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斑马鱼行为学研究系统

  • 更新时间:2023-08-21
  • 访  问  量:286

简要描述:PsychoFish是MdeGmbH设计研发用于斑马鱼行为学观察和研究的仪器,其的力学设计、高分辨率视频采集系统及功能完善的分析系统为斑马鱼群体(群体凝聚力)和个体行为学(运动能力及趋势)的研究提供了有效手段,进而可用于评价斑马鱼神经、精神状态以及相关药物的药效分析等

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PsychoFish 是Mde GmbH 设计研发用于斑马鱼行为学观察和研究的仪器,其的力学设计、高分辨率视频采集系统及功能完善的分析系统为斑马鱼群体(群体凝聚力)和个体行为学(运动能力及趋势)的研究提供了有效手段,进而可用于评价斑马鱼神经、精神状态以及相关药物的药效分析等。


PsychoFish 可用于成年斑马鱼(3 月龄)或幼年斑马鱼(1-2 月龄)群体凝聚力及个体运动能力及趋势两方面的研究。



系统组成


其包含以下3 个组成部分:
1. 机械单元
2. 图像采集系统
3. 数据显示、存储、分析硬件/软件

PsychoFish 系统有如下特点:
1. 设计精巧,方便安装和拆卸;
2. 126*50*125cm 铝制框架构成机械单元基座,稳定性高;
3. 最多4 个10*20*5cm 大小斑马鱼池可被同时放置于基座进行实验;
4. 基座表面为乳白色玻璃材质,保证其上方鱼池均匀的光线分布;
5. 提供两种不同的照明方式:下方白色背景灯照明和上方下拉式照明,满足不同实验需求;
6. 图像采集器包含前后双摄像头,置于机械单元铝制水平杆上,提供的图像采集;
7. KOMI 图像分析程序可从群体凝聚力和运动强度两方面分析采集到的图像,高效便利。

数据处理及分析
(1)斑马鱼群体凝聚力分析
观测群里凝聚力时,需要考虑多方面的因素,包括空间需求、水深、个体数目或群体规模等,PsychoFish 建议在深度为2cm 的水中进行测试。测试时,位于机械单元水平杆上的前后摄像头可记录每一斑马鱼个体的运动情况,拍摄成一系列的图片,然后通过KOMI 程序进行分析即可。图片拍摄、鱼池尺寸和数目等参数可通过软件面板进行设置。


     



视频采集过程中,软件使用图解和数值计算的方式自动对采集的图像进行分析,得到各种评价斑马鱼群行为学的数据。软件识别图像中的斑马鱼个体并用白色十字标记,所有呈现于屏幕的斑马鱼个体可形成一区域多边形,多边形面积、斑马鱼个体间距等数据即可用于反映鱼群群体凝聚力大小。



软件分析过程中,以下计算数据可输出至Excel 表格中:
 多边形的面积
 最长对角线长度
 重心的坐标(相对于实验区域中点位置)
 重心距离参照点的距离
 个体间的距离:包括最近距离、最远距离、平均距离
 鱼对之间的平均距离

(2)个体运动能力及趋势分析
个体运动能力测试建议水深2cm,最多四个鱼池同时测试。测试期间,机械
单元上的摄像头可记录每个斑马鱼个体的运动情况,并保存一系列图片,通过对
图片的识别和分析得到其运动能力和趋势数据。图片拍摄、鱼池尺寸和数目等参
数可通过软件面板进行设置。

   


    



视频采集过程中,软件使用图解和数值计算的方式自动对采集的图像进行分析,得到各种评价斑马鱼群行为学的数据。软件识别图像中的斑马鱼个体并用彩色十字标记,被标记的斑马鱼个体以及其运动轨迹会呈现于分析窗口。同时,所有斑马鱼运动速度及路程也会被计算并输出至Excel 表格中。


参考文献:


1) Da Silveira Cavalcante L, Tessier SN. Zebrafish as a New Tool in Heart Preservation Research. J Cardiovasc Dev Dis. 2021;8(4):39. Published 2021 Apr 8. doi:10.3390/jcdd8040039

2) Howe K, Clark MD, Torroja CF, et al. The zebrafish reference genome sequence and its relationship to the human genome [published correction appears in Nature. 2014 Jan 9;505(7482):248. Cooper, James [corrected to Cooper, James D]; Eliott, David [corrected to Elliot, David]; Mortimer, Beverly [corrected to Mortimore, Beverley]; Begum, Sharmin [added]; Lloyd, Christine [added]; Lanz, Christa [added]; Raddatz, Günter [added]; Schuster, Ste]. Nature. 2013;496(7446):498-503. doi:10.1038/nature12111

3) Echeazarra L, Hortigón-Vinagre MP, Casis O, Gallego M. Adult and Developing Zebrafish as Suitable Models for Cardiac Electrophysiology and Pathology in Research and Industry. Front Physiol. 2021;11:607860. Published 2021 Jan 13. doi:10.3389/fphys.2020.607860

4) Santoso F, Farhan A, Castillo AL, et al. An Overview of Methods for Cardiac Rhythm Detection in Zebrafish. Biomedicines. 2020;8(9):329. Published 2020 Sep 4. doi:10.3390/biomedicines8090329

5) Ling D, Chen H, Chan G, Lee SM. Quantitative measurements of zebrafish heartrate and heart rate variability: A survey between 1990-2020. Comput Biol Med. 2022;142:105045. doi:10.1016/pbiomed.2021.105045

6) Patton EE, Zon LI, Langenau DM. Zebrafish disease models in drug discovery: from preclinical modelling to clinical trials. Nat Rev Drug Discov. 2021;20(8):611-628. doi:10.1038/s41573-021-00210-8

7) Yan J, Li H, Bu H, et al. Aging-associated sinus arrest and sick sinus syndrome in adult zebrafish. PLoS One. 2020;15(5):e0232457. Published 2020 May 13. doi:10.1371/journal.pone.0232457

8) Liu H, Chen X, Zhao X, et al. Screening and Identification of Cardioprotective Compounds From Wenxin Keli by Activity Index Approach and in vivo Zebrafish Model. Front Pharmacol. 2018;9:1288. Published 2018 Nov 13. doi:10.3389/fphar.2018.01288




     

    

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