Name: Drosophila 섬 분석 결과에서 운전 행동의 높은 처리량 분석 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-11-05T08:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 30 s
Description: 학습하세요 Drosophila melanogaster의 운동 행동을 자동 데이터 처리로 고처리량 분석하는 Island Assay 방법을. 이 기술은 유전자 및 약물 선별 연구에 활용됩니다.

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우리는 비엔나 초파리 리소스 센터와 초파리 긴장을 제공 하기 위한 블루밍턴 초파리 재고 센터 (NIH P40OD018537) 인정 합니다. 우리는 우리에 게 섬 분석 결과 설치를 구축 하기 위한 섬 분석 결과 Martijn Eidhof 소개 Klämbt 실험실에 감사. 이 연구는는 E-희귀-3 공동 국제 전화에서 지 원하는 부분에 부여 "요법을 준비 하 고 상 염색체 열성 ataxias에 대 한"에 대 한 과학적 연구 (NWO), 그리고 네덜란드 조직에서 최고 그랜트 (912-12-109)에 의해 준비 (NWO 9003037604), 두 DCN/Radboud 대학교 의료 센터 박사 장학금. Funders 연구 설계, 데이터 수집 및 분석, 결정 게시 또는 원고의 준비에 전혀 역할을 했다.

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</ol>

저자는 공개 관심의 없습니다 충돌 있다.

이 프로토콜 양적 초파리 모터 동작을 평가 하는 섬 분석 결과 중"초파리 섬 분석 결과" 매크로를 설명 합니다. 매크로 정확 하 게 계산 플랫폼에 파리, 시간이 지남에 만들고 섬 분석 결과 매우 민감한 운동 결함의 양적 높은 처리량 평가 적합 합니다. 방법론 약물 노출을 포함 하 여 다른 유전자 또는 환경 조건 하에서 성장 하는 파리와 어떤 조건 든 지의 비교에 대 한 수 있습니다. 운동 장애의 초파리 모델 및 다른 신경 질환을 공부 하면 큰 유전 또는 제약 스크린을 수행할 때 또는 운동 또는 비행 검사 때이 판독은 이렇게 검색 도구로 서 유용 동작입니다.
이 원고에 섬 분석 결과 프로토콜 기존/대체 방법에 비해 이점이 있습니다. 예를 들어 비디오 추적 운동은 훨씬 더 어렵고 큰 샘플 크기를 테스트를 위해 보다 적게 적당 하다. 섬 분석 결과 높은 처리량 검열 도구 이며, 이러한 의미에서은 급속 한 대화형 부정적인 geotaxis (반지) 분석 결과16. 둘 사이의 차이점은 섬 분석 광범위 한 운전 문제;의 검출에 대 한 허용 플랫폼을 떠나 파리의 무 능력 비행, 점프, 결함에 의해 발생할 수 있습니다 또는 걷는 동작에 기인한 날개 (근육/신경) 또는 다리 (근육/신경) 결함. 다른 한편으로, 반지 분석 결과 다리 (근육/신경) 결함으로 인 한 등산/산책 행동에 결함을 평가 합니다. 경우에 사용자가 여러 행동 정보에 관심이 있는, 섬 분석 결과 또한 쉽게 반지 분석 결과 같은 다른 분석 실험과 결합 수 있습니다. 더하여, optogenetics에 필요한 레이저 섬 분석 결과 상자에 쉽게 설치할 수 및 설치는 너무 간단 그것 쉽게 방에 온도 빛을 제어할 수 있습니다 이동할 수 있습니다.
성공 및 여기에 설명 된 섬 분석 결과의 재현성을 보장 하기 위해, 몇 가지 권장 사항은 따라야 한다. 약 수와 전송 실험 테스트를 파리 리 바이 알에 CO2 또는 감기 마 취의 효과 피하기 위해 실험 전에 적어도 1 일. 실험적인 병 들이다 하지 마십시오 (병 당 10-15 파리를 사용 하 여, 항상 유리병 당 파리의 동일한 수를 배치 하는 것이 좋습니다). 항상 신선한 음식에 파리를 유지. 그렇지 않으면 아직 익숙한 실시 분석 결과, 수율을 최대화 하기 위해 플랫폼에 파리 연습 던지기. 또한 신속 하 게 손을 제거 연습으로 데이터 분석 (이미지 분석 및 비행 손 그림에서 후에 시작을 계산)으로 나중에, 오른쪽. 환경 및 실험 조건을 비교 하는 실험에서 동일한 유지 (예를 들어, 컨트롤 돌연변이 나는 유전자 형 다른 연령대에서 테스트). 항상 하루 중 같은 시간에 실험을 수행 하 고 제어 된 온도 습도 조건에서 튜브를 유지 합니다. 통계적 인 힘에 대 한 생물 학적 복제 당 적어도 3 개의 기술 복제를 테스트 합니다.
설명 하는 매크로의 성공적인 성능을 보장 하기 위해 여기, 웹캠 및 이미지 설정을 조정 해야 합니다 최대한 대비를 달성 하기 위해: 흰색에 검정 개체로 나타나는 파리. 매크로 의해 파리의 수 제대로 계산 되지 않습니다 때 대비 설정을 조정, ROI 제대로 선택 되었는지 여부를 확인 하 고 플랫폼에 파리의 크기 지정된 최소 위에 확인 날 크기 설정 (8.3이이 프로토콜의 단계 참조). 설정을 한 번 정의 될 필요가 있다. 웹캠과 플랫폼 사이의 거리는 변경 되지 않습니다으로 그들은 모든 실험에 적용 됩니다. Circularity_min 및 최대 설정 정의 입자의 순환 (입자 계산된 파리 =) 분석에 대 한 계정으로 옮겨질 것입니다 (파리 = 계산된 개체). 1 완벽 한 원을 나타내고 0 선17를 나타냅니다. 파리는 항상 어느 정도의 순환 (비행 거리는 직선으로 나타날 수 없습니다)을 제시, 이후 1에서 "Circularity_max" 설정 하 고 "Circularity_min" 설정 0.4에서 설정 됩니다. 사용자가이 설정을 조정할 필요가 가능성이 크다.
매크로 때때로 계산 실수를 파리는 플랫폼의 테두리에 가깝게 만듭니다. 이 파리는 사용자 정의 투자 수익에 밖으로 걸어 하지만 날지 못하는 경우 발생할 수 있습니다. 대부분의 경우에 (그것은 가능한 플랫폼 피팅) 투자 수익을 다시 선택이 문제가 쉽게 해결할 수 있다. 그러나, "섬 분석 결과 분석" 스크립트 감지할 수 이며 올바른 부적절 한 데이터 카운트 ROI와 비교적 잘 걷는 파리에 의해 발생 합니다. 여기에 제시 된 웹캠의 해상도 충분히 가까이 꽤 잘 파리 차별 높은, 우리는 추가 알고리즘"초파리 섬 분석 결과" 매크로의 이미지 처리 절차에 같은 구현에 분수령 기능17를 침식 하 고. 이러한 플랫폼에 가까운 근접에 있는 파리의 적절 한 묘사를 용이 하 게. 또한, 매크로 플랫폼에서 뛰어 또는 멀리에서 날아 파리 구분할 수. 그럼에도 불구 하 고, 그것은 일반적으로 건강 한 젊은 비행 긴장 이전 파리와 파리 운동 적자와 플랫폼에 더 이상 남아 및 됩니다 결국 점프 또는 플랫폼에서가, 플랫폼에 떨어질 때에 즉시 날아 관찰 됩니다. 이러한 제한에도 불구 하 고 분석 결과 및 분석 운동 행동의 매우 정확한 측정을 제공합니다.
"섬 분석 결과 분석" 스크립트의 성공적인 성능을 보장 하기 위해 사용자가 프로토콜에 표시 된 스크립트 행에서 입력 및 출력 파일에 대 한 올바른 경로 입력 하 고 (올바른 폴더 형식으로 데이터를 제공 하기 다는 것을 확인합니다 그림 2)에서. 사용자 발견 너무 엄격한 신뢰할 수 없는 실험 데이터를 필터링 하는 데 사용 하는 기준 (68 행: "계산" 열에 첫 번째 값이 5 보다 작거나; 71 행: "수" 열에 첫 번째 값은 파리에는 platfo의 총 수 보다 높은 rm + 3), 68-71 "섬 분석 결과 분석" 스크립트에서 행에 텍스트 앞에 #을 추가 하 여 이러한 필터 설정 꺼 주십시오. 이 경우에, 모든 데이터는 분석에 포함 됩니다. 또한, 필터 설정 68 및 71 사용자 필요에 따라 행의 값을 조정 하 여 변경할 수 있습니다. "초파리 섬 분석 결과" 매크로 의해 생성 된 "results.txt"에서 카운트 값에 가능한 아티팩트 수동으로 조정할 수도 있습니다, 하 고 스크립트를 다시 조정된 데이터에서 실행할 수 있습니다. 때 사용자는에 관심이 10 프레임 이상 또는 10 개 이상의 처리 데이터의 s, "섬 분석 결과 분석" 스크립트에서 처리 하는 프레임 수 한다조정할 수 있습니다. 통계 분석 사용자 정의 대안 또한 대체 수 있습니다.
폴더 라는 "예 섬 분석 결과," 섬 분석 결과 사용 하 여 얻은 이미지 시계열와 예제를 포함 하는 다음 웹 사이트에서 찾을 수 있습니다: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.4309652.v1. "예 섬 분석 결과" 폴더를 다운로드 하 고 신속 하 게 파일 저장, "초파리 섬 분석 결과" 매크로와 "섬 분석 결과 분석" 이미지의 처리의 구조에 익숙하게 될 하이 프로토콜에서 설명 하는 단계에 따라 스크립트입니다.
섬 분석 결과, 개발 된 매크로 및 분석 스크립트와 함께 사용할 수 있습니다 평가 하 고 증 Telangiectasia의 초파리 모델의 탈 선 운동 동작을 계량. 때문에 분석 결과 다양 한 연령대에 효율적으로 적용할 수 있는, 고기의 잠재적으로 진보적인 성격을 분석 하는 데 적합 하다.
요약 하자면,"초파리 섬 분석 결과" 매크로 "섬 분석 결과 분석" 스크립트와 함께 섬 분석 결과 객관적으로 분석 하 고 의 운동 결함을 계량 분석, 신뢰성, 비용 효율적이 고 고효율 결과 초파리 는 높은 처리량 방법으로 운동 장애의 모델.

