Analyse haut-débit du comportement spontané d'un organisme modèle « simple »

par Olivier Mirat

Thèse de doctorat en Informatiques et Neurosciences

Sous la direction de Claire Wyart.

Le président du jury était Lionel Moisan.

Le jury était composé de Claire Wyart, Lionel Moisan, Filippo Del Bene, William Norton, Stanley Durrleman.

Les rapporteurs étaient Filippo Del Bene, William Norton.


  • Résumé

    L'utilisation d'organismes génétiques modèles a permis l'investigation à grande échelle de mécanismes cellulaires et moléculaires pour la biologie. La larve de poisson zèbre (Danio rerio) est un organisme vertébré modèle simple qui présente plusieurs avantages pour identifier les bases moléculaires et pharmacologiques du développement et du comportement à travers des cribles génétiques et chimiques respectivement. Plusieurs paradigmes expérimentaux reposent sur une caractérisation précise du phénotype comportemental associé avec un génotype ou l’application d’une drogue. Ce processus de phénotypage bénéficierait d'une compréhension globale des manœuvres possibles afin de caractériser précisément le comportement globale de larves observé au cours d'une expérience. L'analyse sur plusieurs minutes de la locomotion spontanée des larves de poisson zèbre en groupe fournit un cadre idéal pour atteindre ces objectifs.Si l'analyse manuelle du comportement animal est possible pour l'observation de manœuvres isolées et stéréotypées, elle n’est pas compatible avec une approche à grande échelle. A partir de cinq jours, la larve de poisson zèbre se meut sous forme de bouffées natatoires qui arrivent à haute fréquence et sont séparées par quelques secondes. La difficulté d'observation à haute fréquence et d'analyse de la locomotion en bouffée rend une analyse manuelle simple à partir de séquences vidéos du comportement impossible. Le développement récent de caméras rapides avec acquisition en mode continu, couplé aux avancées en informatique et en intelligence artificielle rend possible une analyse automatique du comportement. Les systèmes commerciaux actuels permettent des enregistrements sur des longues durées mais sans capturer la complexité et la diversité des mouvements réalisés. Nous avons donc créé ZebraZoom, notre système d'analyse haut débit permettant de suivre, de quantifier et de catégoriser le comportement spontané de chaque larve de poisson zèbre au sein d’un groupe.Nous avons monté un dispositif expérimental qui consiste à placer sept larves de poisson zèbre âgées d'entre cinq et sept jours dans huit boîtes de pétri. Les boîtes de pétri sont disposées sur une table lumineuse et une caméra rapide positionnée au-dessus enregistre le comportement spontané à 337 Hz pendant quatre minutes. Une fois la vidéo acquise, ZebraZoom localise automatiquement chacune des huit boîtes de pétri, puis suit tête et queue de chacun des animaux sur l'ensemble de la vidéo, grâce à des procédures de vision par ordinateur. ZebraZoom identifie automatiquement chaque bouffée natatoire. Le phénotypage du comportement a été réalisé grâce à deux méthodes complémentaires : l'extraction de paramètres globaux caractérisant la dynamique des mouvements et la catégorisation automatique des mouvements en différents manœuvres stéréotypées. Nous avons utilisé l’analyse des paramètres globaux afin de caractériser l'effet de drogues agissant sur les récepteurs de neurotransmetteurs et l’analyse d’un mutant aveugle. La catégorisation automatique des mouvements est réalisée grâce a des procédures d’apprentissage automatique (« Machine Learning »). Nous avons illustré l’utilité de cette catégorisation pour étudier les interactions entre larves à ces stades précoces. En conclusion, notre programme ZebraZoom permet de réaliser un phénotypage automatique et complet, et cette approche pourra être appliquée dans d'autres systèmes et contextes expérimentaux.

  • Titre traduit

    High-throughput analysis of the spontaneous behavior of a “simple” model organism


  • Résumé

    The use of simple genetic model organisms has allowed large-scale investigation of cellular and molecular mechanisms in biology. The zebrafish larva (Danio rerio) is a simple vertebrate model with several advantages for the identification of the molecular and pharmacological basis of development and behavior thanks to genetic and chemical screens. Several experimental paradigms rely on a precise behavioral characterization associated with a genotype or a drug application. This phenotyping process would benefit from a global comprehension of all possible zebrafish larvae maneuvers in order to precisely characterize the global behavior of larvae observed during an experiment. The analysis over multiple minutes of the spontaneous locomotion of zebrafish larvae in a group provides an ideal framework for achieving these goals.The manual analysis of animal behavior is possible for the observation of stereotyped and isolated maneuvers, but it is not compatible with large-scale approaches. After five days, the zebrafish larva moves in burst of movement occurring at high frequency and separated by a few seconds. The difficulty of observation of high-frequency maneuvers makes a manual analysis of videos impossible. The recent development of high-speed cameras, coupled with advances in computer science and artificial intelligence, make an automatic analysis of behavior possible. The available commercial solutions allow long acquisitions but without capturing all the complexity and diversity of the movements. We thus created ZebraZoom, our high-throughput analysis system which makes it possible to follow, quantify and categorize the spontaneous behavior of all zebrafish larva in a group.We built an experimental setup which consisted in placing seven 5- to 7-day old zebrafish larvae in eight petri dishes. The petri dishes were placed on a light table and a high-speed camera was placed above the setup and allowed to record the spontaneous behavior at 337 Hz during four minutes. Once the video was acquired, ZebraZoom localized automatically each of the eight petri dishes and followed the head and the tail of each of the animals on the entire video, thanks to computer vision methods. ZebraZoom then identifies automatically all burst of movement.The behavior phenotyping was performed thanks to two complementary methods: the extraction of global parameters characterizing movement dynamics and the automatic categorization of movements into stereotyped maneuvers. We used global parameters analysis to characterize the effect of drugs acting on neurotransmitters receptors and to analyze the behavior of a blind mutant. The automatic categorization of movements was carried out thanks to machine learning procedures. We showed the utility of this categorization method in studying interactions between larvae at early stages. In conclusion, our ZebraZoom program makes it possible to carry out an automatic and complete phenotyping, and this approach could be used in other systems and experimental contexts.


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