C. elegans 추적 및 행동 측정

표현형(Phenotyping)바다의 우아함(elegance)의 운동은 바다의 우아함 행동에 관여하는 유전자와 뉴런을 발견하는 데 중요한 도구입니다. 바다의 우아함은 전진 및 후진 동작과 같은 정형화된 운동 동작과 모양을 변화시켜 다양한 유형의 회전을 거칩니다. 장거리와 높은 공간 및 시간 해상도에서 이러한 움직임을 정량화하기 위해 우리는 한천 판 표면을 기어 다니는 바다의 우아함의 움직임을 포착하는 웜 추적기를 구축했습니다.

우리는 또한 lab view와 matlab에 작성된 사용자 정의 프로그램을 사용하여 이러한 움직임을 정량적으로 분리하고 분석하는 소프트웨어를 개발했습니다. 모든 비디오 추적 시스템의 과제는 매우 차원적인 엄청난 양의 데이터를 생성한다는 것입니다. 우리의 이미지 처리 및 데이터 분석 프로그램은 웜 모양을 일련의 독립적인 구성 요소로 줄임으로써 웜 모양을 일련의 독립적인 구성 요소로 축소함으로써 웜 행동을 3-4차원의 함수로 포괄적으로 재구성했습니다.

한천 플레이트는 파이버 광원에 의해 조명되고 카메라로 이미지화됩니다. 이 시스템은 XY 변환 스테이지에 장착됩니다. 스테이지는 스테퍼 모터 컨트롤러에 연결된 표준 스테퍼 모터에 의해 이동됩니다.

컨트롤러와 카메라는 컴퓨터에 연결되며 랩 뷰로 작성된 사용자 지정 프로그램으로 제어됩니다. 카메라는 한천 플레이트의 표면을 이미지화하고 밝은 배경에서 어두운 물체를 식별합니다. 자동 보정 프로세스를 위한 보정 표시는 한천 표면을 찌르하여 만듭니다.

웜 픽을 사용하면 컴퓨터 프로그램이 실시간으로 물체를 정량화할 수 있도록 이미지 품질이 조정됩니다. 카메라의 게인, 밝기 및 셔터 속도를 조정하여 흰색 배경에 어두운 물체를 제공할 수 있습니다. 추적 프로그램에서 사용하는 필터링된 이진 이미지를 확인할 수 있습니다.

이 소프트웨어에는 테스트 개체를 이동하여 교정 매트릭스를 계산하는 자동 보정 기능이 있습니다. 고정된 거리입니다. 픽셀 단위의 거리는 교정 매트릭스에 의해 스테퍼 모터가 취한 단계로 보정됩니다.

보정 후 시스템을 사용할 준비가 되었으며 배율을 변경하거나 카메라 위치를 변경하지 않는 한 다시 보정할 필요가 없습니다. 구리 링은 벌레를 가두어 판 가장자리로 이동하는 것을 방지하는 데 사용됩니다. 먼저 링을 열 블록 또는 이와 동등한 곳에 올려 놓고 가열하십시오.

링은 약 1분 동안 가열해야 합니다. 링을 새 한천 플레이트에 놓고 약간 아래로 눌러 한천 표면에 삽입합니다. 그리고 NGM 완충액으로 채워진 한천 플레이트는 L 4 및 젊은 성인 단계의 벌레의 음식물 찌꺼기를 씻는 데 사용됩니다.

NGM 완충액에 벌레를 집어넣은 후 몇 분 동안 수영하게 합니다. 세척된 지렁이 중 하나를 링 중앙 근처의 추적 플레이트에 조심스럽게 놓습니다. 이 플레이트는 나중에 웜 추적기에 사용됩니다.

준비된 플레이트를 웜 트래커 스테이지에 놓습니다. 랩 보기 프로그램을 실행하고 필요한 경우 이미지 위치, 이미지 유형, 측정 및 카메라 설정과 같은 옵션을 선택합니다. 조이스틱을 사용하여 웜의 이미지가 컴퓨터 화면의 시야에 있을 때까지 현미경을 움직입니다.

그런 다음 트랙을 눌러 추적 프로그램을 실행합니다. 여기에서는 실시간으로 추적되는 웜을 보여줍니다. 컴퓨터 프로그램은 그림과 같이 이진 필터링된 이미지의 움직임을 측정하고 이 이미지를 실시간으로 측정할 수 있습니다.

추적 후 스테퍼 모터의 움직임으로 전체 궤적을 재구성 할 수 있으며 웜의 국부적 모양 변화를 자세히 볼 수 있습니다. 지렁이는 물결 모양의 움직임을 만들어 기어 다닙니다. 우리는 웜을 단일 중앙 곡선으로 스켈레톤화한 다음 이 곡선을 일련의 각도로 설명하여 이러한 움직임을 포착합니다.

그런 다음 스켈레톤을 고유 벡터(eigen vector)라고도 하는 기본 모양으로 분해합니다. 이러한 고유 모드를 사용하면 웜 모양을 재구성하고 웜의 움직임을 정량화할 수 있습니다. 처음 두 가지 모드를 사용하여 두 번째 패널에서 볼 수 있는 것처럼 웜의 기복 주기의 위상 위치를 구체적으로 캡처할 수 있습니다.

첫 번째 패널은 모드 1과 2의 공동 분포를 보여주며 원형 한계 주기를 강조합니다. 한 방향으로의 위상 이동은 순방향 운동에 해당하고 다른 방향으로의 위상 이동은 역방향 이동에 해당합니다. 따라서 위상 속도는 웜의 속도에 해당합니다.

실제 공간에서는 위상과 실제 속도의 강한 상관 관계가 마지막 패널에서 볼 수 있습니다. Eigen 모드 파생 위상 속도를 사용하여 눈으로는 놓칠 수 있는 바다의 우아함 동작에 대한 몇 가지 미묘한 세부 사항을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 위상 속도와 위상의 결합 분포는 웜이 특정 이동 단계에서 우선적으로 순방향 상태를 떠나고 진입한다는 것을 명확하게 나타냅니다.

여기에서는 실리콘 거동에 대한 상세 이미지를 표면과 ACA 플레이트의 크롤로 기록하는 사용하기 쉬운 추적 시스템을 시연했습니다. 이 이미지에 포함된 정보의 양은 방대하고 차원이 높기 때문에 4가지 기본 측정에서 데이터의 차원을 줄이는 방법도 만들었습니다. 이러한 조치는 웜 동작과 관련하여 쉽게 해석할 수 있습니다.

이 작업은 낮은 변형에서 행동 벌레를 측정하기 위해 생성되며, 이 시스템은 유전자 및 코팅된 영역을 사용하여 신경 활동을 측정하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이 시스템은 전체적으로 설계가 유연하며 Doof law, LOE와 같은 다른 크롤링 시스템과 함께 사용할 수 있습니다.