최근 몇 년 동안, 다음-세대 시퀀싱 기술의 발전 크게 기여한 뇌의 (예를 들어, 소 뇌 운동 실 조 증 및 파 킨 슨 병), 말 초 신경의 퇴행 성 운동 장애를 기본 유전자의 식별 기원 (예를 들어, 루 경화 증 그리고 유전 경련 적인 하반신 불 수), 그리고 근육 근원 (예를 들어, 듀 켄 씨 근이 영양 증 및 myotonic 영양 장애)1,2,3,4 . 그럼에도 불구 하 고, 약간이 무질서의 대부분을 기초 분자 메커니즘에 대 한 알려져 있다. 이러한 메커니즘의 이해 요법 개발에 필수적 이다.
인간, 모형 유기 체, 비행 등 초파리에 운동에서에서 운동 중앙 두뇌, 말 초 신 경계와 근육에 의해 제어 됩니다. 또한, 빠른 생성 시간 및 초파리 의 유전 도구 상자 적합 하 게이 모델 유기 체 특히 유전자의 높은 처리량 검열 관련 된 운동 장애 그리고 약물 테스트5,6 . 때문에 같은 화면, 신뢰성, 비용 효율적인, 그리고 상대 간단한 분석 실험, 뿐만 아니라 자동화 된 방식으로 출력 결과 계량 도구에서 테스트 하는 데 필요한 조건 중 상당수는 매우 바람직한.
슈미트 외. (2012 년) 7 저가 테스트 "섬 분석 결과" 라고 설명 초파리 운동 동작을 평가 하. 섬 분석 결과 사용 되었습니다 성공적으로 대규모 검사 명과 관련 기능7,8, 지적 장애 초파리 모델의 일반 평가 대 한 평가에서 유전자를 식별 하 모터 동작9비행. 높은 플랫폼에 여러 파리 던진 섬 분석 결과의 원리 디자인에 의하여 이루어져 있다. 이 타고 난 모터 동작 초 이내 플랫폼에서 탈출 하기 위해 건강 한 파리 수 있도록 유도 합니다. 분석 결과 파리 시간7,,89플랫폼에 남아의 수를 측정 합니다. 이러한 모든 기능 섬 분석 결과 운동 장애에 관련 된 유전자에 대 한 강력한 검사 도구 있을 수 있습니다 나타냅니다.
현재, 촬영된 섬 분석 결과 데이터의 정량 분석 수동으로7,,89를 이루어집니다. 분석 결과의 효율 향상, 저가 방법 반자동 계량 플랫폼에서의 탈출을 개발 되었습니다. 설치는 이미지 시간 프레임 플랫폼의 시리즈 인수 s. 프레임"초파리 섬 분석 결과" 매크로 처리는 모든 0.1 이상의 플랫폼에서 파리의 수를 수량화 하는 수집 하는 노트북에 연결 된 간단한 웹캠 사용 시간입니다. "초파리 섬 분석 결과" 매크로 3 개의 독립적인 하위 매크로으로 나누어져 있습니다: (I) "만들기 스택 및 프로젝션," 하위 매크로 다른 하위 폴더에 저장 하는 다른 섬 실험을 식별 하 고 스택 및 각각의 투영을 만듭니다 시간 시리즈입니다. (II) "정의 플랫폼" 하위 매크로 연속적으로 어느 시점에서 사용자 수동으로 관심 (ROI)의 영역으로 섬 플랫폼을 정의 하도록 요청 개별 실험 하위 폴더에 있는 모든 "Projection_image_name.tif" 파일을 열 것 이다. (III) "분석"는 자동으로 시간 시리즈 동안 플랫폼에 남아의 수를 단정. 연속적으로 (한 실행)에 하위 매크로 실행할 수 있습니다 또는 독립적으로. 통계 데이터 분석을 위해 자동으로 얻은 데이터를 처리 하 고 치료/genotypes 크게 (그림 1) 서로 다른 동작 여부를 확인 하려면 통계 테스트를 적용 하는 스크립트 개발 되었다. 마지막으로, 그것은 평가 하 고 증-telangiectasia (에서)에 대 한 초파리 모델의 탈 선 운동 능력 척도이 설치 프로그램을 사용할 수 있는 시연입니다.

