A novel epifluorescence microscope design and software package to record naturalistic behaviour and cell activity in freely moving <i>Caenorhabditis elegans</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding how neural circuits drive behavior requires imaging methods that capture cellular dynamics in freely moving animals. Here, we introduce Wormspy, a compact, flexible, and cost-effective microscope system paired with an open-source software package, specifically designed for high-magnification epifluorescence imaging in Caenorhabditis elegans . By integrating dual-channel fluorescence optics, off-the-shelf components, and a motorized stage, Wormspy enables simultaneous recording of neuronal activity and behavioral dynamics without restraining the animal. Our system incorporates both manual and automated tracking—including DeepLabCut-based feature extraction—to maintain precise centering of the subject, even during complex locomotor behaviors. We demonstrate the utility of Wormspy across multiple paradigms: quantifying body wall muscle calcium transients during locomotion, capturing rapid sensory-evoked responses in the polymodal ASH neuron during aversive stimuli, and resolving food-related activity in the AWC ON neuron. Notably, Wormspy further distinguishes subcellular calcium events in the RIA axonal compartments that correlate with head bending kinematics. This versatile platform not only reproduces known phenotypes, such as altered gait in gar-3 mutants, but also uncovers nuanced sensorimotor correlations previously inaccessible with conventional methods. Wormspy’s modular design and open-source framework lower the technical and financial barriers to high-resolution, behaviorally relevant neural imaging. Our findings establish Wormspy as a robust tool for dissecting the neural underpinnings of behavior in freely moving organisms, with potential applications extending to other small model systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».