocentrado (archivo complementario 1, script AC). Vuelva a centrar la atención en el nivel de CPP.</li>
	<li>Vuelva a ejecutar el algoritmo de enfoque automático. Cero las etapas motorizadas en sus posiciones actuales (X,Y,Z,E,A) = (0,0,0,0,0), donde E es elevación y A es acimut.</li>
	<li>Ejecute el algoritmo de escaneo (Archivo suplementario 1, script Scan_Begin), que muestrea las imágenes oculares a lo largo de las trayectorias en pasos de 5 °, mientras realiza los algoritmos de autocentrado y enfoque automático.</li>
	<li>Al final del muestreo, apague el controlador LED y los controladores del motor.</li>
	<li>Procese las imágenes aplicando los algoritmos de procesamiento de imágenes (Archivo Complementario 1, script ImProcFacets).</li>
</ol>

<ol><li>Land, M. F., Nilsson, D. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLand%2C+MF+%22Animal+Eyes%22">Animal Eyes</a>. , Oxford University Press. (2012).</li>
<li>Cronin, T. W., Johnsen, S., Marshall, N. J., Warrant, E. J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCronin%2C+TW+%22Visual+Ecology%22">Visual Ecology</a>. , Princeton University Press. (2014).</li>
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<li>Taylor, G. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bumblebee+visual+allometry+results+in+locally+improved+resolution+and+globally+improved+sensitivity%5BTitle%5D)+AND+%22eLife%22%5BJournal%5D)">Bumblebee visual allometry results in locally improved resolution and globally improved sensitivity.</a> eLife. 8, 40613(2019).</li>
<li>Rigosi, E., Warrant, E. J., O'Carroll, D. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new%2C+fluorescence-based+method+for+visualizing+the+pseudopupil+and+assessing+optical+acuity+in+the+dark+compound+eyes+of+honeybees+and+other+insects%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">A new, fluorescence-based method for visualizing the pseudopupil and assessing optical acuity in the dark compound eyes of honeybees and other insects.</a> Scientific Reports. 11, 21267(2021).</li>
</ol>

Los autores no tienen conflictos de intereses que informar.

La distribución espacial de los ejes visuales de los ojos de la mosca doméstica se puede trazar utilizando el fenómeno pseudopupil de los ojos compuestos y los cambios de reflexión causados por el mecanismo de la pupila dependiente de la luz. Por lo tanto, una mosca investigada se monta en un sistema goniométrico, que permite la inspección del patrón de faceta local con una configuración de microscopio equipada con una cámara digital, todo bajo control informático. El análisis de imágenes produce mapas oculares. Una difi...