<table><tbody><tr><td>25 x 95 mm Drosophila vials</td><td>Flystuff</td><td>32-116SB-Logitech</td><td></td></tr> <tr><td>C525 HD Webcam</td><td>Logitech-USB</td><td></td> <td>연결이 있는 모든 웹캠이 적합합니다.</td></tr><tr><td>웹캠을 잡을 수 있는 스탠드</td><td>-</td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>램프</td><td>-</td><td></td><td>-12 V LED 라이트가 적합합니다</td></tr><tr><td>. 두드리는 패드</td><td>-</td><td>-</td><td>모든 마우스 패드가 작동합니다</td></tr>. <tr><td>섬 분석 상자</td><td>-</td><td></td><td>-치수: 40x35x2.5 cm. 구멍 20x30 cm. 투명.</td></tr><tr><td>섬 분석 목욕</td> <td>-</td><td></td> <td>크기 42x38x25 cm. 비 흰색.</td></tr><tr><td>섬/플랫폼</td><td>-</td><td>-</td><td>크기 42x38x25cm. 균일한 흰색.</td></tr><tr><td>비누</td><td>-</td><td>-</td><td>표준 식기 세척 세제가 적합합니다.</td></tr><tr><td>컴퓨터</td><td>-</td><td>-</td><td>스크립트는 윈도우와 맥 모두에서 실행됩니다</td></tr><tr><td>이미지 기록 소프트웨어: HandiAvi&reg; </td><td>AZcendant&reg; </td><td>-</td><td>HandyAvi는 Windows와만 호환되며 원고 전체에 설명되어 있습니다. 다음에서 다운로드할 수 있습니다: http://www.azcendant.com/DownloadHandyAvi.html (버전 5.0)</td></tr><tr><td>이미지 기록 소프트웨어: WebcamCapture</td><td>-</td><td>-</td><td>Fiji/ImageJ 이미지 기록용 HandyAvi 대신 Mac에서 사용할 수 있는 플러그인 및 다음에서 다운로드할 수 있습니다 https://imagej.nih.gov/ij/plugins/webcam-capture/ 이 방법을 사용할 때 사용자는 이 원고에 표시된 것과 동일한 폴더 설정 및 이미지 기록 설정을 사용해야 합니다. Experimental Replicate, 캡처된 이미지 스택은 해당 Experimental Replicate 폴더에 Stack.tiff으로 내보내야 합니다. 이 데이터에서 "Drosophila Island Assay" 매크로를 실행하면 "첫 번째 프레임 식별자" 설정에 텍스트가 없어야 합니다.</td></tr><tr><td>Fiji</td><td>-</td><td>-</td><td>버전 1.4 이상, 다운로드 가능: https://figshare.com/s/def4197ee0010b21a76f</td></tr><tr><td>R studio</td><td>-</td><td>-</td><td>다운로드 위치: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/</td></tr> <tr><td>R</td><td>-</td><td>-</td><td>버전 3.3.2, 다운로드 위치: https://cran.rstudio.com</td></tr></tbody></table>

