Name: Creazione automatica di grafici dello spazio visivo degli occhi composti di Housefly (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-03-31T14:20:00.000+00:00
Duration: 8 min 34 s
Description: Scopri la mappatura automatizzata degli assi visivi negli occhi composti della mosca domestica utilizzando algoritmi di elaborazione delle immagini. Questo metodo fornisce dati quantitativi sulla distribuzione degli assi visivi.

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Questo studio è stato sostenuto finanziariamente dall'Air Force Office of Scientific Research/European Office of Aerospace Research and Development AFOSR/EOARD (grant FA9550-15-1-0068, to D.G.S.). Ringraziamo il Dr. Primož Pirih per molte discussioni utili e Kehan Satu, Hein Leertouwer e Oscar Rincón Cardeño per l'assistenza.

Il protocollo è conforme alle linee guida per la cura degli insetti dell'Università.
1. Preparazione di una mosca domestica, Musca domestica
<ol><li>Raccogli la mosca dalla popolazione allevata in laboratorio. Posizionare la mosca nel supporto in ottone (Figura 1).<ol>
<li>Tagliare 6 mm dalla parte superiore del tubo di ritenuta (vedi Tabella dei materiali). La nuova parte superiore del tubo ha un diametro esterno di 4 mm e un diametro interno di 2,5 mm (Figura 1A). Posizionare la mosca viva all'interno del tubo, sigillare il tubo con cotone per evitare di danneggiare la mosca e spingere la mosca in modo tale che la testa sporga dal tubo e il suo corpo sia trattenuto (Figura 1B). Immobilizzare la testa con cera d'api in modo tale che gli occhi rimangano scoperti (Figura 1C-E).</li>
		<li>Tagliare nuovamente il tubo in modo che la lunghezza del tubo sia di 10 mm (Figura 1C). Posizionare il tubo di plastica con la mosca nel supporto in ottone, in modo tale che un occhio della mosca sia rivolto verso l'alto quando il supporto è appoggiato su un ripiano del tavolo (Figura 1D, E).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Regolare l'orientamento del tubo in modo tale che con l'elevazione del goniometro a 0 ° (cioè lo stadio azimutale sia in posizione orizzontale), il fascio di illuminazione verticale del microscopio sia perpendicolare alla superficie dell'occhio in una regione centrale, tra ventrale e dorsale, e tra i bordi anteriore e posteriore dell'occhio, in modo che l'intero occhio possa essere scansionato entro l'intervallo di azimut e l'elevazione consentiti dall'impostazione.</li>
</ol>2. Allineamento dell'asse azimutale rotante del goniometro con l'asse ottico del microscopio
<ol><li>Montare un perno di allineamento sullo stadio di rotazione azimutale in modo che la posizione x-y della punta possa essere regolata in modo che coincida con l'asse azimutale sullo stadio motorizzato. Durante la visualizzazione con il microscopio, dotato di un obiettivo 5x, concentrarsi sulla punta utilizzando il joystick dell'asse z (Figura 2).</li>
	<li>Allineare la regolazione x-y dell'asse azimutale con l'asse ottico del microscopio e assicurarsi che gli assi rotanti di elevazione e azimut siano preallineati con il perno centrato, utilizzando i joystick degli assi x e y.</li>