La compacidad de los sistemas visuales de insectos y la agilidad de sus propietarios, que demuestran un procesamiento de información visual altamente desarrollado, han intrigado a personas de orígenes científicos y no científicos. Los ojos compuestos de insectos han sido reconocidos como potentes dispositivos ópticos que permiten capacidades visuales agudas y versátiles 1,2. Las moscas, por ejemplo, son bien conocidas por sus respuestas rápidas a los objetos en movimiento, y las abejas son famosas por poseer visión del color y visión de polarización2.
Los ojos compuestos de los artrópodos consisten en numerosas unidades anatómicamente similares, los ommatidios, cada uno de los cuales está cubierto por una lente facetaria. En Diptera (moscas), el ensamblaje de lentes facetarias, conocidas colectivamente como la córnea, a menudo se aproxima a un hemisferio. Cada ommatidium toma muestras de luz incidente desde un pequeño ángulo sólido con medio ancho del orden de 1°. Los ommatidios de los dos ojos juntos muestran aproximadamente el ángulo sólido completo, pero los ejes visuales de los ommatidios no están distribuidos uniformemente. Ciertas áreas oculares tienen una alta densidad de ejes visuales, lo que crea una región de alta agudeza espacial, coloquialmente llamada fóvea. La parte restante del ojo tiene entonces una resolución espacial más gruesa 3,4,5,6,7,8,9.
Un análisis cuantitativo de la organización óptica de los ojos compuestos es crucial para estudios detallados del procesamiento neuronal de la información visual. Los estudios de las redes neuronales del cerebro de un insecto10 a menudo requieren el conocimiento de la distribución espacial de los ejes ommatídicos. Además, los ojos compuestos han inspirado varias innovaciones técnicas. Muchas iniciativas para producir ojos artificiales bioinspirados se han basado en estudios cuantitativos existentes de ojos compuestos reales 11,12,13. Por ejemplo, se diseñó un sensor basado en semiconductores con alta resolución espacial basado en el modelo de ojos compuestos de insectos 11,14,15,16,17. Sin embargo, los dispositivos desarrollados hasta ahora no han implementado las características reales de los ojos de insectos existentes. Las representaciones precisas de los ojos compuestos de insectos y su organización espacial requerirán datos detallados y confiables de los ojos naturales, que no están ampliamente disponibles.
La razón principal de la escasez de datos es la extrema tediosidad de los procedimientos disponibles para trazar las características espaciales de los ojos. Esto ha motivado los intentos de establecer un procedimiento de mapeo ocular más automatizado. En un primer intento de análisis automatizados de ojos compuestos de insectos, Douglass y Wehling18 desarrollaron un procedimiento de escaneo para mapear los tamaños de las facetas en la córnea y demostraron su viabilidad para algunas especies de moscas. Aquí ampliamos su enfoque desarrollando métodos no solo para escanear las facetas de la córnea, sino también para evaluar los ejes visuales de los ommatidios a los que pertenecen las facetas. Presentamos el caso de los ojos de mosca doméstica para ejemplificar los procedimientos involucrados.
La configuración experimental para escanear los ojos de los insectos es: parcialmente óptica, es decir, un microscopio con cámara y óptica de iluminación; parcialmente mecánico, es decir, un sistema de goniómetro para rotar el insecto investigado; y parcialmente computacional, es decir, el uso de controladores de software para los instrumentos y programas para ejecutar mediciones y análisis. Los métodos desarrollados abarcan una variedad de procedimientos computacionales, desde la captura de imágenes, la elección de canales de cámara y el establecimiento de umbrales de procesamiento de imágenes hasta el reconocimiento de ubicaciones de facetas individuales a través de puntos brillantes de luz reflejados desde sus superficies convexas. Los métodos de transformada de Fourier fueron cruciales en el análisis de imágenes, tanto para detectar facetas individuales como para analizar los patrones de facetas.
El documento está estructurado de la siguiente manera. Primero presentamos la configuración experimental y el fenómeno pseudopupil, el marcador óptico utilizado para identificar los ejes visuales de los fotorreceptores en ojos vivos 19,20,21. Posteriormente, se describen los algoritmos utilizados en el procedimiento de escaneo y análisis de imágenes.

<table><tbody><tr><td>Cámara digital</td><td>PointGrey</td><td>BFLY-U3-23S6C-C</td><td>Adquisición de imágenes amplificadas y comunicación digital con PC LED estrella</td></tr> de <tr><td>alta potencia Velleman</td><td></td><td>LH3WW</td><td>Fuente de luz para la observación y la obtención de imágenes del ojo compuesto</td></tr><tr><td>Soporte para la mosca investigada</td><td>Universidad de Groningen</td><td></td><td>Diferentes diseños fueron fabricados por el taller universitario</td></tr><tr><td>Motor lineal</td><td>ELERO</td><td>ELERO Junior 1, versión C</td><td>Acciona el microscopio superior hacia arriba y hacia abajo. (Carga 300N, velocidad de carrera 15mm/s, corriente nominal 1.2A)</td></tr><tr><td>Cera de fusión a baja temperatura</td><td>varias</td><td></td><td>La cera de punto de fusión a baja temperatura sirve para inmovilizar la mosca y fijarla al soporte</td></tr><tr><td>Microscopio</td><td>Zeiss</td><td></td><td>Cualquier marca de microscopio alternativa servirá; el objetivo preferido es un</td></tr><tr><td>motor 5x y controlador LED</td><td>Universidad de Groningen</td><td>Z-o1</td><td>Diseñado y construido por la Universidad de Groningen y basado en las tecnologías Arduino y Adafruit.</td></tr><tr><td>Escenario motorizado</td><td>Standa (Vilnius, Lituania)</td><td>8MT175-50XYZ-8MR191-28</td><td>Un escenario motorizado de 6 ejes modificado para tener 5 grados de libertad.</td></tr><tr><td>Componentes ópticos</td><td>LINUS</td><td></td><td>Varios diagramas y lentes que forman un sistema de epi-iluminación (ver Stavenga, Journal of Experimental Biology 205, 1077-1085, 2002)</td></tr><tr><td>PC ejecutando MATLAB</td><td>Universidad de Groningen</td><td></td><td>El PC es capaz de procesar las imágenes de la cámara PointGrey, controlar la intensidad del LED y enviar comunicados de control a los controladores del motor del sistema</td></tr><tr><td>. 3.34A)</td><td>Standa (Vilnius, Lituania)</td><td>PUP120-17 Fuente de</td><td>alimentación dedicada para los controladores de motor</td></tr><tr><td>STANDA Soldador</td><td>varios</td><td></td><td>Utilizado para fundir la cera</td></tr><tr>Controlador paso a<td>paso y de motor de CC</td><td>Standa (Vilnius, Lituania)</td><td>8SMC4-USB-B9-B9</td><td>Controladores dedicados para la etapa motorizada STANDA capaz de comunicarse con MATLAB</td></tr><tr><td>Finntip-61</td><td>Finnpipette Ky, Helsinki</td><td>FINNTIP-61, 200-1000&mu; L PUNTAS</td> DE <td>PIPETA PARA PIPETAS FINAS, 400/CAJA. Se utiliza para sujetar la mosca Pluma</td></tr> de <tr><td>tallado Herramienta de modelado/quema de hilos</td><td>Max Wax</td><td></td><td>La punta del bolígrafo de tallado está diseñada para transferir cera a la cabeza de la mosca</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks, Natick, MA, EE. UU</td><td>. Programa principal más cajas de herramientas de adquisición de imágenes, análisis de imágenes y control de instrumentos.</td><td>Lenguaje de programación utilizado para implementar los algoritmos</td></tr></tbody></table>