drosophila 섬 분석 결과에서 운전 행동의 높은 처리량 분석

High-throughput Analysis of Locomotor Behavior in the Drosophila Island Assay

차세대 시퀀싱 기술의 발전 (후보) 운동 장애 및 증가 속도 다른 신경 질환에 대 한 질병 유전자의 식별에 기여 한다. 그러나, 약간이 장애 기초 분자 메커니즘에 대 한 알려져 있다. 초파리 melanogaster 의 유전, 분자, 그리고 행동 도구 상자는이 모델 유기 체는 높은 처리량 방법에 새로운 질병 유전자와 메커니즘을 특성화 하 특히 유용 하다. 그럼에도 불구 하 고, 높은 처리량 화면 효율적이 고 신뢰할 수 있는 분석을, 이상적으로, 비용 효율적인 이러한 장애에 관련 된 특성의 automatized 정량화에 대 한 허용 해야 합니다. 섬 분석 결과 비용 효율적인 초파리 운전 행동 평가를 쉽게 설정 방법. 이 분석 결과에서 파리는 플랫폼에 고정된 높이에서 throw 됩니다. 이 타고 난 모터 응답 초 이내 플랫폼에서 탈출 파리 수 있도록 유도 합니다. 현재, 촬영된 섬 분석 실험의 정량 분석 할 수 있습니다 수동으로, 대형 스크린을 수행 하는 경우에 특히 힘 드는 사업입니다.
이 원고는 높은 처리량, 자동화 된 데이터 처리 및 섬 분석 결과 데이터의 정량화"초파리 섬 분석 결과"와 "섬 분석 결과 분석" 알고리즘을 설명합니다. 분석 결과 수행 하는 동안 설치 프로그램에서 노트북에 연결 된 간단한 웹캠 플랫폼의 이미지 시리즈를 수집 합니다. "초파리 섬 분석 결과" 알고리즘 피지 오픈 소스 소프트웨어에 대 한 개발이 이미지 시리즈를 처리 하 고 수량화, 각 실험 조건에 대 한 시간이 지남에 플랫폼에 파리의 수 있습니다. 자동으로 얻은 데이터를 처리 하 고 치료/genotypes 통계적으로 다른 인지 계산 하는 "섬 분석 결과 분석" 스크립트, R, 자유 소프트웨어와 호환 개발 되었다. 이 크게 섬 분석 결과의 효율성을 향상 하 고 기본적인 운동 및 비행 행동에 대 한 강력한 판독 하 게. 따라서 대형 스크린 조사 비행 운동 능력, 운동 장애, 약물 효능의 초파리 모델에 적용할 수 있습니다.

