Detailansicht

Computational analysis of Drosophila courtship behaviour

Christian Schusterreiter

Art der Arbeit

Dissertation

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Informatik

Betreuer*in

Wilfried Grossmann

Volltext herunterladen
Volltext in Browser öffnen

DOI

10.25365/thesis.13367

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-30161.99767.539465-2

Link zu u:search

(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Die Taufliege Drosophila melanogaster ist ein weitverbreiteter Modellorganismus für Studien in Molekularbiologie und Gehirnforschung. Man assoziiert sie mit einer grossen Ansammlung von Werkzeugen fuer genetische Manipulationen und mit stabilem angeborenem Verhalten, insbesonders das Balzverhalten ist ein robustes und geschlechtsspezifisches Verhalten welches anatomische und funktionale Analysen von neuronalen Schaltkreisen ermöglicht. Die Arbeit in dieser Dissertation stellt ein eine automatische Quantifizierung für funktionale Verhaltensanalysen vor die es ermöglicht Verhaltensunterschiede zwischen Fliegen mit genetisch manipulierten Neuronen oder neuronalen Schaltkreisen zu messen und zu visualisieren. Da Genetiker typischerweise eine grosse Anzahl von Experimenten durchführen wurde die Automatisierung des Analyseprozesses von Serien von Verhaltensexperimenten angestrebt. Ein automatisches Analysewerkzeug bringt viele Vorteile, es spart Zeit, reduziert menschliche Fehler und bringt eine Erweiterung der Analysemöglichkeiten. Eine automatische Quantifizierung von beobarchtetem Verhalten bringt weiters robuste und reproduzierbare Analysen. Die Quantifizierung selbst erfolg in zwei Schritten, einem Bildverarbeitungsschritt in welchem aufgezeichnete Verhaltensvideos in eine Zeitreihe uebersetzt werden und einem Mustererkennungsschritt in welchem eine solche Zeitreiche nach bekannten oder gelernten Mustern durchsucht wird. Das vorgestellte system bietet Lösungen fuer alle Schluesselherausforderungen einer solchen automatischen Quantifizierung, im speziellen für eine automatische Arenadetektierung, einen automatische Qualitätskontrolle für Videos , die Segmentierung der Fliegen, das Auflösen bzw. Zuordnen von Überdeckungen, das Identifizieren des Kopfendes und das Detektieren von biologisch relevanten Ereignissen. Speziell das Auflösen von Überdeckungen hat sich als eine wichtige, aber schwierige Aufgabe herausgestellt, es wurde viel Energie investiert um auch diese Herausforderung in Angriff zu nehmen und zu lösen. Das Ergebnis ist ein vollautomatisches System welches einen Rahmen fuer supervised learning beinhaltet, welcher das Trainieren und Anwenden von bottom-up Klassifikatoren, z. B. für Balzverhalten, ermöglicht. Das System beinhaltet weiters geschlechtsspezifische und fru-abhängige top-down Klassifikatoren welche die automatische Identifikation von einzelnen Balz-Schritten ermöglichen. Das System wurde so entworfen dass Benutzerinteraktionen minimiert werden, es arbeitet alle involvierten Bildverarbeitungs- und Analyseschritte vollautomatisch ab und erlaubt daher eine robuste und objektive Analyse mit hohem Durchsatz, und ist somit anwendbar für die Analyse grosser Mengen von Videodaten. Das modulare Design des systems erlaubt weiters das Entwickeln von Spin-offs, welche den Bildverarbeitungsteil wiederverwenden und darauf aufbauend Verhaltensanalysen berechnen, die speziell auf andere Biologische Experimentumgebungen oder neue Verhaltensmuster abgestimmt sind. Im Hauptanwendungsfall, in dem das Balzverhalten der Drosophila melanogaster analysiert wird, werden automatisch Ethogramme generiert, die das beobachtete Balzverhalten quantifizieren und visualisieren.

Abstract

(Englisch)

The fruit fly Drosophila melanogaster is a well established model organism for molecular biology and neuroscience studies. It comes with a large set of genetic tools and well preserved innate behaviours, in particular courtship behaviour is a robust and sexually dimorphic behaviour which enables anatomical and functional studies of neuronal circuits. This thesis is about an automated quantification for functional behaviour studies, it enables measurement and visualization of differences in behaviour for flies with genetically manipulated neurons and neuronal circuits. Since geneticists typically do large numbers of experiments the aim was to automate the analysis process for a behaviour screen. There are multiple benefits gained from an automated tool like saving time, limiting human error and extending possibilities of analysis. Automated quantification of observed behaviour also provides robust and therefore reproducible analysis. The quantification itself comes in two steps, an image processing step where recorded fly videos are translated into a time series and a pattern recognition step which searches for known or learned patterns within that time series. The proposed system offers solutions for all key challenges that were encountered for automated quantification, in particular for arena detection, video quality control, fly segmentation, occlusion resolvement, heading resolvement and event detection. Especially resolving occlusions turned out to be an important but difficult task, therefore a lot of energy was invested to attack that particular challenge. The result is a fully automated system containing a supervised learning framework that allows to train and apply bottom-up classifiers, e.g. for courtship behaviour, and sex-specific and fru-dependent top-down classifiers that automatically identify individual courtship steps. The system is designed to minimize user interaction and therefore performs all involved video processing and analysis steps in a fully automated way, it therefore enables a robust, objective and high throughput analysis of large amounts of video data. The modular structure of the system allows generating spin-o¤ trackers that reuse the system's image processing part for different downstream analysis parts that may be specifically designed or adapted for new biological assays. For the standard courtship assay the system automatically computes ethograms in order to visualize and quantify observed courtship behaviour.

Autor*innen

Christian Schusterreiter

Haupttitel (Englisch)

Computational analysis of Drosophila courtship behaviour

Paralleltitel (Deutsch)

Automatische Analyse von Drosophila Balzverhalten

Publikationsjahr

2011

Umfangsangabe

197 S. : Ill., graph. Darst.

Sprache

Englisch

Beurteiler*innen

Wilfried Grossmann ,

Wilfried Gansterer

Klassifikationen

42 Biologie > 42.13 Molekularbiologie ,

42 Biologie > 42.64 Tiergenetik ,

54 Informatik > 54.74 Maschinelles Sehen ,

54 Informatik > 54.89 Angewandte Informatik: Sonstiges

AC Nummer

AC08451234

Utheses ID

12015

Studienkennzahl

UA | 084 | 881 | |

Detailansicht

Abstracts

Schlagwörter