	<li>Manipolare l'azimut e i joystick di elevazione per verificare se il perno è centrato rispetto a entrambi i gradi di libertà. Quando è ben centrata, la punta del perno rimane, approssimativamente, nella stessa posizione durante le rotazioni azimutali e di elevazione.</li>
</ol>3. Allineamento dell'occhio di mosca con gli stadi motorizzati
<ol><li>Con lo stadio di elevazione a 0°, montare la mosca e il suo supporto sullo stadio azimutale. Osserva l'occhio della mosca con il microscopio.</li>
	<li>Con il LED di illuminazione acceso, regolare la posizione orizzontale della mosca in modo che il centro dello pseudopupil sia allineato con il microscopio. Regolare la posizione verticale della mosca utilizzando la vite rotante del supporto (Figura 1D), in modo che lo pseudopupil profondo (DPP; Figura 3) 19,20,21 viene messo a fuoco a livello dell'asse di elevazione.</li>
	<li>Allineare il DPP rispetto agli assi azimut e di elevazione centrandolo nel campo visivo (vedere la Figura 2). Utilizzare i magneti incollati sul fondo del portamonete per fissarlo saldamente a una piastra di ferro montata sullo stadio azimutale, consentendo al contempo regolazioni manuali dello scorrimento.<ol>
<li>Passare la vista alla fotocamera digitale montata al microscopio. Eseguire l'inizializzazione del software del sistema GRACE, che include l'inizializzazione dei controller del motore e del controller LED Arduino (Figura 4). Pertanto, apri MATLAB R2020a o versione successiva. Esegui lo script MATLAB Initialize_All_Systems (File supplementare 1).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Confermare se lo pseudopupil della mosca (Figura 3B,C) è al centro dell'immagine proiettata sullo schermo del computer.</li>
</ol>4. Messa a fuoco automatica e autocentrazione
<ol><li>Portare l'attenzione a livello dello pseudopupil corneale (CPP; Figura 3B) 19,20,21 manualmente utilizzando il joystick dell'asse Z.</li>
	<li>Esegui l'algoritmo di messa a fuoco automatica (File supplementare 1, script AF) per ottenere un'immagine nitida a livello di cornea. Controllare riportando la messa a fuoco al livello DPP regolando lo stadio motorizzato dell'asse Z. Memorizzare la distanza tra il DPP e il CPP (in fasi del motore).</li>
	<li>Ottimizza la centratura pseudopupil eseguendo l'algoritmo di autocentering (File supplementare 1, script AC). Riportare l'attenzione al livello CPP.</li>
	<li>Eseguire nuovamente l'algoritmo di messa a fuoco automatica. Azzerare gli stadi motorizzati nelle loro posizioni correnti (X,Y,Z,E,A) = (0,0,0,0,0), dove E è elevazione e A è azimut.</li>
	<li>Esegui l'algoritmo di scansione (File supplementare 1, script Scan_Begin), che campiona le immagini oculari lungo le traiettorie in passi di 5 °, mentre esegui gli algoritmi di autocentrazione e messa a fuoco automatica.</li>
	<li>Al termine del campionamento, spegnere il controller LED e i controller del motore.</li>
	<li>Elaborare le immagini applicando gli algoritmi di elaborazione delle immagini (file supplementare 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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</ol>