설명된 프로토콜에서 초파리 섬 분석 결과 데이터는 인수 하 고 3 단계에서 처리. 첫째, 초파리 섬 플랫폼에 던진의 비행 탈출 응답 웹캠이 기록 이며 개별.bmp 이미지 (프로토콜 섹션 1-7)으로 저장 됩니다. 둘째,"초파리 섬 분석 결과" 매크로 (8 단계) 생성 "result.txt" 텍스트 파일 (표 1), 있는 각 프레임에 검색 된 개체의 수를 요약, 프레임 및 이미지 스택 "Result_stack.tiff," 표시 처리 개체의 각 프레임에 플랫폼의 영역 내에서 검색 합니다. 셋째, "섬 분석 결과 분석" 스크립트 (프로토콜 섹션 9)의 개별 실험 "results.txt" 파일에 저장 된 매크로 데이터를 처리 합니다. 몇 가지 단계는 필터링 하 고 통계 분석을 위해 데이터를 결합 스크립트에 포함 됩니다. 파리는 플랫폼에서 throw 됩니다 첫 번째 프레임 감지 하 고 1 시간으로 간주 됩니다. 이전 프레임 데이터 집합에서 제거 됩니다. 시간에 따라 100 프레임 포인트 1 (10에 s) 분석을 위해 선택 됩니다. 실험 있는 플랫폼에서 감지 하는 파리의 초기 수 5 보다 작으면 underpowered 실험에서 신뢰할 수 없는 결과 제거 하는 분석에서 자동으로 제외 됩니다. 플랫폼에서 감지 하는 파리의 초기 수 초과 "유리병 당 파리의 수" 설정을 플러스 3의 허용 오차는 실험도 제외 됩니다. 이 소음에 입자 잘못 파리로 검색 된 데이터 집합을 제거 합니다. 스크립트는 다음 시리즈에서 발견 하는 파리의 가장 높은 숫자에 비해 각 시간 지점에 대 한 검색의 비율을 계산 합니다. 파리 (파리의 비율 증가 플랫폼에 시간이 지남에 뒤 감소 감지) 투자 수익 및 산책에 의해 발생 하는 데이터 집합에서 오류는 자동으로 수정 하 여 그들에 관한 이전 단계에서 플랫폼에 일관 되 게 현재로 . 기본 디렉토리에 존재 했던 특정 실험 상태에 대 한 모든 복제 데이터 집합은 결합 하 고 "data_all_conditions.csv" 파일에 수출. 그것의 열 표 2에 설명 된 변수를 나타냅니다. 스크립트 또한 데이터가 포함 된 폴더에 따라 이름이 지정 하는 각 실험 조건에 대 한 선 그래프를 내보낼 것 이다. 이 그래프로 실험에 대 한 시간 (비행 탈출 응답) 플랫폼에 남아 있는 파리의 % (그림 3A각각 폴더에 복제-B). 평균, SD, 그리고 각 실험 조건에 대 한 SEM 계산 되며 "통계 summary.csv" 파일에 요약 한. "Escape_response_all_conditions.tiff" 라는 선 그래프가 보여줍니다 최대 12 평균 비행 탈출 반응 실험 기본 폴더 (그림 3C)에 존재 하는 조건을. 마지막으로, 기본 폴더에 있는 모든 실험 조건에 대 한 곡선 아래 면적 계산 이며 "AUC.csv" 파일에 요약. 주요 폴더에 조건 수에 따라 스크립트 중 수행 양측 홀된 웰 치 t-검정 (2 조건) 또는 Tukey 정정 ANOVA 여러 테스트를 확인 (2 이상 조건)에 대 한 여부는 실험 조건에서 서로 크게 다릅니다. 이러한 결과 "Welch_t test_results.txt" 또는 "AUC_anova_results.txt"에서 요약 된다 ANOVA를 수행할 때 스크립트 또한 평균 AUC에에서 차이 비교 실험 조건의 95% 신뢰 간격을 표시 하는 "AUC_anova.tiff" 파일을 내보낼 것 이다. 모든 실험 조건에 대 한 실험적인 복제의 곡선에서 절대 영역의 값은 "AUC.tiff" (그림 3D)에 중앙값으로 개별 데이터 요소로 표시 됩니다.
증 Telangiectasia (AT)는 상 염색체 열성 운동 장애 증 Telangiectasia 돌연변이 (ATM) 유전자14돌연변이 때문에 소 뇌 증의 발병 초기에 의해 특징입니다. ATM, tefu의 초파리 orthologue의 돌연변이 성과 장 수15에 결함을 표시합니다. "초파리 섬 분석 결과" 매크로 평가 하려면의 초파리 모델 섬 분석 결과에서 시험 되었다 그리고 매크로의 데이터 출력 수동 데이터 수에 비해. 결과 유비 쿼터 스 tefu 최저 (w-; Actin-Gal4/GD11950) 그들의 유전 배경 컨트롤 (-; w에 비해 플랫폼을 떠나이 파리의 능력을 크게 감소 Actin-Gal4/+) (그림 4). 1 후 s, 제어 파리의 50% 탈출 플랫폼, 달리는 &#60; tefu의 1%-RNAi 파리. 매크로와 충실 하 게 얻은 데이터 수동 계산, 매크로 섬 분석 결과 데이터의 정량화 및 운동 결함 ( 의 평가에 사용할 수 있는 신뢰할 수 있는 도구 임을 나타내는 얻은 데이터를 복제 하는 중요 한 것은, 그림 4 A-B).
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55892/55892fig1.jpg"> 
그림 1: 요구 사항, 실험 절차, 및 섬 분석 결과의 분석 개요 순서도. (A) 섬 시험 장비. (B) 섬 분석 결과 대 한 실험 설정. (C) 섬 분석 결과. (D)"초파리 섬 분석 결과" 매크로와 섬 분석 결과 데이터의 처리. "초파리 섬 분석 결과" 매크로 3 하위 매크로의 구성: 1) 스택 및 투영, 2) 정의 플랫폼, 및 3) 분석. (E) 처리 고 "섬 분석 결과 분석" 스크립트를 사용 하 여 데이터의 통계 평가. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55892/55892fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55892/55892fig2.jpg"> 
그림 2: 프로토콜 중 필요한 다른 조정의 예. (A)는 필수 디렉터리 구조는 섬 분석 결과 실험 데이터 처리 및 분석을 위한 저장 해야 합니다. (B) 파리 나타나야 비디오 설정을 조정할 때 흰색 바탕에 검정. (C) 이미지 프레임 출력 파일로 저장이 원고에 설명 된 이미지 레코딩 소프트웨어. (D) 노란색 윤곽선 플랫폼 선택을 표시합니다. "ROI 관리자"에서 저장된 플랫폼 선택 파란색으로 강조 표시 됩니다. (E) 파리는 "최소 비행 크기 설정."의 조정 동안 흰색 점으로 표시 됩니다. 결과 창에서 픽셀 파리의 영역을 표시합니다. (왼쪽)에 기록 된 하나의 이미지 프레임 (오른쪽)에"초파리 섬 분석 결과" 매크로로 얻은 결과 이미지 스택에서 해당 프레임의 (F) 예. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55892/55892fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55892/55892fig3.jpg"> 
그림 3: "섬 분석 결과 분석" 하시기로 데이터 처리 후 얻은 결과 이미지 (A) 선 각 비행 탈출 응답을 보여주는 그래프 제어 실험 복제. (B) 선 각 tefu RNAi 실험적인 복제에 대 한 비행 탈출 응답을 보여주는 그래프. (C) 평균 비행 탈출 응답 표시 된 실험 조건; 오차 막대의 곡선 분포 제어 및 돌연변이 조건 아래 영역을 나타내는 SEM. (D) 도트 플롯을 나타냅니다. 두 tefu RNAi 및 제어 조건에 대 한 실험적인 복제는 개별 데이터 포인트 (블랙)에 중앙값 (레드 라인)으로 표시 됩니다. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55892/55892fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55892/55892fig4.jpg"> 
