Drosophila'da Lokomotor Aktiviteyi Test Etmek İçin Basit Bir Teknik
Summary
Mevcut protokol, Drosophila’nın lokomotor aktivitesini, hız, mesafe vb. parametreleri hesaplamak için yüksek tanımlı video kaydına dayalı olarak her karenin piksellerini segmentlere ayırmak için eklentilerle uyumlu açık kaynaklı yazılım Fiji’yi kullanarak el yapımı bir arenada sineklerin hareketini izleyerek ve analiz ederek değerlendirir.
Abstract
Drosophila melanogaster , gelişmiş genetik manipülasyon tekniklerinin bolluğu ve çeşitli davranışsal özellikleri nedeniyle çeşitli hastalıkları incelemek için ideal bir model organizmadır. Hayvan modellerinde davranışsal eksikliğin belirlenmesi, örneğin hastaların sıklıkla motor fonksiyonlarında bozulmalar yaşadığı nörodejeneratif hastalıklarda, hastalık şiddetinin çok önemli bir ölçüsüdür. Bununla birlikte, ilaçla tedavi edilen veya transgenik bireyler gibi sinek modellerinde motor açıklarını izlemek ve değerlendirmek için çeşitli sistemlerin mevcudiyeti ile, birden fazla açıdan hassas değerlendirme için ekonomik ve kullanıcı dostu bir sistem hala eksiktir. Burada, hem yetişkin hem de larva bireylerinin hareket aktivitelerini kayıtlı videodan sistematik olarak değerlendirmek ve böylece izleme davranışlarının analizine izin vermek için Fiji görüntü işleme programı ile uyumlu olan AnimalTracker uygulama programlama arayüzüne (API) dayanan bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntem, davranışı kaydetmek ve analiz etmek için yalnızca yüksek çözünürlüklü bir kamera ve bir bilgisayar çevre birimi donanım entegrasyonu gerektirir, bu da onu transgenik veya çevresel davranış eksiklikleri olan sinek modellerini taramak için uygun fiyatlı ve etkili bir yaklaşım haline getirir. Farmakolojik olarak tedavi edilen sinekleri kullanan davranış testlerine örnekler, tekniklerin hem yetişkin sineklerde hem de larvalarda davranış değişikliklerini oldukça tekrarlanabilir bir şekilde nasıl tespit edebileceğini göstermek için verilmiştir.
Introduction
Drosophila melanogaster, gen modifikasyonu1, ilaç tedavisi2 ve yaşlanma3 tarafından oluşturulan nöronal hastalık modellerinde hücresel ve moleküler fonksiyonları araştırmak için mükemmel bir model organizma sağlar. İnsanlar ve Drosophila arasındaki biyolojik yolakların, fiziksel özelliklerin ve hastalıkla ilişkili homolog genlerin yüksek korunumu, meyve sineğini molekülden davranışsal seviye4’e ideal bir taklit haline getirir. Birçok hastalık modelinde, davranış eksikliği çeşitli insan nöropatileri için yararlı bir model sağlayan önemli bir indekstir 5,6. Drosophila şimdi çoklu insan hastalıklarını, nörogelişimi ve Parkinson hastalığı ve amiyotrofik lateral skleroz 7,8 gibi nörodejeneratif hastalıkları incelemek için kullanılmaktadır. Hastalık modellerinin motor yeteneğini saptamak, patojenik ilerlemeyi anlamak için çok önemlidir ve hastalık sürecinin altında yatan moleküler mekanizmalarla fenotipik bir korelasyon sağlayabilir.