Gli autori non hanno conflitti di interesse da segnalare.

La distribuzione spaziale degli assi visivi degli occhi delle mosche domestiche può essere tracciata utilizzando il fenomeno pseudopupil degli occhi composti e i cambiamenti di riflessione causati dal meccanismo della pupilla dipendente dalla luce. Pertanto, una mosca studiata è montata in un sistema goniometrico, che consente l'ispezione del modello di sfaccettatura locale con una configurazione del microscopio dotata di una fotocamera digitale, il tutto sotto il controllo del computer. L'analisi delle immagini produce ...

La compattezza dei sistemi visivi degli insetti e l'agilità dei loro proprietari, dimostrando un'elaborazione delle informazioni visive altamente sviluppata, hanno incuriosito persone provenienti da background sia scientifici che non scientifici. Gli occhi composti di insetti sono stati riconosciuti come potenti dispositivi ottici che consentono capacità visive acute e versatili 1,2. Le mosche, ad esempio, sono ben note per le loro risposte rapide agli oggetti in movimento e le api sono famose per possedere la visione dei colori e la visione polarizzazione2.
Gli occhi composti degli artropodi sono costituiti da numerose unità anatomicamente simili, gli ommatidi, ognuno dei quali è coperto da una lente sfaccettata. Nei Ditteri (mosche), l'assemblaggio di lenti sfaccettate, conosciute collettivamente come cornea, spesso si avvicina a un emisfero. Ogni ommatidium campiona la luce incidente da un piccolo angolo solido con mezza larghezza dell'ordine di 1°. L'ommatidi dei due occhi insieme campiona approssimativamente l'angolo solido completo, ma gli assi visivi dell'ommatidi non sono distribuiti uniformemente. Alcune aree degli occhi hanno un'alta densità di assi visivi, che crea una regione di elevata acuità spaziale, colloquialmente chiamata fovea. La restante parte dell'occhio ha quindi una risoluzione spaziale più grossolana 3,4,5,6,7,8,9.
Un'analisi quantitativa dell'organizzazione ottica degli occhi composti è cruciale per studi dettagliati dell'elaborazione neurale delle informazioni visive. Gli studi sulle reti neurali del cervello di un insetto10 spesso richiedono la conoscenza della distribuzione spaziale degli assi ommatidiali. Inoltre, gli occhi composti hanno ispirato diverse innovazioni tecniche. Molte iniziative per produrre occhi artificiali bio-ispirati sono state costruite su studi quantitativi esistenti di occhi composti reali 11,12,13. Ad esempio, un sensore a semiconduttore con alta risoluzione spaziale è stato progettato sulla base del modello di occhi composti di insetti 11,14,15,16,17. Tuttavia, i dispositivi sviluppati finora non hanno implementato le caratteristiche effettive degli occhi di insetto esistenti. Rappresentazioni accurate degli occhi composti di insetti e della loro organizzazione spaziale richiederanno dati dettagliati e affidabili da occhi naturali, che non sono ampiamente disponibili.
La ragione principale della scarsità di dati è l'estrema noiosità delle procedure disponibili per tracciare le caratteristiche spaziali degli occhi. Ciò ha motivato i tentativi di stabilire una procedura di mappatura oculare più automatizzata. In un primo tentativo di analisi automatizzate degli occhi composti degli insetti, Douglass e Wehling18 hanno sviluppato una procedura di scansione per mappare le dimensioni delle faccette nella cornea e hanno dimostrato la sua fattibilità per alcune specie di mosche. Qui estendiamo il loro approccio sviluppando metodi non solo per scansionare le sfaccettature della cornea, ma anche per valutare gli assi visivi dell'ommatidi a cui appartengono le faccette. Presentiamo il caso degli occhi di mosca domestica per esemplificare le procedure coinvolte.
La configurazione sperimentale per la scansione degli occhi degli insetti è: in parte ottica, cioè un microscopio con fotocamera e ottica di illuminazione; in parte meccanico, cioè un sistema goniometrico per la rotazione dell'insetto indagato; e parzialmente computazionale, cioè l'uso di driver software per gli strumenti e i programmi per l'esecuzione di misurazioni e analisi. I metodi sviluppati comprendono una serie di procedure computazionali, dall'acquisizione di immagini, alla scelta dei canali della telecamera e all'impostazione delle soglie di elaborazione delle immagini al riconoscimento delle singole posizioni delle sfaccettature tramite punti luminosi di luce riflessa dalle loro superfici convesse. I metodi di trasformazione di Fourier sono stati cruciali nell'analisi delle immagini, sia per rilevare le singole sfaccettature che per analizzare i modelli di sfaccettatura.
Il documento è strutturato come segue. Per prima cosa introduciamo la configurazione sperimentale e il fenomeno pseudopupil, il marcatore ottico utilizzato per identificare gli assi visivi dei fotorecettori negli occhi viventi 19,20,21. Successivamente, vengono delineati gli algoritmi utilizzati nella procedura di scansione e nell'analisi delle immagini.