그림 4: 유비 쿼터 스 tefu 최저의 파리 플랫폼을 두고 크게 감소 능력을 보여줍니다. 데이터 제어 (w-;에 대 한 시간 (s)에 플랫폼에 파리의 %를 나타내는 Actin-Gal4/+)와 tefu RNAi (w-; Actin-Gal4/GD11950) 파리. (복제의 수 = 5; 오차 막대를 나타내는 SEM). (A)"초파리 섬 분석 결과" 매크로와 얻은 원시 데이터 (B) 점 제어 및 tefu RNAi 조건"초파리 섬 분석 결과" 매크로와 얻은 곡선 분포에서 영역을 나타내는 플롯 (웰 치 홀 t-검정, * * p &#60; 0.01). (C) 원시 데이터의 수를 수동으로 계산 하 여 얻은 파리 초당 섬에 존재. (D) 도트의 곡선 분포 제어 및 손으로 계산 하 여 얻은 Tefu RNAi 조건 아래 영역을 나타내는 플롯 (웰 치 홀 t-검정, * * p &#60; 0.01). 오차 막대는 SEM. 대표 <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55892/55892fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>열 이름</td>
			<td colspan="3">설명</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>슬라이스</td>
			<td colspan="3">프레임 이름입니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>개수</td>
			<td colspan="3">플랫폼 (ROI)의 범위 내에서 프레임에서 검색 된 개체의 수입니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>총 면적</td>
			<td colspan="3">픽셀에서 (ROI) 플랫폼의 한계 내에서 프레임에서 검색 된 개체의 총 면적.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>평균 크기</td>
			<td colspan="3">플랫폼 (ROI)의 범위 내에서 개체의 수로 나눈 프레임에서 검색 된 개체의 총 면적.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>% 영역</td>
			<td colspan="3">지역 플랫폼 (ROI)의 전체 면적에 대해 개체의 백분율입니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Perim입니다.</td>
			<td colspan="3">픽셀에서 (ROI) 플랫폼의 한계 내에서 프레임에서 검색 된 개체의 총 둘레.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>분 비행 크기</td>
			<td colspan="3">최소 크기 설정 (픽셀)에서"초파리 섬 분석 결과" 매크로의 그래픽 인터페이스에 사용자에 의해 정의 된 비행.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>지역 투자 수익</td>
			<td colspan="3">하위 매크로 실행 하는 동안 사용자에 의해 정의 된 플랫폼 (ROI)의 영역 (픽셀)에서 플랫폼을 정의 합니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>파리의 수</td>
			<td colspan="3">"초파리 섬 분석 결과" 매크로의 그래픽 인터페이스에 사용자가 정의한 실험 당 사용 하는 파리의 수입니다.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
표 1: 매개 변수"초파리 섬 분석 결과" 매크로 의해 측정. 이 표에 설명 된 매개 변수"초파리 섬 분석 결과" 매크로 실행 시 "results.txt" 파일에 표시 됩니다.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>열 이름</td>
			<td colspan="3">설명</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>슬라이스</td>
			<td colspan="3">프레임 수입니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>개수</td>
			<td colspan="3">(ROI) 플랫폼의 한계 내에서 프레임에서 발견 하는 파리의 수입니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>X.Area</td>
			<td colspan="3">픽셀 단위로 플랫폼 (ROI)의 범위 내에서 프레임에서 발견 하는 파리의 총 면적.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>분 비행 크기</td>
			<td colspan="3">최소 크기 항목 설정 (픽셀)에서"초파리 섬 분석 결과" 매크로의 그래픽 인터페이스에 사용자에 의해 정의 된 비행.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>지역 투자 수익</td>
			<td colspan="3">플랫폼 (ROI, 픽셀 단위로) 하위 매크로 실행 "정의 플랫폼" 사용자에 의해 정의 된 영역.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>파리의 수</td>
			<td colspan="3">"초파리 섬 분석 결과" 매크로의 그래픽 인터페이스에 사용자가 정의한 실험 당 사용 하는 파리의 수입니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>X.Count</td>
			<td colspan="3">% 실험 중에 플랫폼에서 감지 하는 파리의 가장 높은 번호를 기준으로 각각 슬라이스/프레임에서 플랫폼에 있는 파리.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Timepoint</td>
			<td colspan="3">시간 포인트 1 첫 번째 프레임 분석을 나타내고 파리 처음 나타나는 플랫폼에 프레임에 해당. 분석 하는 복제 당 100 프레임의 총 (10에 s, 설명된 설정을 사용할 때.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>실험</td>
			<td colspan="3">조건 당 복제의 수입니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>조건</td>
			<td colspan="3">실험 조건 (에 따라 데이터를 포함 하는 폴더의 사용자 정의 이름)의 이름을 나타냅니다.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
표 2: 설명 변수의 "섬 분석 결과 분석" 하시기를 사용 하 여 데이터를 처리 한 후 얻은 이 표에 설명 된 매개 변수 "섬 분석 결과 분석" 스크립트를 사용 하 여 데이터 처리 시 "data_all_conditions.csv" 파일에 나타납니다.

