La méthode est basée sur un logiciel open source pour évaluer systématiquement les activités motrices locales pour le comportement de suivi des mouches adultes et larvaires à partir de vidéos enregistrées. Cette méthode nécessite une intégration de dispositifs à faible coût pour enregistrer et analyser le comportement, ce qui en fait une approche abordable et efficace pour le dépistage de la locomotion des mouches. Cette technologie est utilisée pour identifier la modification du comportement dans un modèle de mouche de maladie humaine avec une déficience motrice locale, mais elle ne convient pas pour traiter une maladie, un handicap ou des difficultés.
Il est essentiel d’effacer la fenêtre vidéo pertinente pendant le processus d’analyse, à savoir la fenêtre vidéo originale et la fenêtre vidéo de traitement. Pour commencer, mélanger le réactif A et le réactif B du kit de silice dans un rapport de un à 10, selon les instructions du fabricant, afin de préparer l’arène en plein champ pour le suivi de la locomotion de la drosophile. Ensuite, placez la caméra HD sur un trépied, en l’ajustant de sorte que l’objectif de la caméra soit perpendiculaire à la surface de l’arène de silice.
Ensuite, ouvrez la vidéo avec Fidji. Faites glisser la barre de progression vers l’image initiale et approuvez tacitement. Choisissez le corps entier de la mouche à l’aide de l’outil de sélection à main levée.
Cliquez sur l’image, réglez, la luminosité et le contraste pour ajuster la balance des blancs jusqu’à ce que la valeur de gris de la zone sélectionnée se rapproche de l’arrière-plan. Transférer la mouche anesthésiée dans l’arène en plein champ. Une fois que la mouche se remet de l’anesthésie, placez le plat de l’arène avec la mouche sous la caméra et secouez-le rapidement d’un côté à l’autre pour vous assurer que la mouche est en mouvement lorsque l’enregistrement commence.
Appuyez sur le bouton d’enregistrement de l’application appareil photo pour démarrer l’enregistrement vidéo. Une fois l’enregistrement terminé, appuyez sur le bouton d’arrêt pour mettre fin à l’enregistrement vidéo. Convertissez les vidéos enregistrées au format AVI avec le codage païen M-J afin qu’elles puissent être ouvertes et analysées à l’aide de Fidji.
Réglez également les images par seconde de la vidéo à 15 ips pour les mouches adultes et à 12 ips pour les larves. Pour ouvrir la vidéo avec Fidji, sélectionnez les deux options, utilisez la pile virtuelle et convertissez en échelle de gris, dans la fenêtre contextuelle. Obtenez une fenêtre de traitement à l’aide de l’outil définir l’image active du plugin de suivi des animaux et créez une zone de suivi qui entoure l’arène dans la fenêtre vidéo d’origine, à l’aide de l’outil ovale.
Définissez les filtres et les paramètres des deux filtres pour la première image vierge de la fenêtre de traitement. Sélectionnez ensuite l’image suivante dans la fenêtre vidéo d’origine et choisissez la surface filtrée de la fenêtre de traitement. Une fois qu’une fenêtre de traitement filtrée est sélectionnée, utilisez l’outil de définition du seuil pour tourner la mouche tractable avec un profil rouge, couvert dans la fenêtre de traitement.
Utilisez ensuite le détecteur d’objets blob défini pour permettre à l’ordinateur de reconnaître la mouche avec un profil rouge, couvert dans la fenêtre de traitement. Définissez la dernière image pour la mouche adulte ou les larves, comme décrit dans le manuscrit du texte. Utilisez l’outil Afficher les objets blob pour présenter un rectangle de suivi dans la fenêtre vidéo d’origine.
Démarrez le suivi et exportez le fichier de suivi une fois la surveillance terminée. Chargez les fichiers de suivi et de zone à l’aide du plug-in de suivi d’animaux et d’analyseur de suivi. Sélectionnez l’index souhaité à l’aide des paramètres de zone et modifiez les paramètres de paramètre.
Calculez la durée de l’intervalle d’images à l’aide de la fréquence d’images. Produire les graphiques d’analyse quantitative à l’aide d’un tableur et d’un prisme de pavé graphique, après avoir été analysés dans l’analyseur de suivi. Ouvrez le fichier de piste.
Copiez toutes les coordonnées dans Microsoft Office Excel et divisez les cellules à l’aide de la touche espace. Pour calculer le temps d’immobilité par intervalle d’image, sélectionnez tous les résultats calculés et insérez un histogramme pour afficher visuellement le temps d’immobilité par la marge de l’histogramme entier. Pour illustrer les changements d’angle de direction, sélectionnez tous les résultats calculés et insérez un diagramme de dispersion.
Les mouches adultes et les larves du troisième stade, traitées à la roténone, présentaient des déficits locomoteurs importants par rapport à ceux des mouches témoins, nourries avec du solvant DMSO. L’analyse quantitative du traitement par roténone chez les mouches adultes a montré une diminution significative de la distance parcourue et de la vitesse moyenne. Et une augmentation significative du temps d’immobilité.
Des graphiques représentatifs ont montré moins de pics pour la vitesse de déplacement par intervalle d’image chez les mouches nourries à la roténone par rapport à celles du témoin, indiquant la gravité du déficit d’activité locomotrice. La colonne d’immobilité institutionnelle de pixels déplacés par image a également montré beaucoup moins de mouvement en une minute pour les mouches nourries à la roténone, par rapport aux mouches témoins. Des graphiques représentatifs illustrant l’angle de déplacement des changements de direction chez les animaux nourris par Rotenone et témoins ont également révélé des altérations dans la direction choisie par les mouches.
Des résultats similaires ont été observés pour les larves du troisième stade. Les résultats ont révélé que le mouvement comportemental des larves de suivi nourries avec Rotenone était significativement altéré par rapport au contrôle. L’étape la plus cruciale du processus d’analyse consiste à former le premier cadre vierge, car il prouve si le logiciel peut vérifier efficacement.
Cette technologie pourrait permettre aux chercheurs d’approfondir le mécanisme sous-jacent de multiples défauts, tels que des lésions nerveuses ou musculaires.