<table><tbody><tr><td>Digital</td><td>Camera PointGrey</td><td>BFLY-U3-23S6C-C</td><td>Acquisizione di immagini amplificate e comunicazione digitale con PC</td></tr><tr><td>LED stella ad alta potenza</td><td>Velleman</td><td>LH3WW</td><td>Sorgente luminosa per l'osservazione e l'imaging dell'occhio composto</td></tr><tr><td>Supporto per la mosca indagata</td><td>Università di Groningen</td><td></td><td>Diversi design sono stati prodotti dall'officina universitaria</td></tr><tr><td>Motore</td> <td>lineareELERO</td><td>ELERO Junior 1, versione C</td><td>Aziona il microscopio superiore verso l'alto e verso il basso. (Carico 300N, velocità della corsa 15 mm/s, corrente nominale 1,2 A)</td></tr><tr><td>Cera di fusione a bassa temperatura</td><td>varie</td><td></td><td>La cera per punto di fusione a bassa temperatura serve a immobilizzare la mosca e fissarla al supporto</td></tr><tr><td>Microscopio</td><td>Zeiss</td><td></td><td>Qualsiasi marca di microscopio alternativa andrà bene; l'obiettivo preferito è un 5x</td></tr><tr><td>Motor and LED Controller</td><td>University of Groningen</td><td>Z-o1</td><td>Progettato e costruito dall'Università di Groningen e basato sulle tecnologie Arduino e Adafruit.</td></tr><tr><td>Stadio motorizzato</td><td>Standa (Vilnius, Lituania)</td><td>8MT175-50XYZ-8MR191-28</td><td>Uno stadio motorizzato a 6 assi modificato per avere 5 gradi di libertà.</td></tr><tr><td>Componenti ottici</td><td>LINUS</td><td></td><td>Diversi diagrammi e lenti che formano un sistema di epi-illuminazione (vedi Stavenga, Journal of Experimental Biology 205, 1077-1085, 2002)</td></tr><tr><td>PC con MATLAB</td><td>Università di Groningen</td><td></td><td>Il PC è in grado di elaborare le immagini della telecamera PointGrey, controllare l'intensità del LED e inviare comandi di controllo ai rulli del motore del sistema</td></tr><tr><td>Alimentazione (36V, 3.34A)</td><td>Standa (Vilnius, Lituania)</td><td>PUP120-17</td><td>Alimentatore dedicato per i controller motore STANDA</td></tr><tr><td>Saldatore</td><td>vari</td><td></td><td>Utilizzato per sciogliere la cera</td></tr><tr><td>Controllore passo-passo e motore CC</td><td>Standa (Vilnius, Lituania)</td><td>8SMC4-USB-B9-B9</td><td>Controller dedicati per lo stadio motorizzato STANDA in grado di comunicare con MATLAB</td></tr><tr><td>Finntip-61</td><td>Finnpipette Ky, Helsinki</td><td>FINNTIP-61, 200-1000&mu; L</td>. <td>PUNTALI PER PIPETTE FINNPIPETTE, 400/CONF. Viene utilizzato per trattenere la mosca</td></tr><tr><td>Strumento per modellare la penna/bruciare i fili</td><td>Max Wax</td><td></td><td>La punta della penna da intaglio è progettata per trasferire la cera alla testa della mosca</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks, Natick, MA, programma</td><td>principale USA più le cassette degli attrezzi per l'acquisizione delle immagini, l'analisi delle immagini e il controllo degli strumenti.</td><td>Linguaggio di programmazione utilizzato per implementare gli algoritmi</td></tr></tbody></table>

creazione automatica di grafici dello spazio visivo degli occhi composti di housefly

