High-throughput ethomics in large groups of Drosophila.
High-throughput ethomics in large groups of Drosophila.
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DOI：
10.1038/nmeth.1328
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发表时间：
2009-06
期刊：
影响因子：
48
通讯作者：
Dickinson, Michael H.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Branson, Kristin;Robie, Alice A.;Bender, John;Perona, Pietro;Dickinson, Michael H.
我们提出了一种基于相机的方法，自动量化的果蝇，果蝇，在一个平面竞技场内相互作用的个人和社会行为。我们的系统包括机器视觉算法，可以准确地跟踪许多个体，而无需交换身份和检测行为的分类算法。这些数据可以表示为绘制每只苍蝇表现出的行为的时间过程的行为图，或者表示为简明地捕获给定时期内显示的所有行为的统计特性的向量。我们发现，个体之间的行为差异随着时间的推移是一致的，足以准确预测性别和基因型。此外，我们表明，苍蝇在社会交往中的相对位置根据性别，基因型和社会环境而变化。我们希望我们的软件，它允许高通量筛选，将补充现有的分子方法在果蝇，促进新的调查行为的遗传和细胞基础。
We present a camera-based method for automatically quantifying the individual and social behaviors of fruit flies, Drosophila melanogaster, interacting within a planar arena. Our system includes machine vision algorithms that accurately track many individuals without swapping identities and classification algorithms that detect behaviors. The data may be represented as an ethogram that plots the time course of behaviors exhibited by each fly, or as a vector that concisely captures the statistical properties of all behaviors displayed within a given period. We found that behavioral differences between individuals are consistent over time and are sufficient to accurately predict gender and genotype. In addition, we show that the relative positions of flies during social interactions vary according to gender, genotype, and social environment. We expect that our software, which permits high-throughput screening, will complement existing molecular methods available in Drosophila, facilitating new investigations into the genetic and cellular basis of behavior.
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影响因子：
1.3
作者：
Martin, JR
通讯作者：
Martin, JR
DOI：
10.1073/pnas.76.7.3430
发表时间：
1979-01-01
影响因子：
11.1
作者：
SIEGEL, RW;HALL, JC
通讯作者：
HALL, JC
DOI：
10.1073/pnas.58.3.1112
发表时间：
1967-01-01
影响因子：
11.1
作者：
BENZER, S
通讯作者：
BENZER, S
影响因子：
3.7
作者：
Valente D;Golani I;Mitra PP
通讯作者：
Mitra PP
影响因子：
48
作者：
Dankert, Heiko;Wang, Liming;Hoopfer, Eric D.;Anderson, David J.;Perona, Pietro
通讯作者：
Perona, Pietro