cartografía automatizada del espacio visual de los ojos compuestos de la mosca doméstica

Automated Charting of the Visual Space of Housefly Compound Eyes

Este artículo describe la medición automática de la organización espacial de los ejes visuales de los ojos compuestos de insectos, que consisten en varios miles de unidades visuales llamadas ommatidia. Cada ommatidio toma muestras de la información óptica desde un pequeño ángulo sólido, con una sensibilidad distribuida gaussiana aproximada (medio ancho del orden de 1°) centrada alrededor de un eje visual. Juntos, los ommatidios recopilan la información visual de un campo de visión casi panorámico. La distribución espacial de los ejes visuales determina así la resolución espacial del ojo. El conocimiento de la organización óptica de un ojo compuesto y su agudeza visual es crucial para los estudios cuantitativos del procesamiento neuronal de la información visual. Aquí presentamos un procedimiento automatizado para mapear los ejes visuales de un ojo compuesto, utilizando un fenómeno óptico intrínseco e in vivo , el pseudopúpilo y el mecanismo de la pupila de las células fotorreceptoras. Describimos la configuración optomecánica para escanear ojos de insectos y utilizamos los resultados experimentales obtenidos de una mosca doméstica, Musca domestica, para ilustrar los pasos en el procedimiento de medición.

Animales y estimulación óptica Los experimentos se realizan en moscas domésticas (Musca domestica) obtenidas de un cultivo mantenido por el Departamento de Genética Evolutiva de la Universidad de Groningen. Antes de las mediciones, una mosca se inmoviliza pegándola con una cera de bajo punto de fusión en un tubo bien ajustado. La mosca se monta posteriormente en el escenario de un goniómetro motorizado. El centro de las dos etapas rotativas coincide con el punto focal de una configuración mic...

El protocolo aquí describe la medición de la organización espacial de los ejes visuales de los ojos de las moscas domésticas, mapeados por un dispositivo automático, utilizando el fenómeno pseudopupil y el mecanismo de la pupila de las células fotorreceptoras.

Cartografía automatizada del espacio visual de los ojos compuestos de la mosca doméstica

This paper describes the automatic measurement of the spatial organization of the visual axes of insect compound eyes, which consist of several thousands ...

El sistema y el protocolo están diseñados para analizar el sistema fisiológico de las moscas mediante mapeo con una mínima intervención humana. Con el sistema y el protocolo, podemos saber con precisión cómo se organiza el espacio visual del tamaño de una mosca. Las ventajas del sistema son la reproducibilidad y la velocidad del mapeo.El estudio de los ojos compuestos es una parte importante de la investigación de la visión animal y ha inspirado varias innovaciones técnicas que han producido ojos artificiales. Hemos dado un ejemplo sobre cómo construir y probar un dispositivo automático para escanear ojos compuestos. Los detalles del desarrollo de algoritmos que unen las partes necesitan una atención particular.Comience con la recolección de una mosca de la población criada en laboratorio. Prepare un tubo de sujeción cortando seis milímetros de la parte superior para que el tubo tenga un diámetro externo de cuatro milímetros y un diámetro interno de 2,5 milímetros en la parte superior. Coloque la mosca dentro del tubo cortado y selle el tubo con algodón para evitar dañar la mosca.Luego empuje la mosca de tal manera que la cabeza sobresalga del tubo y el cuerpo quede sujeto en el tu

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Control nervioso y los procesos cognitivos pueden ser estudiados a través de los movimientos oculares. El software VisualEyes permite a un operador para programar los estímulos en dos pantallas de ordenador de forma independiente utilizando un lenguaje de scripting personalizado simple. El sistema puede estimular los movimientos oculares sacádicos tándem (y seguimiento lento) o movimientos oculares opuestas (de convergencia) o cualquier combinación.