Automated Charting of the Visual Space of Housefly Compound Eyes

Questo documento descrive la misurazione automatica dell'organizzazione spaziale degli assi visivi degli occhi composti di insetti, che consistono in diverse migliaia di unità visive chiamate ommatidi. Ogni ommatidio campiona le informazioni ottiche da un piccolo angolo solido, con una sensibilità approssimativa distribuita gaussiana (mezza larghezza dell'ordine di 1°) centrata attorno a un asse visivo. Insieme, gli ommatidi raccolgono le informazioni visive da un campo visivo quasi panoramico. La distribuzione spaziale degli assi visivi determina quindi la risoluzione spaziale dell'occhio. La conoscenza dell'organizzazione ottica di un occhio composto e della sua acuità visiva è cruciale per gli studi quantitativi di elaborazione neurale dell'informazione visiva. Qui presentiamo una procedura automatizzata per mappare gli assi visivi di un occhio composto, utilizzando un fenomeno ottico intrinseco in vivo , lo pseudopupil e il meccanismo pupillare delle cellule fotorecettrici. Descriviamo la configurazione optomeccanica per la scansione degli occhi degli insetti e utilizziamo i risultati sperimentali ottenuti da una mosca domestica, Musca domestica, per illustrare le fasi della procedura di misurazione.

Animali e stimolazione ottica Gli esperimenti vengono eseguiti su mosche domestiche (Musca domestica) ottenute da una coltura mantenuta dal Dipartimento di Genetica Evoluzionistica dell'Università di Groningen. Prima delle misurazioni, una mosca viene immobilizzata incollandola con una cera a basso punto di fusione in un tubo ben aderente. La mosca viene successivamente montata sul palco di un goniometro motorizzato. Il centro dei due stadi rotanti coincide con il punto focale di una configur...

Il protocollo qui descrive la misurazione dell'organizzazione spaziale degli assi visivi degli occhi delle mosche domestiche, mappati da un dispositivo automatico, utilizzando il fenomeno pseudopupil e il meccanismo pupillare delle cellule fotorecettori.

Creazione automatica di grafici dello spazio visivo degli occhi composti di Housefly

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

Il sistema e il protocollo sono progettati per analizzare il sistema fisiologico delle mosche mappando con un intervento umano minimo. Con il sistema e il protocollo, possiamo sapere con precisione come è organizzato lo spazio visivo di una dimensione di mosca. I vantaggi del sistema sono la riproducibilità e la velocità della mappatura.Lo studio degli occhi composti è una parte importante della ricerca sulla visione animale e ha ispirato diverse innovazioni tecniche che hanno prodotto occhi artificiali. Abbiamo dato un esempio su come costruire e testare un dispositivo automatico per la scansione di occhi composti. I dettagli dello sviluppo dell'algoritmo che riuniscono le parti richiedono particolare attenzione.Inizia con la raccolta di una mosca dalla popolazione allevata in laboratorio. Preparare un tubo di ritenuta tagliando sei millimetri dalla parte superiore in modo che il tubo abbia un diametro esterno di quattro millimetri e un diametro interno di 2,5 millimetri nella parte superiore. Posizionare la mosca all'interno del tubo tagliato e sigillare il tubo con cotone per evitare di danneggiare la mosca.Quindi spingere la mosca in modo tale che la testa sporga dal tubo e il

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Biologia

Il controllo neurale e processi cognitivi possono essere studiati attraverso i movimenti oculari. Il software VisualEyes consente all'operatore di programmare stimoli su due schermi di computer in modo indipendente utilizzando un linguaggio semplice, scripting personalizzato. Il sistema è in grado di stimolare i movimenti oculari tandem (saccadi e di esercizio regolare) o movimenti oculari opposti (di convergenza) o qualsiasi combinazione.

VisualEyes: un sistema software modulare per la Sperimentazione oculomotoria

Fonte: Wagner, K. et al., Studio del traffico proteico di membrana nelle cellule fotorecettrici di Drosophila utilizzando proteine marcate con eGFP. J. Vis. Exp. (2022). Questo video mostra la visualizzazione del traffico proteico di membrana nelle cellule fotorecettrici di Drosophila utilizzando proteine TRPL marcate con eGFP. Descrive in dettaglio la preparazione di mosche transgeniche per l'imaging, l'acquisizione di immagini a fluorescenza di cellule fotorecettrici e la quantificazione del...

