Метод визуализации на основе смартфона для анализа избегания газонов C. elegans
24 февраля 2023 г.
В этой статье описывается простой и недорогой метод записи поведения Caenorhabditis elegans при избегании газона с использованием легкодоступных предметов, таких как смартфон и световой короб со светодиодами (LED). Мы также предоставляем скрипт Python для обработки видеофайла в формате, более удобном для подсчета.
Среди многих видов поведения, демонстрируемых C-elegans, патогенное избегание газонов является защитной стратегией червя, направленной на минимизацию воздействия вредных патогенов. В нашей лаборатории мы используем это поведение в качестве инструмента для идентификации генов, участвующих в правильном функционировании нейронов, которые опосредуют это поведение. Поведение избегания газона является простым анализом, однако оно развивается в течение многих часов.
Следовательно, удобно, если анализ может быть записан для наблюдения за поведением в течение длительных периодов времени. Кроме того, если несколько анализов могут быть записаны одновременно, это еще лучше. Несмотря на то, что в литературе описано множество решений для обработки изображений, даже несколько камер по скромной цене могут быть недоступны для лабораторий с ограниченными ресурсами.
Кроме того, некоторые могут захотеть попробовать анализ, но не планируют делать это в долгосрочной перспективе. В таких случаях могут помочь краткосрочные решения, такие как этот протокол. Наш удивительный протокол предлагает простой и недорогой способ записи поведения червя.
Мы используем смартфоны для записи анализа, а затем обрабатываем видео с помощью скрипта Python, который делает его пригодным для подсчета.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данной статье описывается простой и недорогой метод регистрации поведения избегания газона у Caenorhabditis elegans с использованием смартфона и светового короба со светоизлучающими диодами (LED). Этот метод позволяет проводить длительное наблюдение за данным поведением, что имеет решающее значение для изучения лежащих в его основе нейронных функций.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Поведенческая биология
- Генетика
Теоретические основы
- Избегание патогенного газона является стратегией защиты C. elegans.
- Такое поведение сводит к минимуму воздействие вредных патогенов.
- Запись анализа может быть продолжена в течение длительного периода для детального наблюдения.
- Одновременная запись нескольких анализов повышает эффективность исследований.
Цель исследования
- Для выявления генов, участвующих в нейронных функциях, связанных с избеганием газона.
- Для разработки экономически эффективного метода поведенческого анализа.
- Для обеспечения возможности длительного наблюдения за поведением C. elegans.
Используемые методы
- Использование смартфона для записи видео.
- Применение светодиодного лайтбокса для обеспечения контролируемого освещения.
- Использование скрипта на языке Python для обработки видео.
- Наблюдение за поведением в течение длительных периодов времени.
Основные результаты
- Метод эффективно фиксирует поведение избегания газона.
- Длительные записи позволяют получить представление о функционировании нейронов.
- Можно одновременно регистрировать несколько анализов.
- Данный подход доступен и недорог для исследователей.
Выводы
- В исследовании представлен практический метод поведенческого анализа у C. elegans.
- Данный метод углубляет понимание нейронных механизмов избегания патогенов.
- Полученные результаты могут быть полезны в генетических исследованиях нейронных функций.
Часто задаваемые вопросы
Значимость для промышленности
Количественные поведенческие анализы C. elegans имеют решающее значение для валидации мишеней и снижения механистических рисков на ранних этапах исследований в области нейробиологии и нейрогенетики. Данный метод визуализации с использованием смартфона обеспечивает масштабируемое, экономически эффективное и воспроизводимое измерение фенотипов избегания, что повышает прогностическую достоверность исследований функций генов. Такой подход способствует высокопроизводительному скринингу и сравнению различных штаммов, что напрямую влияет на сортировку портфеля проектов и принятие решений на ранних этапах.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Первичный поиск и валидация мишени
- Позволяет исследовать функции нейрональных генов с помощью количественной оценки поведения избегания.
- Обеспечивает биологическую проверку гипотез (de-risking) путем разграничения фенотипов дикого типа и мутантных форм.
- Повышает прогностическую уверенность при установлении связи между генетическими пертурбациями и наблюдаемыми результатами.
- Предоставляет масштабируемую платформу для функциональной валидации мишеней в нейрогенетике.
Скрининг и разработка анализа
- Обеспечивает стандартизированные, воспроизводимые результаты анализа поведения, подходящие для рабочих процессов с большим количеством образцов.
- Позволяет масштабировать анализ за счет одновременной визуализации нескольких планшетов с минимальным использованием оборудования.
- Позволяет получать количественные данные о заполняемости для надежного скрининга соединений или генетических модификаций.
- Поддерживает повторное использование платформы для различных поведенческих тестов на C. elegans.
Трансляционные и доклинические исследования
- Соответствует исследованию нейронных путей, имеющих значение для заболевания, на доклинических моделях.
- Обеспечивает преемственность от генетического поиска до функциональной валидации в трансляционной нейробиологии.
- Позволяет осуществлять продвижение перспективных мишеней с учетом рисков на основе поведенческих фенотипов.
- Поддерживает механическое снижение рисков при оценке нейроактивных соединений.
Интеграция конвейера и рабочего процесса
Данный метод визуализации интегрируется в начальный этап процесса от поиска до идентификации ведущих соединений, позволяя проверять гипотезы, уточнять сигнальные пути и проводить функциональный скрининг в рамках нейрогенетических исследований.
- Открытия в биологии: Обеспечивает проверку нулевой гипотезы путем количественной оценки поведения избегания в генетических моделях.
- Скрининг: Обеспечивает воспроизводимые количественные измерения заполняемости для оценки готовности анализа.
- Аналитика: Предоставляет временные поведенческие данные для статистического сравнения различных штаммов или условий.
- Трансляционные исследования: Связывает генетические открытия с функциональными результатами в доклинических системах.
- Корпоративное повторное использование: Предлагает недорогую масштабируемую платформу, адаптируемую к другим поведенческим анализам на C. elegans.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает прогностическую достоверность и снижает механистическую неоднозначность при валидации нейронных мишеней.
- Операционная ценность: стандартизирует сбор поведенческих данных и обеспечивает высокопроизводительные, воспроизводимые рабочие процессы.
- Стратегическая ценность: улучшает процесс принятия решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) и повышает эффективность использования капитала за счет обеспечения надежного скрининга на ранних стадиях.
- Влияние на портфель: поддерживает приоритезацию генетических мишеней и фенотипического скрининга с учетом рисков.
Особенности реализации
- Требуются базовые навыки работы с C. elegans и настройки поведенческих тестов.
- Необходимы смартфоны с достаточным разрешением камеры и объемом памяти, а также световые боксы с LED-подсветкой.
- Требуется стандартизация параметров визуализации и скриптов анализа данных между различными исследовательскими группами.
- Метод адаптируем к различным поведенческим тестам C. elegans при минимальных изменениях протокола.
- Ручной подсчет остается ограничением пропускной способности до разработки системы автоматизированного анализа изображений.
