Vi introducerar en metod baserad på maskinseende för automatisk mätning av aggression och sällskapande i Drosophila melanogaster. De genetiska och neurala kretsbaserna för dessa medfödda sociala beteenden är dåligt förstådda. Highthroughput beteendescreening i denna genetiskt dragbara modell organism är en potentiellt kraftfull strategi, men det är för närvarande mycket mödosamt. Vårt system övervakar interaktion par flugor och beräknar deras läge, orientering och vingställning. Dessa funktioner används för att upptäcka beteenden som visas under aggression och sällskapande. Bland dessa är vinghot, lunging och tussling specifika för aggression; cirkling, vingförlängning (rättegångssång) och kopulering är specifika för sällskapande; lokomotion och jagande är vanliga för båda. Etogram kan konstrueras automatiskt från dessa mätningar, vilket sparar avsevärd tid och ansträngning. Denna teknik bör möjliggöra storskaliga skärmar för gener och neurala kretsar som kontrollerar sällskapande och aggression. Hur programmeras medfödda beteenden in i genomet? För att besvara denna fråga krävs det att man identifierar de gener som styr specifika beteenden, de neurala kretsar som de verkar på och hur dessa kretsar styr beteendet [1] [2] [3] [4] [5]. Detta kan göras i modellorganismer som nematod Caenorhabditis elegans och fruktflugan Drosophila melanogaster, tack vare de rikliga genetiska verktyg för märkning, kartläggning och manipulera specifika populationer av neuroner 6,7, vilket möjliggör storskaliga genetiska och funktionella skärmar 8, 9. Sociala beteenden, till exempel sällskapande och aggression, är av särskilt intresse eftersom de har starka medfödda komponenter. Parning har studerats i både D. melanogaster och C. elegans med hjälp av en kombination av molekylär genetisk och cellulär metod 5, 10. Drosophila är unik bland ryggradslösa genetiska modellorganismer genom att den uppvisar både sällskapande och aggression [11] [12] [13] [14]. Det är svårt att mäta djurens beteende. Både aggression och sällskapande består av rika ensembler av stereotypa beteenden, som ofta utvecklas i en karakteristisk sekvens 13, 15. För närvarande mäts dessa beteenden manuellt, vilket är långsamt och mödosamt. Observatörens subjektiva beslut kan leda till svårigheter att reproducera experiment. Dessutom kan mänskliga observatörer misslyckas med att upptäcka beteendemässiga händelser som är alltför snabba eller för långsamma och kan missa händelser på grund av flagnande uppmärksamhet. Dessa utgör betydande hinder för att genomföra storskaliga beteende skärmar. Dessa begränsningar skulle kunna övervinnas genom automatisering. Det första steget mot att mäta beteende är spårning (det vill säga att mäta position och orientering av djur över tid 23. Förutom lunging, skulle det vara önskvärt att mäta andra aggressiva beteenden, såsom jakt, tussling, boxning (fjädring) och vinge hot 13, samt uppvaktning beteenden. Detta skulle göra det möjligt att studera om en viss mutation eller påverkan på miljön har en selektiv effekt på aggression eller på sociala interaktioner i allmänhet 24. Här beskriver vi ett maskinseende system som utformats för att kvantifiera och analysera olika sociala beteenden i Drosophila. Åtgärder i samband med sällskapande, aggression och locomotion upptäcks från overhead-videor av flyga par. Vi utformade vårt system för att först tillåta detaljerade, exakta och reproducerbara kvantitativa mätningar av individuella komponentbeteenden ('aktioner') som uttrycks i sällskapande och/eller aggression ('aktiviteter'), och för det andra, för att möjliggöra storskaliga genetiska och krets-genomträngande skärmar. Systemet är enkelt och billigt att bygga och replikera, fungerar automatiskt och tillåter mätningar av flera flugor samtidigt. Tillämpningen av detta tillvägagångssätt, tillsammans med lämpliga multiplex aggression arena konfigurationer 25 (kompletterande metoder på nätet), bör möjliggöra storskaliga genetiska och kretsbaserade skärmar av dessa beteenden. RESULTAT Vi använde en dubbelarena anpassad från ett nyligen utvecklat system 23 (Fig. 1a).............................................................................................. En konsumentkamera, ansluten till en persondator, filmade ett par flugor per arena. Denna inställning kan anpassas till ett medium-genomströmningsläge, bestående av fyra dubbla arenor (Fig. 1b-d och kompletterande metoder).
Dankert m.fl. REF har infört en metod för automatisk mätning av aggression och sällskapande.
Automated monitoring and analysis of social behavior in Drosophila
{'venue': 'Nature Methods', 'journal': 'Nature Methods', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}