ड्रोसोफिला मेलानोगास्टर जीन संशोधन¹, दवा उपचार², और सेनेसेंस³ द्वारा बनाए गए न्यूरोनल रोग मॉडल में सेलुलर और आणविक कार्यों की जांच के लिए एक उत्कृष्ट मॉडल जीव प्रदान करता है। मनुष्यों और ड्रोसोफिला के बीच जैविक मार्गों, भौतिक गुणों और रोग से जुड़े होमोलॉग जीन का उच्च संरक्षण फल मक्खी को आणविक से व्यवहार स्तर⁴ तक एक आदर्श नकल बनाता है। कई रोग मॉडल में, व्यवहार की कमी एक महत्वपूर्ण सूचकांक है, जो विभिन्न मानव न्यूरोपैथियों ^5,6 के लिए एक सहायक मॉडल प्रदान करता है। ड्रोसोफिला का उपयोग अब कई मानव रोगों, न्यूरोडेवलपमेंट और न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों जैसे पार्किंसंस रोग और एमियोट्रोफिक लेटरल स्केलेरोसिस ^7,8 का अध्ययन करने के लिए किया जाता है। रोगजनक प्रगति को समझने के लिए रोग मॉडल की मोटर क्षमता का पता लगाना महत्वपूर्ण है और रोग प्रक्रिया को अंतर्निहित आणविक तंत्र के लिए एक फेनोटाइपिक सहसंबंध प्रदान कर सकता है।

हाल ही में, ड्रोसोफिला लोकोमोटर पहचान रणनीतियों के लिए व्यावसायिक रूप से उपलब्ध सॉफ्टवेयर उपकरण और लागत प्रभावी कार्यक्रम विकसित किए गए हैं, जैसे कि समूहीकृत मक्खियों^9,10 में उच्च-थ्रूपुट परीक्षण और वास्तविक समय^11,12 में हरकत को मापना। ऐसा ही एक पारंपरिक दृष्टिकोण तेजी से इंटरैक्टिव नकारात्मक जियोटैक्सिस (रिंग) है, जिसे चढ़ाई परख भी कहा जाता है, जिसमें कई चैनल शामिल हैं जो समान लिंग और उम्र के साथ एक बड़ी मक्खी की आबादी को शामिल करने की अनुमति देते हैं, ^{9,13 डेटा एकत्र} करते समय भिन्नता को कम करते हैं। लोकोमोटर व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए एक और पूर्व-परीक्षण विधि ट्राइकैनेटीक्स ड्रोसोफिला गतिविधि मॉनिटर (डीएएम) है, एक उपकरण जो एक पतली ग्लास ट्यूब¹⁴ के भीतर फ्लाई गतिविधि आंदोलन का पता लगाने के लिए कई बीम का उपयोग करता है। डिवाइस लगातार स्थिति रिकॉर्ड करता है, जो लंबी अवधि में मक्खियों की गतिविधि और सर्कैडियन लय का अध्ययन करने के लिए बीम-क्रॉसिंग की गणना करके स्वचालित हरकत का प्रतिनिधित्व करता^है। यद्यपि इन विधियों का व्यापक रूप से व्यवहार लोकोमोशन में परिवर्तन निर्धारित करने के लिए फल मक्खियों में व्यवहार दोषों का विश्लेषण करने में उपयोग किया गया है, उन्हें हमेशा विशेष परीक्षण उपकरण या जटिल विश्लेषण प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है, और एक सीमित, सरल उपकरण के साथ कुछ मॉडलों में उनके आवेदन को प्रतिबंधित करते हैं। वयस्क ड्रोसोफिला के परीक्षण के लिए पशु-अनुरेखण समूह-आधारित रणनीतियां, जैसे फ्लाईजीआरएएम¹¹ और ड्रोसोफिला द्वीप परख¹⁰, एक पूर्वनिर्धारित क्षेत्र में सामाजिक भर्ती और व्यक्तिगत ट्रैकिंग को लागू करती हैं। फिर भी, अवज्ञा वाले क्षेत्रों में सामाजिक व्यक्तिगत प्रतिबंध का छवियों में पहचान पर नकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है, जो