ゼブラフィッシュ(Danio rerio)における社会的嗜好を調査するための低コスト代替案:3室オープンタンク自由泳ぎ課題
2026年8月7日
多室社会的嗜好課題は齧歯類からゼブラフィッシュに応用され、モデル生物の社会的行動の研究を促進しています。このプロトコルは、ウェブカメラとオープンソースソフトウェアを用いてゼブラフィッシュの社会的嗜好を測定する低コストの3チャンバーオープンタンク課題を検証し、学部生の研究や教育に利用可能にします。
本プロトコルでは、ゼブラフィッシュの社会的好みを調査するための、低コストでオープンソースな3チャンバー・オープタンク・フリースイム試験を検証します。このプロトコルは様々な種に適用可能であり、学部生の研究者が最小限のリソースで社会的好みを調査することを可能にします。まず、中央の実験チャンバーと、その両脇に刺激チャンバーを2つ備えたオープタンク装置を準備します。
バックライティングシステムを設置します。視覚的な分離とビデオコントラストを最適化するために、不透明な仕切り板と偏光フィルターを使用します。カメラサポートフレームを用いて、チャンバーの前面にカメラを装着し、位置合わせを行います。
遮光カーテンを閉め、実験を開始する前に安定した保持条件を維持します。Open Broadcaster Softwareをダウンロードし、Windows搭載のローカルコンピュータにインストールします。ソフトウェアを起動した後、自動構成ウィザードを実行し、特定の録画ニーズ、ハードウェアリソース、およびネットワーク条件に合わせて設定を最適化します。
カメラの設定を行う前に、基本設定を確認してください。ベースキャンバスの解像度をディスプレイの解像度に合わせて設定し、適切な出力スケール解像度を設定します。次に、シーンボックス内で右クリックし、「シーンを追加」を選択してシーンを作成します。
シーンに名前を付け、それを使用してストリームレイアウトを定義します。新しいソースを追加し、「ビデオキャプチャデバイス」を選択してウェブカメラを追加します。各カメラに「Camera Center」などの個別の名前を割り当て、追加のカメラに対してもこのプロセスを繰り返します。
プレビューウィンドウ内でソースの位置調整とサイズ変更を行います。ソースリストにカメラが表示されていることを確認してください。Control + D キーを押して、カメラビューをキャンバスの中央に移動させます。Control + F キーを押して画面にフィットさせるか、Control + S キーを押して画面をストレッチします。Alt キーを押しながらバウンディングボックスをドラッグして、ソースをクロップします。
次に、選択したカメラをダブルクリックし、[Configure Video]をクリックします。プロパティメニューでビデオの明るさとコントラストを調整してください。ハウジングタンクから3つのチャンバーすべてに水を満たし、魚を導入する前に水温を調整します。
馴化期間中、チャンバー間の不透明な隔壁が設置されていることを確認します。成体 Danio rerio 1匹を中央チャンバーに移し、少なくとも1時間馴化させます。人工的な社会的刺激を、隣接する左側の刺激チャンバーに配置します。
次に、サイズ、年齢、および親密度が同程度のオス2匹とメス2匹で構成される4匹の小群を、右側の刺激チャンバーに移動させます。馴化の間、生体が入っているすべてのチャンバーには、26 °Cに設定した水中ヒーター、水槽用エアポンプに接続したエアストーン、および安定した飼育条件を維持するためのタンク蓋を設置してください。実験セッションを開始する前に、ヒーターとエアストーンを取り除きます。
中央のタンクに設置されたシングルカメラを起動します。ソフトウェアを起動し、ビデオの四隅をクリックスライドして、中央カメラのビューが画面いっぱいに広がるようサイズを調整します。次に、コントロールメニューの「録画開始（Start Recording）」を選択します。
直ちに不透明な遮蔽物を除去します。10分後、コントロールにある「Stop Recording」を選択してセッションを終了します。録画されたセッションにアクセスするには、左上のメニューで「File」を選択し、ドロップダウンメニューから「Show Recordings」を選択します。
DeepLabCutなどの動作解析ソフトウェアに4〜5本の動画を読み込み、各動画から20〜30フレームを抽出します。頭部、尾部、体幹など、少なくとも3つの主要なトラッキングポイントを定義します。これらのポイントをフレーム間で追跡するようにネットワークを学習させます。
ResNet-101ベースのニューラルネットワークを使用してモデルをトレーニングします。トレーニングを完了させるために必要なイテレーション数を決定してください。次に、完全にトレーニングされたDeepLabCutモデルを残りの実験ビデオに適用し、ユーザーガイドに従って各試行の位置データを抽出します。
次に、Pythonなどのコーディングソフトウェアを使用して、等幅の3つの垂直アリーナゾーンにおける移動を定義および解析し、好みを定量化します。トラッキングノイズを低減するため、特定されたゾーン内に少なくとも2つのボディポイントがある状態で、各ゾーンでの時間を測定してください。各ゾーンでの総時間は、そのゾーン内の総フレーム数を全フレーム数で除して算出します。
同一の解析ソフトウェアを使用して、フリージングなどの静止時間を定義し、測定します。移動しきい値を1フレームあたり2〜5ピクセルに設定し、最小連続フレーム数を15フレームと定義します。最後に、統計解析および視覚化のために測定値をまとめ、エクスポートします。
被験体は、中央ゾーンや人工的な移動刺激に最も近い左ゾーンよりも、生きた魚群に最も近い右ゾーンで過ごすセッション時間が有意に長かった。中央ゾーンと左ゾーンで過ごした時間の差は、統計的に有意ではなかった。被験体が中央ゾーンで静止して過ごしたセッション時間は、生きた魚群に最も近い右ゾーンや、移動刺激に最も近い左ゾーンよりも有意に短かった。
このプロトコールは、ゼブラフィッシュが2種類の異なる社会的刺激に対して視覚的に関与する傾向を調査し、どちらの刺激が好まれるかを判断するために研究者が利用できます。研究者は、異なる種や刺激の構成を用いることができるほか、ダート動作や不規則な遊泳などの他の反応を調査することも可能です。本システムは、社会的機能性のトランスレーショナルモデルを研究するためのプラットフォームを提供し、薬理学的および環境的な操作の探索にも活用できます。
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Overview
This article presents a protocol for assessing social behavior in zebrafish using the 3-chamber open-tank free-swim task (OTFST). The method utilizes a cost-effective setup with USB webcams and common materials, combined with DeepLabCut for markerless pose estimation and behavioral tracking. The approach is validated through pilot sessions and is designed to be accessible for both research and teaching laboratories.