Son zamanlarda, Drosophila lokomotor algılama stratejileri için, gruplandırılmışsineklerde yüksek verim testi 9,10 ve gerçek zamanlı 11,12’de hareket ölçümü gibi ticari olarak temin edilebilen yazılım araçları ve uygun maliyetli programlar geliştirilmiştir. Böyle bir geleneksel yaklaşım, aynı cinsiyet ve yaşa sahip büyük bir sinek popülasyonunun kapsanmasına izin veren ve 9,13 veri toplarken çeşitliliği azaltan birden fazla kanal içeren tırmanma testi olarak da adlandırılan hızlı etkileşimli negatif jeotaksistir (RING). Lokomotor davranışı analiz etmek için bir başka ön test yöntemi, ince bir cam tüp14 içindeki sinek aktivitesi hareketini tespit etmek için birden fazla ışın kullanan bir cihaz olan TriKinetics Drosophila aktivite monitörüdür (DAM). Cihaz, daha uzun bir süre boyunca sineklerin aktivitesini ve sirkadiyen ritmini incelemek için ışın geçişlerini hesaplayarak otomatik hareketi temsil eden konumu sürekli olarak kaydeder15. Bu yöntemler, davranışsal hareketteki değişiklikleri belirlemek için meyve sineklerindeki davranışsal kusurların analizinde yaygın olarak kullanılmasına rağmen, her zaman özel test ekipmanı veya karmaşık analiz süreçleri gerektirir ve bazı modellerde uygulamalarını sınırlı, basit bir cihazla kısıtlar. FlyGrAM11 ve Drosophila adası tahlil10 gibi yetişkin Drosophila’yı test etmek için hayvan izleme grubu tabanlı stratejiler, önceden tanımlanmış bir alanda sosyal işe alım ve bireysel izleme uygular. Bununla birlikte, meydan okunan alanlardaki sosyal bireysel kısıtlama, sineklerin çarpışması veya üst üste binmesinden kaynaklanan görüntülerdeki tanımlamalar üzerinde olumsuz bir etkiye sahip olabilir. TRex16, MARGO12 ve FlyPi17 gibi bazı açık kaynaklı materyal tabanlı yöntemlerin acil bir durumu olsa da, davranış testlerinde esnek kullanımla sinekleri hızlı bir şekilde izleyebilirler. Bu test yaklaşımları, ayrıntılı deneysel cihaz kurulumları, özel yazılım gereksinimleri veya profesyonel bilgisayar dilleri ile ilişkilidir. Larvalar için, birimzaman 18 başına ızgara sınır çizgilerinin sayısı boyunca kat edilen toplam mesafeyi ölçmek veya bireyler için vücut duvarı kasılmalarını manuel olarak19 olarak kabaca saymak, lokomotor yeteneklerini değerlendirmek için baskın yöntemlerdir. Ekipman veya cihazlarda ve analiz yöntemlerinde hassasiyet eksikliği nedeniyle, larvaların bazı davranışsal hareketleri tespit edilmekten kaçabilir ve davranışsal hareketin, özellikle de ince hareketin doğru bir şekilde değerlendirilmesini zorlaştırabilir15.
Mevcut geliştirilen yöntem, Fiji (ImageJ) görüntü işleme programı ile uyumlu AnimalTracker uygulama programlama arayüzünü (API) kullanarak, hem yetişkin hem de larva sineklerinin lokomotor aktivitesini, yüksek çözünürlüklü (HD) videolardan izleme davranışlarını analiz ederek sistematik olarak değerlendirmek için kullanmaktadır. Fiji, sağlam yazılım kütüphanelerini çok sayıda komut dosyası dili ile birleştirebilen, görüntü işleme algoritmalarının hızlı prototiplenmesiyle sonuçlanan ve görüntü analiz yetenekleri20 için biyologlar arasında popüler hale getiren açık kaynaklı bir yazılım ImageJ dağıtımıdır. Mevcut yaklaşımda, Fiji’nin AnimalTracker API’sine entegrasyonu, kişiselleştirilmiş algoritma ekleme ile benzersiz bir Drosophila davranış testi geliştirmek için kullanılmaktadır ve lokomotor davranışın sağlam analitik yeteneklerini desteklemek için ayrıntılı dokümantasyon ve öğreticiler için yararlı bir adım sağlar (Şekil 1). Sineklerin çarpışması veya üst üste binmesinin neden olduğu görüntülerdeki nesnel tanımlamaların karmaşıklığını atlatmak için, her arena yalnızca bir sineğe ev sahipliği yapmakla sınırlıdır. Yaklaşımın izleme hassasiyetini değerlendirdikten sonra, genellikle Parkinson hastalığının hayvan modelleri için kullanılan toksik ilaç rotenon ile uygulanan Drosophila’nın lokomotor hareketlerini izlemek ve ölçmek için uygulandı ve sonuçta ilaç tedavisinde hareket bozukluğu keşfetti21. Açık kaynaklı ve özgür yazılım kullanan bu metodoloji, yüksek maliyetli enstrümantasyon gerektirmez ve Drosophila davranışsal hareketini hassas ve tekrarlanabilir bir şekilde analiz edebilir.