Studio del traffico proteico di membrana nelle cellule fotorecettrici di Drosophila

Source: Hellerman, M. B., et al. Imaging dal vivo dell'occhio  della pupa  di Drosophila. J. Vis. Exp. (2015)Il video dimostra una tecnica di imaging dal vivo per studiare il pattern oculare in una pupa di Drosophila melanogaster. I marcatori marcati con proteina fluorescente verde (GFP) consentono la visualizzazione dell'organizzazione e della differenziazione cellulare durante la formazione della struttura dell'occhio in via di sviluppo.

Imaging dal vivo dell'occhio pupale di Drosophila mediante microscopia a fluorescenza

Questo protocollo presenta un metodo efficiente per l'imaging del neuroepitelio dell'occhio pupale di Drosophila. Questo metodo compensa il movimento dei tessuti e la topologia irregolare, migliora la visualizzazione dei confini cellulari attraverso l'uso di più proteine di giunzione marcate con GFP e utilizza un impianto di imaging facilmente assemblabile.

Live-imaging del Drosophila Pupa Eye

Il metodo di isola è un relativamente nuovo, conveniente che può essere utilizzato per valutare il comportamento motorio di base di Drosophila melanogaster. Questo manoscritto descrive algoritmi per l'elaborazione dei dati automatica e quantificazione obiettiva dei dati di analisi isola, rendendo questo saggio una lettura sensibile, ad alta produttività per grandi schermi di genetici o farmacologici.

High-throughput analisi del comportamento motorio nell'analisi di Isola della drosofila

Qui, vengono descritti metodi non invasivi per la localizzazione delle proteine di membrana dei fotorecettori e la valutazione della degenerazione retinica nell'occhio composto Drosophila utilizzando la fluorescenza eGFP.

Studio del traffico proteico di membrana nelle cellule fotorecettrici di Drosophila utilizzando proteine con tag eGFP

Il sistema oculare Drosophila è uno strumento utile per studiare vari processi biologici, in particolare le malattie neurodegenerative umane. Tuttavia, la quantificazione manuale dei fenotipi dell'occhio ruvido può essere distorta e inaffidabile. Qui descriviamo un metodo con cui ilastik e Flynotyper vengono utilizzati per quantificare il fenotipo dell'occhio in modo imparziale.

Quantificazione dei fenotipi oculari di Drosophila melanogaster : un approccio computazionale che integra ilastik e Flynotyper

Qui, presentiamo un flusso di lavoro rapido e a basso costo per l'imaging ad alta risoluzione degli occhi adulti di Drosophila per quantificare il patterning e i difetti di crescita. Descriviamo il nostro protocollo per la preparazione dei campioni mediante montaggio su punti, acquisizione di immagini ad alta risoluzione e analisi delle immagini.

Un flusso di lavoro rapido e semplice per la quantificazione delle strutture esterne di Drosophila adulta

Gas che sembrano innocui a pressione atmosferica possono indurre comportamenti come la narcosi in condizioni iperbariche. Le camere a pressione iperbariche convenzionali sono costose e richiedono molta manodopera. Questo studio presenta un metodo semplice e a basso costo per esaminare gli effetti dello xeno su Drosophila melanogaster a pressioni moderate inferiori a 4 atm.

Validazione del sistema di pressione iperbarica con anestesia allo xeno per Drosophila melanogaster

Test di sensibilità visiva in lucertole utilizzando un paradigma di condizionamento operante che si avvale di riproduzione video di casuale-puntino kinematograms e generati dal computer invertebrati.

Test di sensibilità visiva alla velocità e direzione del movimento in lucertole

Scopri la mappatura automatizzata degli assi visivi negli occhi composti della mosca domestica utilizzando algoritmi di elaborazione delle immagini. Questo metodo fornisce dati quantitativi sulla distribuzione degli assi visivi.

Creazione automatica di grafici dello spazio visivo degli occhi composti di Housefly

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