Key Study Components
Area of Science
- Neurobehavioral research
- Behavioral neuroscience
- Zebrafish behavioral analysis
Background
- Social preference tasks are widely used to study social behavior in animal models.
- The 3-chamber paradigm was originally developed for rodents and later adapted for zebrafish.
- Accurate behavioral tracking is essential for quantifying social interactions.
- Cost and accessibility can be barriers for widespread adoption of behavioral assays.
Purpose of Study
- To provide a low-cost, scalable protocol for assessing social preference in zebrafish.
- To demonstrate the use of DeepLabCut for accurate, markerless tracking of animal movement.
- To validate the system's ability to capture robust social behavior.
Methods Used
- 3-chamber open-tank free-swim task (OTFST) with a central tank and two stimulus tanks.
- Video recording using USB webcams positioned above the setup.
- Use of polarizing film and backlighting to enhance video quality.
- Application of DeepLabCut for markerless pose estimation and extraction of positional time-series data.
Main Results
- The protocol successfully captures social preference behavior in zebrafish.
- DeepLabCut provides accurate tracking data for behavioral analysis.
- The setup is validated through pilot sessions demonstrating robust behavioral metrics.
- The approach is budget-friendly and accessible for a wide range of laboratories.
Conclusions
- The 3-chamber OTFST protocol is effective for studying social interaction in zebrafish.
- The method is accessible, scalable, and suitable for both research and teaching environments.
- Open-source tools like DeepLabCut enhance the accuracy and reproducibility of behavioral studies.
Frequently Asked Questions
Executive Industry Relevance
Quantitative assessment of social behavior in zebrafish is increasingly relevant for neurobehavioral target validation and early-stage CNS drug discovery. The 3-chamber open-tank free-swim task (OTFST) with markerless video tracking enables scalable, reproducible behavioral phenotyping, supporting predictive confidence in translational models. This accessible, low-cost platform facilitates robust pipeline integration for teams prioritizing mechanistic de-risking and cross-study comparability.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of social behavior phenotypes relevant to neuropsychiatric target validation.
- Supports mechanistic de-risking by quantifying behavioral endpoints in a disease-relevant system.
- Facilitates portfolio triage by providing reproducible, quantitative behavioral data.
Screening & Assay Development
- Prepares validated zebrafish behavioral systems for downstream compound screening workflows.
- Standardizes assay conditions and outputs using open-source tracking and quantitative metrics.
- Enables scalable, reproducible behavioral assays for reliable compound evaluation.
Translational & Preclinical Research
- Aligns behavioral endpoints with translational biomarker strategies in CNS research.
- Supports continuity from early discovery through preclinical validation by enabling cross-study comparability.
- Provides predictive de-risking value for neurobehavioral phenotypes relevant to human disease.
Pipeline & Workflow Integration
The OTFST with DeepLabCut tracking fits within the early discovery to lead identification continuum, supporting hypothesis testing and quantitative behavioral analysis in zebrafish models.
- Discovery Biology: Enables robust hypothesis testing and pathway clarification for social behavior targets.
- Screening: Provides assay readiness and reproducibility through standardized video tracking and analysis.
- Analytics: Delivers quantitative positional and preference metrics for cross-condition comparison.
- Translational Research: Supports alignment of zebrafish behavioral endpoints with preclinical biomarker strategies.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, open-source platform adaptable across neurobehavioral research portfolios.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in neurobehavioral target validation.
- Operational Value: Standardizes behavioral assays with reproducible, scalable, and cost-effective infrastructure.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision-making and capital efficiency by enabling robust behavioral phenotyping.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of CNS discovery programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in behavioral neuroscience and quantitative video analysis.
- Needs basic imaging infrastructure (USB webcams, lighting, and open-source software).
- Demands cross-team standardization of assay setup and data analysis protocols.
- Adaptable to other small aquatic models with protocol modifications.
- Practical limitations include video quality and environmental control for reproducibility.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Introduction
0:23
Testing Environment Setup
1:02
OBS Studio Configuration for Video Acquisition
2:42
Acclimation of Adult Zebrafish in the 3-Chamber Open-Tank
3:46
Experimental Social Preference Testing
4:30
Motion Tracking and Behavioral Analysis of Zebrafish Social Preference
6:13
Results
6:49
Conclusion
