Kostengünstiges System DANCE ermöglicht automatisierte Analyse von Aggression und Balz bei Fruchtfliegen

Neues Werkzeug für die Verhaltensforschung

Ein offenes, preiswertes System namens DANCE erlaubt die automatisierte Quantifizierung von Aggression und Balz bei Fruchtfliegen. Das Gerät kombiniert maschinell gelernte Klassifikatoren mit Aufnahmen, die über handelsübliche Smartphones erstellt werden, und erreicht dabei eine Leistungsfähigkeit, die mit teuren Laboraufbauten vergleichbar ist.

Hintergrund der Methodik

Die präzise Messung tierischen Verhaltens ist zentral, um neuronale und genetische Mechanismen zu verstehen. Bisherige Verfahren basierten häufig auf regelbasierten Algorithmen und erforderten teure Hard‑ und Software, was die Sensitivität gegenüber Verhaltensvariationen einschränkte und die Zugänglichkeit für viele Labore reduzierte.

Hardware‑Design

Die Konstruktion nutzt einfache Materialien wie Medizin‑Blister‑Packungen und Acrylplatten. Aufnahmen werden mit Smartphones gemacht, wodurch die Anschaffungskosten niedrig und die Mobilität hoch bleiben. Die modulare Bauweise ermöglicht den schnellen Aufbau in unterschiedlichen Umgebungen.

Maschinelles Lernen im Einsatz

Entwickler implementierten sechs neuartige Verhaltensklassifikatoren, die mittels überwachtem maschinellem Lernen trainiert wurden. Diese Klassifikatoren erfassen dynamische Verhaltensvariationen genauer als regelbasierte Systeme und lassen sich flexibel an neue Verhaltensmuster anpassen.

Validierung in verschiedenen Experimenten

Forscher prüften das System in mehreren Kontexten: Sie zeigten, dass soziale Isolation im Vergleich zu Umweltanreicherung die Aggressions‑ und Balzrate moduliert, dass die RNAi‑gestützte Herunterregulierung des Neuropeptids Dsk das Verhalten beeinflusst und dass die optogenetische Hemmung dopaminerger Neuronen die Aggression steigert. In allen Fällen lieferte DANCE konsistente Ergebnisse.

Auswirkungen für die Forschungsgemeinschaft

Durch die niedrigen Kosten und die Portabilität eröffnet DANCE Labors in ressourcenarmen Umgebungen sowie Feldstudien neue Möglichkeiten. Das System unterstützt ein schnelles Screening von Genen und neuronalen Schaltkreisen, die komplexe soziale Verhaltensweisen steuern, und trägt damit zur Demokratisierung der Verhaltensneurowissenschaft bei.

Zukünftige Entwicklungen

Entwickler planen, die Klassifikatoren weiter zu verfeinern und zusätzliche Verhaltensmodule zu integrieren. Durch offene Lizenzierung soll die Community zur Weiterentwicklung beitragen und das System kontinuierlich an neue Forschungsfragen anpassen.
Dieser Bericht basiert auf Informationen von eLife, lizenziert unter Creative Commons BY 4.0 (Open Access). Wissenschaftliche Inhalte, offen zugänglich.