मक्खियों के टकराव या अतिव्यापी होने के कारण होता है। भले ही कुछ ओपन-सोर्स सामग्री-आधारित विधियां, जैसे कि TRex¹⁶, MARGO¹², और FlyPi¹⁷, में एक आपात स्थिति है, वे व्यवहार परीक्षण में लचीले उपयोग के साथ मक्खियों का तेजी से पता लगा सकते हैं। ये परीक्षण दृष्टिकोण विस्तृत प्रयोगात्मक उपकरण स्थापनाओं, विशेष सॉफ्टवेयर आवश्यकताओं या पेशेवर कंप्यूटर भाषाओं से जुड़े हैं। लार्वा के लिए,¹⁸ के प्रति यूनिट ग्रिड सीमा लाइनों की संख्या में तय की गई कुल दूरी को मापना, या मैन्युअल रूप से¹⁹ व्यक्तियों के लिए शरीर की दीवार के संकुचन की गणना करना, उनकी लोकोमोटर क्षमता का आकलन करने के लिए प्रमुख तरीके हैं। उपकरण या उपकरणों और विश्लेषण विधियों में परिशुद्धता की कमी के कारण, लार्वा के कुछ व्यवहार लोकोमोशन पहचान से बच सकते हैं, जिससे व्यवहार आंदोलन का सही आकलन करना मुश्किल हो जाता है, विशेष रूप से ठीक आंदोलन¹⁵।

वर्तमान विकसित विधि एनिमलट्रैकर एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआई) का उपयोग करती है, जो फिजी (इमेजजे) इमेज प्रोसेसिंग प्रोग्राम के साथ संगत है, ताकि उच्च-परिभाषा (एचडी) वीडियो से उनके ट्रैकिंग व्यवहार का विश्लेषण करके वयस्क और लार्वा मक्खियों दोनों की लोकोमोटर गतिविधि का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन किया जा सके। फिजी एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर इमेजजे वितरण है जो कई स्क्रिप्टिंग भाषाओं के साथ मजबूत सॉफ्टवेयर पुस्तकालयों को जोड़ सकता है, जिसके परिणामस्वरूप छवि प्रसंस्करण एल्गोरिदम का तेजी से प्रोटोटाइप होता है, जिससे यह अपनी छवि^{विश्लेषण क्षमताओं के} लिए जीवविज्ञानियों के बीच लोकप्रिय हो जाता है। वर्तमान दृष्टिकोण में, एनिमलट्रैकर एपीआई में फिजी के एकीकरण का उपयोग व्यक्तिगत एल्गोरिथ्म सम्मिलन के साथ एक अद्वितीय ड्रोसोफिला व्यवहार परख विकसित करने के लिए किया जाता है, और लोकोमोटर व्यवहार की मजबूत विश्लेषणात्मक क्षमताओं का समर्थन करने के लिए विस्तृत प्रलेखन और ट्यूटोरियल के लिए एक उपयोगी कदम प्रदान करता है (चित्रा 1)। मक्खियों के टकराव या अतिव्यापी होने के कारण छवियों में उद्देश्य पहचान की जटिलता को दरकिनार करने के लिए, प्रत्येक क्षेत्र केवल एक मक्खी की मेजबानी करने तक सीमित है। दृष्टिकोण की ट्रैकिंग सटीकता का आकलन करने पर, इसे ड्रोसोफिला के लोकोमोटर आंदोलनों का पता लगाने और मात्रा निर्धारित करने के लिए लागू किया गया था, जिन्हें विषाक्त दवा रोटेनोन के साथ प्रशासित किया गया था, जिसका उपयोग आमतौर पर पार्किंसंस रोग के पशु मॉडल के लिए किया जाता है, अंततः^{दवा उपचार में} हरकत हानि की खोज करता है। यह पद्धति, जो ओपन-सोर्स और मुफ्त सॉफ्टवेयर को नियोजित करती है, उच्च लागत वाले इंस्ट्रूमेंटेशन की आवश्यकता नहीं है, और ड्रोसोफिला व्यवहार हरकत का सटीक और पुन: विश्लेषण कर सकती है।