2023年2月24日
本文介绍了一种使用智能手机和发光二极管(LED)光源箱等 readily available 物品记录秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans)草坪回避行为的简单且低成本方法。我们还提供了一个 Python 脚本,用于将视频文件处理为更便于计数的格式。
在秀丽隐杆线虫(C.elegans)表现出的多种行为中,病原菌草坪回避是该线虫为减少接触有害病原体而采取的一种防御策略。在我们的实验室中,我们利用这种行为作为工具,用于鉴定参与介导该行为的神经元正常功能的基因。草坪回避行为是一种简单的检测方法。
然而,该过程需要经历数小时才能完成。因此,若能对实验进行记录以观察长时间内的行为变化,将十分便利。此外,若能同时记录多个实验,则更为理想。
尽管文献中已描述了多种成像解决方案,但对于资源有限的实验室而言,即便是少数价格适中的相机也可能难以负担。此外,一些研究人员可能希望尝试该检测方法,但并无长期使用的计划。针对此类情况,短期解决方案(例如本方案)可能会有所帮助。
我们的成像方案提供了一种简便且低成本的方法来记录线虫行为。我们使用智能手机记录实验过程,然后通过 Python 脚本处理视频,使其适用于计数。设置成像装置时,请使用满足最低配置的智能手机:摄像头至少 1200 万像素、分辨率 1080 像素、存储空间 5 GB,并从应用商店下载延时摄影视频应用程序。
将LED光源盒放置于设定为25摄氏度的培养箱底层架上,实验将在该培养箱中进行。为遮盖LED光源表面的点状图案,用两张纸巾铺满LED盒的整个表面。为样本准备一个抬高的平台,该平台由透明塑料片构成,并由中空的矩形隧道支撑。
确保隧道壁具有一定的暗度,以尽量减少光线散射。在载物台上方放置另一个支架,用于固定用于录制的手机。每部手机将录制三到六个培养板,因此需相应调整支架高度。
在培养箱内放置一个电源插座,以便在过夜录制期间为手机供电。准备录制时,将智能手机插入连接至电源插座的电源插座上。务必关闭自动锁定设置,以防止手机在录制过程中返回锁屏界面。
打开延时摄影相机应用程序,将视频质量设置为1080像素、每秒30帧。将延时摄影间隔设为2秒。将智能手机屏幕朝上放置,使用后置摄像头进行拍摄,并确保纸盒通道完全处于视野范围内。
使用铂金丝挑取30条同步化的L4期线虫,转移到PA14平板上,将线虫放置在PA14细菌菌苔的中央。本研究中,每种条件均测试两个平板。
将两个培养皿放置在记录装置的抬高平台上,皿盖朝下,使琼脂面朝上正对摄像头。在智能手机屏幕上点击培养皿所在位置,使摄像头对焦于检测用培养皿。开始录像后,再将更多培养皿添加到平台上。
记录载物台上最后放置的一组培养皿的20小时影像。在最终的延时视频中,20小时的录制将生成一段20分钟长的视频。将野生型N2线虫与npr-1突变体进行比较。
野生型蠕虫逐渐离开细菌菌苔并停留在其外。视频中可清晰看到位于浓密细菌菌苔外的蠕虫,而菌苔内的蠕虫则较难分辨。通过运行 Python 脚本 extract_frame.py 来确定含有 L4 期蠕虫的 PA14 平板的尺寸。
然后,在 ImageJ 中打开 JPEG 文件。从菜单中选择“分析”,然后选择“设置测量”。确保勾选“显示标签”框,然后关闭窗口。
使用直线工具,通过在培养皿上画一条线来测量其直径。然后从菜单中选择“分析”,再选择“测量”。如果视频分辨率为1080像素,则每个培养皿的宽度约为480像素。
将此信息输入记事本以供后续使用,然后关闭结果窗口。使用多点工具,在每块培养皿的左上侧标记点,这些点将成为裁剪后视频的左上角。按照培养皿开始实验的顺序依次标记。
在为所有培养板创建点后,从菜单中选择“分析”,然后选择“测量”。测量结果,包括点的 X 和 Y 坐标,将显示在“结果”窗口中。如需处理多个视频,请在 ImageJ 中对其他 JPEG 文件重复此过程。
所有 X 和 Y 坐标将列在同一个结果窗口中。将结果窗口保存为 CSV 文件。该文件应保存在与视频文件相同的目录中。
为了确定每块培养皿的起始时间,请在计算机或手机上播放视频,并记录下放置在摄像头下的每组培养皿的开始时间。使用包含坐标的 Results.csv 文件,并添加一个起始时间列。
对于每一行对应的单个培养皿,在“开始”列下输入相应的起始时间(单位为秒)。保存文件。要裁剪和修剪视频,请运行 crop_n_trim。
py 脚本。选择 Results.csv 文件。
输入平板的尺寸和之前记录的像素值。脚本现在将读取 Results.csv 文件的每一行,以在脚本运行完成后找到正确的视频文件。
将出现一个与视频同名的文件夹,并附加起始时间,用于保存与实验相对应的视频。进行手动计数时,在 ImageJ 中打开每个 AVI 文件,计数可见位于菌苔外部的线虫数量,然后计算每个时间点的占据率。
野生型 N2 蠕虫随着时间的推移逐渐离开细菌菌苔,并停留在菌苔外,这通过随时间变化的占据率得以体现。直接从培养皿上获得的计数结果与通过成像获得的蠕虫计数结果进行了比较。结果显示,基于成像的蠕虫计数具有很高的准确性。
将每种菌株的三次试验结果取平均值后,N2 和 npr-1 菌株的准确率分别为 99.5% 和 96.2%。
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本文介绍了一种利用智能手机和发光二极管(LED)光源箱记录秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans)草坪回避行为的简单且低成本的方法。该方法可实现对该行为的长期观察,对于研究其潜在的神经功能至关重要。
在早期神经科学和神经遗传学研究中,秀丽隐杆线虫(C. elegans)的定量行为检测对于靶点验证和机制层面的风险排除至关重要。这种基于智能手机的成像方法能够以可扩展、低成本且可重复的方式测量回避表型,从而提升基因功能研究的预测可信度。该方法支持高通量筛选和不同品系间的比较分析,可直接助力项目优先级排序和早期决策。
该成像方法可整合到从早期发现到先导物鉴定的连续流程中,能够在神经遗传学研究流程中实现假设验证、通路解析和功能筛选。