Protocol
Representative Results
Discussion
Fiji görüntü işleme programı ile uyumlu açık kaynaklı materyal AnimalTracker API’sine dayanarak, araştırmacıların hem yetişkin hem de bireysel larva sineklerini izleyerek lokomotor aktivitesini sistematik olarak değerlendirmelerini sağlayabilecek bir yöntem tasarladık. AnimalTracke , uygulama tarafından tasarlanan hayvan izleme davranışının analizini kolaylaştırmak için mevcut veritabanlarına veya diğer araçlara kolayca entegre edilebilen Java ile yazılmış bir araçtır<su…
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma, Soochow Üniversitesi ve Çin Ulusal Bilim Vakfı’ndan (NSFC) (82171414) özel bir lansman fonu tarafından desteklendi. Prof. Chunfeng Liu’nun laboratuvar üyelerine tartışmaları ve yorumları için teşekkür ederiz.
Materials
| Animal tracker | Hungarian Brain Research Program | version: 1.7 | pfficial website: http://animaltracker.elte.hu/main/downloads |
| Camera software | Microsoft | version: 2021.105.10.0 | built-in windows 10 system |
| Computer | DELL | Vostro-14-5480 | a comupter running win 10 system is available |
| Drosophila carbon dioxide anesthesia workstation | Wu han Yihong technology | #YHDFPCO2-018 | official website: http://www.yhkjwh.com/ |
| Fiji software | Fiji team | version: 1.53v | official website: https://fiji.sc/ |
| Format factory software | Pcfreetime | version: X64 5.4.5 | official website: http://www.pcfreetime.com/formatfactory/CN/index.html |
| Graph pad prism | GraphPad Software | version: 8.0.2 | official website: https://www.graphpad-prism.cn |
| Hight definition camera | TTQ | Jingwang2 (HD1080P F1.6 6-60mm) | official website: http://www.ttq100.com/product_show.php?id=35 |
| Office software | Microsoft | version: office 2019 | official website: https://www.microsoftstore.com.cn/software/office |
| Petri dish | Bkman | 110301003 | size: 60 mm |
| Silica gel | DOW | SYLGARD 184 Silicone Elastomer Kit | Mix well according to the instructions |
| Sodium bicarbonate | Macklin | #144-55-8 | Mix well with silica gel |
Referenzen
- Ham, S. J., et al. Loss of UCHL1 rescues the defects related to Parkinson’s disease by suppressing glycolysis. Science Advances. 7 (28), (2021).
- Algarve, T. D., Assmann, C. E., Aigaki, T., da Cruz, I. B. M. Parental and preimaginal exposure to methylmercury disrupts locomotor activity and circadian rhythm of adult Drosophila melanogaster. Drug and Chemical Toxicology. 43 (3), 255-265 (2020).
- Jones, M. A., Grotewiel, M. Drosophila as a model for age-related impairment in locomotor and other behaviors. Experimental Gerontology. 46 (5), 320-325 (2011).
- Yamaguchi, M., Yoshida, H. Drosophila as a model organism. Advances in Experimental Medicine and Biology. 1076, 1-10 (2018).
- Rothenfluh, A., Heberlein, U. Drugs, files, and videotape: the effects of ethanol and cocaine on Drosophila locomotion. Current Opinion in Neurobiology. 12 (6), 639-645 (2002).
- Tsuda, L., Lim, Y. M. Alzheimer’s disease model system using Drosophila. Advances in Experimental Medicine and Biology. 1076, 25-40 (2018).
