Detection of early locomotor abnormalities in a Drosophila model of Alzheimer's disease.
Detection of early locomotor abnormalities in a Drosophila model of Alzheimer's disease.
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DOI：
10.1016/j.jneumeth.2011.01.026
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发表时间：
2011-04-15
影响因子：
3
通讯作者：
Crowther DC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jahn TR;Kohlhoff KJ;Scott M;Tartaglia GG;Lomas DA;Dobson CM;Vendruscolo M;Crowther DC
我们提出了一个计算机视觉系统，以监测苍蝇的运动在3D。已经探索了阿尔茨海默病的果蝇模型。表型严重程度的快速和定量评估是可能的。该方法可广泛应用于不同的疾病模型。行为测定代表用于检测模式生物中神经元功能障碍的灵敏方法。已经为果蝇建立了许多手动方法，但是这些方法耗时并且产生参数贫乏的表型描述符。在这里，我们已经开发了一个自动化的计算机视觉系统，以准确地监测苍蝇的三维运动轨迹。这种方法允许的苍蝇轨迹的定量描述，使用小苍蝇同伙和短的采集时间。这种方法的应用程序的果蝇模型阿尔茨海默氏症，使进行性运动缺陷的早期检测和定量评估的表型严重程度。该方法可广泛应用于多种模式生物的不同疾病模型。
► We present a computer vision system to monitor locomotion in flies in 3D. ► A Drosophila model of Alzheimer's disease has been explored. ► A fast and quantitative assessment of phenotype severity is possible. ► The approach can be widely applied to different disease models. Behavioural assays represent sensitive methods for detecting neuronal dysfunction in model organisms. A number of manual methods have been established for Drosophila, however these are time-consuming and generate parameter-poor phenotype descriptors. Here, we have developed an automated computer vision system to monitor accurately the three-dimensional locomotor trajectories of flies. This approach allows the quantitative description of fly trajectories, using small fly cohorts and short acquisition times. The application of this approach to a Drosophila model of Alzheimer's disease enables the early detection of progressive locomotor deficits and the quantitative assessment of phenotype severity. The approach can be widely applied to different disease models in a number of model organisms.
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DOI：
10.1146/annurev.pathol.3.121806.151529
发表时间：
2009
期刊：
Annual review of pathology
影响因子：
--
作者：
Lu B;Vogel H
通讯作者：
Vogel H
影响因子：
3.3
作者：
Bateman, Jack R.;Lee, Anne M.;Wu, C. -ting
通讯作者：
Wu, C. -ting
影响因子：
16.2
作者：
LUO, LQ;TULLY, T;WHITE, K
通讯作者：
WHITE, K
影响因子：
64.8
作者：
Fernandez-Funez, P;Nino-Rosales, ML;Botas, J
通讯作者：
Botas, J
DOI：
10.1126/science.1172539
发表时间：
2010-04-16
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Fontana L;Partridge L;Longo VD
通讯作者：
Longo VD