VisualEyes: Un sistema de software modular para experimentación oculomotor

Fuente: Wagner, K. et al., Estudio del tráfico de proteínas de membrana en células fotorreceptoras de Drosophila utilizando proteínas marcadas con eGFP. J. Vis. Exp. (2022). Este video muestra la visualización del tráfico de proteínas de membrana en células fotorreceptoras de Drosophila utilizando proteínas TRPL marcadas con eGFP. En él se detalla la preparación de moscas transgénicas para la obtención de imágenes, la captura de imágenes de fluorescencia de células fotorreceptoras y la...

Estudio del tráfico de proteínas de membrana en células fotorreceptoras de Drosophila

Source: Hellerman, M. B., et al. Live-imaging of the Drosophila Pupal Eye. J. Vis. Exp. (2015)El video muestra una técnica de imagen en vivo para estudiar el patrón de ojos en una pupa de Drosophila melanogaster. Los marcadores marcados con proteína fluorescente verde (GFP) permiten la visualización de la organización y diferenciación celular durante la formación de la estructura ocular en desarrollo.

Imágenes en vivo del ojo de la pupa de Drosophila mediante microscopía de fluorescencia

Este protocolo presenta un método eficiente para obtener imágenes del neuroepitelio vivo del ojo de la pupa de Drosophila. Este método compensa el movimiento del tejido y la topología irregular, mejora la visualización de los límites celulares mediante el uso de múltiples proteínas de unión marcadas con GFP y utiliza un equipo de imágenes fácil de ensamblar.

Live-proyección de imagen de la Drosophila Pupal Ojo

La isla es un ensayo novedoso y rentable que puede utilizarse para evaluar el comportamiento locomotor básico de Drosophila melanogaster. Este manuscrito describe algoritmos para el procesamiento automático de datos y cuantificación objetiva de los datos de ensayo isla, haciendo de este ensayo una lectura sensible, de alto rendimiento para grandes pantallas genéticos o farmacológicos.

Análisis de alto rendimiento del comportamiento Locomotor en el ensayo de la isla de Drosophila

Aquí, se describen métodos no invasivos para la localización de proteínas de membrana fotorreceptoras y la evaluación de la degeneración retiniana en el ojo compuesto de Drosophila utilizando fluorescencia eGFP.

Estudio del tráfico de proteínas de membrana en células fotorreceptoras de Drosophila utilizando proteínas marcadas con eGFP

El sistema ocular de Drosophila es una herramienta útil para estudiar diversos procesos biológicos, en particular las enfermedades neurodegenerativas humanas. Sin embargo, la cuantificación manual de los fenotipos de ojos ásperos puede ser sesgada y poco fiable. Aquí describimos un método por el cual ilastik y Flynotyper se utilizan para cuantificar el fenotipo del ojo de una manera imparcial.

Cuantificación de los fenotipos oculares de Drosophila melanogaster : un enfoque computacional que integra ilastik y flynotyper

Aquí, presentamos un flujo de trabajo rápido y de bajo costo para obtener imágenes de alta resolución de ojos de Drosophila adultas para cuantificar los patrones y los defectos de crecimiento. Describimos nuestro protocolo para la preparación de muestras mediante montaje en punto, adquisición de imágenes de alta resolución y análisis de imágenes.

Un flujo de trabajo rápido y sencillo para la cuantificación de estructuras externas de Drosophila adulta

Los gases que parecen inofensivos a presión atmosférica pueden inducir comportamientos como la narcosis en condiciones hiperbáricas. Las cámaras de presión hiperbáricas convencionales son costosas y requieren mucho trabajo. Este estudio presenta un método sencillo y de bajo coste para examinar los efectos del xenón sobre Drosophila melanogaster a presiones moderadas por debajo de 4 atm.

Validación del sistema de presión hiperbárica con anestesia de xenón para Drosophila melanogaster

Pruebas de sensibilidad visual de las lagartijas con un paradigma de condicionamiento operante que utiliza la reproducción de vídeo de puntos aleatorios kinematograms e invertebrados generadas por ordenador.

Prueba de sensibilidad visual a la velocidad y dirección del movimiento en lagartos

Aprende a cartografiar automáticamente el espacio visual de ojos compuestos en moscas domésticas mediante microscopía epi-iluminada y algoritmos de procesamiento de imágenes. Este método permite obtener datos cuantitativos sobre la distribución de ejes visuales.

Cartografía automatizada del espacio visual de los ojos compuestos de la mosca doméstica

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