- Dung, V. M., Thao, D. T. P. Parkinson’s disease model. Advances in Experimental Medicine and Biology. 1076, 41-61 (2018).
- Liguori, F., Amadio, S., Volonte, C. Fly for ALS: Drosophila modeling on the route to amyotrophic lateral sclerosis modifiers. Cellular and Molecular Life Sciences. 78 (17-18), 6143-6160 (2021).
- Cao, W., et al. An automated rapid iterative negative geotaxis assay for analyzing adult climbing behavior in a Drosophila model of neurodegeneration. Journal of Visualized Experiments. (127), 56507 (2017).
- Eidhof, I., et al. High-throughput analysis of locomotor behavior in the Drosophila island assay. Journal of Visualized Experiments. (129), 55892 (2017).
- Scaplen, K. M., et al. Automated real-time quantification of group locomotor activity in Drosophila melanogaster. Scientific Reports. 9 (1), 4427 (2019).
- Werkhoven, Z., Rohrsen, C., Qin, C., Brembs, B., de Bivort, B. MARGO (Massively Automated Real-time GUI for Object-tracking), a platform for high-throughput ethology. PLoS One. 14 (11), e0224243 (2019).
- Gargano, J. W., Martin, I., Bhandari, P., Grotewiel, M. S. Rapid iterative negative geotaxis (RING): a new method for assessing age-related locomotor decline in Drosophila. Experimental Gerontology. 40 (5), 386-395 (2005).
- Cichewicz, K., Hirsh, J. ShinyR-DAM: a program analyzing Drosophila activity, sleep and circadian rhythms. Communications Biology. 1, 25 (2018).
- McParland, A. L., Follansbee, T. L., Ganter, G. K. Measurement of larval activity in the Drosophila activity monitor. Journal of Visualized Experiments. 98, e52684 (2015).
- Walter, T., Couzin, I. D. TRex, a fast multi-animal tracking system with markerless identification, and 2D estimation of posture and visual fields. eLife. 10, (2021).
- Maia Chagas, A., Prieto-Godino, L. L., Arrenberg, A. B., Baden, T. The €100 lab: A 3D-printable open-source platform for fluorescence microscopy, optogenetics, and accurate temperature control during behaviour of zebrafish, Drosophila, and Caenorhabditis elegans. PLoS Biology. 15 (7), e2002702 (2017).
- Nichols, C. D., Becnel, J., Pandey, U. B. Methods to assay Drosophila behavior. Journal of Visualized Experiments. (61), (2012).
- Xiao, G. Methods to assay the behavior of Drosophila melanogaster for toxicity study. Methods in Molecular Biology. 2326, 47-54 (2021).
- Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
- Johnson, M. E., Bobrovskaya, L. An update on the rotenone models of Parkinson’s disease: their ability to reproduce the features of clinical disease and model gene-environment interactions. Neurotoxicology. 46, 101-116 (2015).
- Coulom, H., Birman, S. Chronic exposure to rotenone models sporadic Parkinson’s disease in Drosophila melanogaster. The Journal of Neuroscience. 24 (48), 10993-10998 (2004).
- Kumar, P. P., Bawani, S. S., Anandhi, D. U., Prashanth, K. V. H. Rotenone mediated developmental toxicity in Drosophila melanogaster. Environmental Toxicology and Pharmacology. 93, 103892 (2022).
- Gulyas, M., Bencsik, N., Pusztai, S., Liliom, H., Schlett, K. AnimalTracker: an ImageJ-based tracking API to create a customized behaviour analyser program. Neuroinformatics. 14 (4), 479-481 (2016).
- Qu, S. EasyFlyTracker: a simple video tracking Python package for analyzing adult Drosophila locomotor and sleep activity to facilitate revealing the effect of psychiatric drugs. Frontiers in Behavioral Neuroscience. 15, 809665 (2022).
- Yarwais, Z. H., Najmalddin, H. O., Omar, Z. J., Mohammed, S. A. Automated data collection of Drosophila movement behaviour assays using computer vision in Python. International Journal of Innovative Approaches in Science Research. 4 (1), 15-22 (2020).