섬 분석 결과 초파리 melanogaster의 기본적인 운동 동작을 평가 하는 데 사용할 수 있는 비교적 새로운, 비용 분석 결과가 이다. 이 원고는 자동 데이터 처리 및 유전 약리학 큰 스크린에 대 한 중요 한, 높은 처리량 판독 시험이 섬 분석 결과 데이터의 객관적인 정량화에 대 한 알고리즘을 설명 합니다.

Drosophila 섬 분석 결과에서 운전 행동의 높은 처리량 분석

Advances in next-generation sequencing technologies contribute to the identification of (candidate) disease genes for movement disorders and other ...

Island Assay의 전반적인 목표는 자동 데이터 처리 및 객관적인 정량화를 통해 Drosophila melanogaster의 기본 운동 행동을 평가하는 것입니다. 이 방법은 운동 장애와 관련된 유전자와 같은 운동 행동의 주요 조절 인자를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 결함을 되돌릴 수 있는 약물을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다.이 기술의 주요 장점은 초파리의 운동 행동에 대한 높은 처리량의 정량화가 가능하여 이 기술을 대규모 스크리닝에 적합하게 만든다는 것입니다. 우리는 많은 수의 질병 모델을 분석할 수 있도록 이 방법론을 개발하기로 결정했습니다. 이를 실현하기 위해 자동화된 이미지 데이터 분석이 필요했습니다.이 방법을 시각적으로 시연하면 매우 유용합니다. 베타 처리의 몇 가지 단계가 중요하며, 새로운 사용자, 특히 사용 중인 소프트웨어 패키지에 익숙하지 않은 사용자에게는 어려울 수 있습니다. 먼저, 실험 조건당 최소 3개의 바이알을 생물학적 복제물로 준비합니다.각 파일에는 같은 성별과 비슷한 나이의 파리가 약 15마리 포함되어야 합니다. 중요한 것은 파리의 날개가 손상되지 않은 것이어야 한다는 것입니다. 실험을 저장할 폴더를 만듭니다.conditions 및 replicates에 의해 정의된 디렉토리 구조에서 이를 생성합니다. 예를 들어, 실험에 각각 5개의 반복실험이 있는 두 개의 유전자형이 있는 경우 실험 날짜가 포함된 기본 폴더를 만들고 해당 폴더 안에 각 유전자형에 대해 하나의 하위 폴더를 만듭니다. 그런 다음 유전자형 폴더 내에서 각 복제에 대한 하위 폴더를 만듭니다.다음으로 테스트 장치를 설정합니다. 목욕 트레이에 소량의 비누를 푼 찬물을 넣고 욕조에 이미 고정되지 않은 경우 플랫폼을 욕조 중앙에 놓습니다. 트레이와 플랫폼을 투명 상자로 덮습니다.플랫폼을 비추려면 일반 12볼트 LED와 같은 멋진 램프를 그 위에 배치하십시오. 또한 컴퓨터에 연결된 웹캠을 플랫폼 바로 위에 배치합니다. 컴퓨터에서 이미지 녹화 소프트웨어를 엽니다.메뉴 시스템에서 적절한 웹캠을 캡처 장치로 선택합니다. 섬에 죽은 파리를 놓아 비디오 설정을 조정합니다. 소프트웨어의 밝기, 대비 및 색상을 조정하여 죽은 파리가 흰색 배경에 검은색으로 보이도록 합니다.그런 다음 타임랩스 동영상 설정을 조정하여 동영상을 AVI 파일로 저장합니다. 그런 다음 데이터를 저장해야 하는 디렉토리로 이동하여 영화의 이름을 정의합니다. 이러한 변경 사항을 저장합니다.이미지 데이터를 압축하려면 Intel IYUV 코드를 선택합니다. 녹화 속도를 0.1초마다 한 프레임으로 설정하고 해당 재생 속도를 초당 10개 이미지로 조정합니다. 마지막으로 고급 설정으로 이동하여 캡처된 각 프레임에 대해 bmp 이미지 만들기를 선택합니다.그런 다음 AVI 파일을 호스팅하기 위해 선택한 것과 동일한 디렉토리로 이동하여 확인을 누릅니다. 시작하기 전에 섬이 비어 있고 깨끗한지 확인하십시오. 그런 다음 이미지 녹화 소프트웨어의 타임랩스 이미지 인터페이스에서 녹화를 시작합니다.파리가 들어 있는 유리병을 두세 번 두드려 모든 파리를 바닥으로 떨어뜨립니다. 그런 다음 바이알에서 플러그를 빠르게 제거하고 파리를 플랫폼에 세게 두드립니다. 그들은 모두 거의 동시에 플랫폼에 도달해야 합니다.파리가 플랫폼을 떠날 때까지 최대 30초를 기다린 다음 녹음을 중지합니다. 필요한 경우 플랫폼에 남아 있는 파리를 수동으로 제거합니다. 다음 실험을 진행하기 전에 다음 데이터 집합이 저장될 디렉터리를 다시 정의해야 합니다.첫 번째 작업은 수집된 이미지 시리즈의 스택과 프로젝션을 생성하는 것입니다. 피지에서 Drosophila Island Assay를 엽니다. 새 창에서 첫 번째 이미지 시계열 식별자를 입력합니다.다음으로, create stack 및 projection 하위 매크로만 선택합니다. 확인을 클릭하고 개별 Island Assay 실험이 있는 모든 하위 폴더가 포함된 폴더로 컴퓨터를 안내합니다. 데이터를 처리한 후 각 개별 실험 하위 폴더에 두 개의 새 파일이 나타납니다.다음 작업은 이미지에서 플랫폼의 정확한 위치를 정의하는 것입니다. 그래픽 인터페이스를 열고 define platform 확인란을 선택합니다. 그런 다음 실험적 하위 폴더가 저장되는 디렉토리를 선택합니다.프로젝션 이미지와 두 개의 창이 열립니다. 첫 번째 이미지에서는 폴리곤 선택 도구를 사용하여 아일랜드 플랫폼 위에 폴리곤을 그립니다. 이 선택에서 플랫폼의 매개변수에 경계선을 포함하지 마십시오.ROI 관리자 창에서 추가를 클릭하여 ROI 관리자 창에 선택 항목을 추가합니다. ROI 관리자에 선택 항목을 추가하면 값 집합으로 나타납니다. 그런 다음 define the platform 창에서 ok를 클릭합니다.소프트웨어는 폴더에 저장된 다음 프로젝션 이미지로 이동합니다. ROI 관리자에 저장된 ROI를 선택하고 플랫폼 정의 창에서 이 ROI를 확인하여 플랫폼에 대한 동일한 ROI를 다음 프로젝션 이미지에 계속 적용합니다. 다음 프로젝션 이미지로 진행하기 전에 실험 중에 플랫폼이 움직이지 않았는지 확인하십시오.플랫폼의 위치가 이동한 경우 선택 항목의 가운데를 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고 필요한 위치로 드래그합니다. 선택 상자가 플랫폼과 일치하지 않는 경우, 선택 영역 바깥쪽을 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고 폴리곤 도구를 사용하여 플랫폼에 대한 새 선택 영역을 표시합니다. 이 새 선택 항목을 ROI 관리자에 추가합니다.그런 다음 define platform(플랫폼 정의) 창에서 OK(확인)를 클릭하여 새 선택 항목을 확인하고 모든 이미지가 플랫폼을 올바르게 정의할 때까지 절차를 계속합니다. 데이터를 처리하기 전 마지막 작업은 파리의 최소 크기를 정의하는 것입니다. 이는 텍스트 프로토콜에 설명되어 있습니다.플랫폼에서 탈출하는 파리를 정량화하려면 먼저 최소 플라이 크기를 설정합니다. 그런 다음 실험 계열 내의 파일에서 가장 많은 파리를 나타냅니다. analyze 함수를 시작하고 프롬프트에서 실험의 기본 디렉토리를 선택합니다.매크로를 실행한 후 새 결과 파일과 새 이미지 스택이 각 폴더에 나타납니다. 이러한 파일을 열어 절차가 올바르게 수행되었는지 확인합니다. R 또는 RStudio 소프트웨어 패키지를 시작하고 Island Assay 분석 스크립트를 열어 모든 실험을 동시에 처리합니다.분석이 성공하려면 스크립트를 올바르게 편집해야 합니다. 스크립트의 16행에 분석할 실험이 포함된 기본 디렉터리의 경로를 삽입합니다. 분석 출력 파일을 저장해야 하는 폴더의 경로를 행 19에 삽입합니다.후자는 분석할 이미지 데이터가 포함된 디렉터리와 다른 위치여야 합니다. 이제 도구 모음에서 스크립트를 실행하고 결과 분석을 진행합니다. Island Assay analysis 스크립트는 각 실험 조건에 대한 선 그래프를 내보냅니다.그래프는 해당 조건의 각 반복에 대해 시간 경과에 따른 플랫폼에 남아 있는 파리의 백분율을 보여줍니다. 내보낸 선 그래프인 escape response:all conditions는 기본 폴더에 있는 처음 12개의 실험 조건에 대한 평균 비행 탈출 응답의 평균 및 표준 오류를 요약합니다. 각 실험 반복실험에 대한 곡선 아래 면적은 실험 조건이 서로 크게 다른지 여부를 확인하기 위해 계산됩니다.곡선 아래 면적과 각 실험 조건에 대한 중앙값이 그래프로 내보내집니다. 기본 폴더에 있는 조건의 수에 따라 스크립트는 두 개의 조건에 대해 양측 쌍을 이루지 않은 Welch T-검정을 수행하거나 두 개 이상의 조건에 대해 두 개의 키 수정이 있는 ANOVA를 수행합니다. 스크립트 Island Assay 분석으로 계산된 모든 숫자 데이터도 내보내져 데이터 출력 폴더에 csv 또는 txt 파일로 저장됩니다.운동실조증(Ataxia telangiectasia)은 ATM 유전자의 돌연변이로 인해 발생하는 상염색체 열성 운동 장애입니다. 이 질병은 소뇌 운동 실조증의 조기 발병이 특징입니다. ATM의 플라이 ortholog를 유비쿼터스하게 knocking down down의 효과는 Island Assay에서 조사하고 대조군과 비교했습니다.전반적으로, 플라이 ATM ortholog, Tefu의 유비쿼터스 넉다운은 유전적 배경 대조군에 비해 Island Assay에서 운동 성능을 크게 감소시켰습니다. 기록된 Island Assay 데이터의 수동 분석은 자동 분석과 동일한 결과를 제공했습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 Island Assay를 수행하는 방법, Drosophila Island Assay 매크로를 실행하는 방법 및 Island Assay 분석 스크립트를 작동하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.이 프로토콜을 시도하는 동안 이미지 분할의 품질이 영화의 품질과 상관 관계가 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 대비가 좋을수록 분석이 더 매끄러워집니다. 개발 후 이 기술은 연구자들이 높은 처리량으로 초파리의 운동 능력을 탐구할 수 있는 길을 열었습니다.이 분석을 사용한 후, 음성 지오택시를 테스트하는 것과 같은 다른 분석을 사용하여 운동 결함을 추가로 조사할 수 있습니다.

