一种基于智能手机的秀 丽隐杆线虫 草坪回避测定成像方法

在研究秀丽隐杆线虫的众多优点中，其简单的神经系统为研究遗传和细胞水平的变化如何影响网络功能和行为输出提供了机会。尽管神经元数量有限，秀丽隐杆线虫表现出广泛的复杂行为。其中之一是避免草坪，其中细菌线虫通过离开细菌草坪来响应有害食物来源。秀丽隐杆线虫避开致病细菌¹，^2，3 的草坪、产生毒素或掺有毒素的细菌草坪¹，4，甚至是表达 RNAi 的细菌，其靶基因敲低对蠕虫的健康有害^4，5。研究表明，蠕虫对外部线索做出反应，例如致病菌产生的代谢物¹，⁶，或表明食物^{使它们生病的内部}线索4^，7。这些线索通过保守的信号通路处理，例如丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）通路和转化生长因子β（TGFβ）通路，并且需要肠道和神经系统之间的通信⁴，⁶，^7，8。

虽然测定很简单，但学习行为会在几个小时内发展，通常是在一夜之间。虽然有些突变体无法离开，在这种情况下，仅在一个时间点回避得分就足以证明缺陷，但许多突变体最终会离开，但出来的速度较慢。对于这些，需要每隔几个小时跟踪一次蠕虫的运动，这可能很难在一夜之间完成。计数本身也需要时间，在板之间产生滞后时间，从而限制了可以同时测试的板的数量。在整个测定过程中使用成像设置同时记录许多板将非常有用，但设置成本可能令人望而却步，具体取决于研究实验室的资金情况。

为了解决这个问题，我们设计了一种非常简单的方法，使用智能手机记录回避测定。每部手机可以录制多达六个检测板的延时视频。为了提供透射光，我们使用可以在线轻松购买的发光二极管（LED）灯箱。检测板放置在高架平台上，由空心矩形隧道支撑，聚焦入射光，产生对比。我们还提供了一个 Python 脚本，可将视频转换为音频视频交错 （AVI） 文件，显示每小时 10 秒的剪辑。然后将视频裁剪到单独的板上，并保存在单独的文件中，以用于手动计数。

该方法提供了一种低成本的程序，也非常易于使用，使用大多数人都容易获得的物品。在这里，我们描述了使用成熟的草坪避免测定法针对人类病原体 铜绿假单胞 菌（PA14）的方法，其方案先前已描述过^2，9。最后，我们还回顾了成像方法的注意事项和局限性，适用于那些希望将其应用于其他 秀丽隐杆线虫 行为实验的人。