high-throughput-analysis-locomotor-behavior-drosophila-island

Research

연구

JoVE Journal

Neuroscience

신경과학

에서 복잡한 운전하는 동작의...

성인 Drosophila Melanogaster의 로코의 고해상도 비디오 추적

Drosophila melanogaster은 한 세기 이상에서 많은 중요한 생물 학적 과정의 분자 및 세포 기초를 이해하기 위해 사용되었습니다 유전자와 behaviorally 다루기 쉬운 모델 시스템이다. Drosophila 잘 플라이 행동의 유전적 기초에 대한 통찰력을 얻기 위해 악용되었습니다.

분석의 방법 Drosophila 행동

이 비디오는 비행 이동을 정량화하는 간단한 방법을 설명하고 수행된 등반 분석을 보여줍니다. 비행 등반 분석은 음성 지오택시 반응에 의존하는 운동 기능의 일반적인 테스트입니다.

플라이 클라이밍 분석: Drosophila melanogaster에서 일반 운동을 테스트하는 방법

이 비디오는 초파리의 운동을 연구하는 데 사용되는 행동 방법인 섬 분석에 대해 설명합니다. Sample Protocol은 반자동 이미지 분석과 호환되는 분석 설정을 특징으로 합니다.

Island Assay: 초파리의 운동 거동을 평가하기 위한 고처리량 방법

여기에서 우리는 높은 처리량 검사를 가능하게 초파리의 비행 성능의 신속하고 정확한 측정하는 방법을 설명합니다.

비행 성능의 정확하고 빠른 측정을위한 개선 된 방법에<em&gt; 초파리</em

이 프로토콜은 단일 동물 해상도에서 Drosophila melanogaster의 산란 선호도를 테스트하기 위한 고처리량 분석을 설명합니다.  이 분석은 간단한 의사 결정 과정을 제어하는 유전자 및 회로 구성 요소를 식별할 수 있는 간단하고 효율적이며 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다.

높은 처리량 분석은 개인의 알을 낳는 환경 설정을 검사합니다<em&gt; 노랑 초파리</em

이 단계별 프로토콜 파리의 수백을 접대 하 고 전기 모터에 의해 그들의 행동을 동기화 하는 자동화 된 멀티 실린더 시스템을 사용 하 여 초파리 부정적인 geotaxis 동작을 분석 합니다. 동기화 시 디지털 기록 및 자체 디자인된 RflyDetection 소프트웨어를 사용 하 여 분석 된 비행 부정적인 geotaxis 동작 분석입니다.

Neurodegeneration의 초파리 모델에서 성인 등반 동작을 분석 하기 위한 자동화 된 신속한 반복 부정적인 Geotaxis 분석 결과

현재 프로토콜은 속도, 거리 등의 매개변수를 계산하기 위해 고화질 비디오 녹화를 기반으로 각 프레임의 픽셀을 분할하는 플러그인과 호환되는 오픈 소스 소프트웨어 피지를 사용하여 손으로 만든 경기장에서 파리의 움직임을 추적 및 분석하여 초파리 의 운동 활동을 평가합니다.

초파리에서 운동 활동을 분석하는 간단한 기술

이 프로토콜은 전통적인 포유류 모델에 대한 대안으로 운동 기능 장애의 정량화를 통해 초파리의 신경 독성을 평가하기 위한 고처리량, 비용 효율적인 방법을 제시합니다. 민감하고 재현 가능하며 윤리적으로 유리한 모델을 사용하여 제약 화합물, 환경 제제 또는 유전자 변형의 신경독성 영향을 평가하는 것을 목표로 합니다.

신경독성에 대한 판독으로서의 Drosophila melanogaster 의 운동 기능 장애에 대한 행동 분석

이 프로토콜은 Drosophila melanogaster에서 스트레스로 인한 행동 변화를 평가하는 틀을 제공합니다. 상호 보완적인 분석법을 결합하면 개별 파리의 활동, 탐구, 의사결정 능력을 정량화할 수 있습니다. 이 접근법은 유연하며 스트레스 생물학, 대사, 신경행동 기능을 조사하는 다양한 연구에 적용할 수 있습니다.

초파리 멜라노가스터에서 스트레스 유발 우울과 유사 상태의 다중 행동 표현형 분석

학습하세요 Drosophila melanogaster의 운동 행동을 자동 데이터 처리로 고처리량 분석하는 Island Assay 방법을. 이 기술은 유전자 및 약물 선별 연구에 활용됩니다.

Drosophila 섬 분석 결과에서 운전 행동의 높은 처리량 분석

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