Analyse haut-débit du comportement spontané d'un organisme modèle « simple »
High-throughput analysis of the spontaneous behavior of a "simple" model organism
par Mirat Olivier sous la direction de Wyart Claire
Thèse de doctorat en Informatiques et Neurosciences
École doctorale Interdisciplinaire Européenne Frontières du Vivant

Soutenue le Wednesday 25 September 2013 à Université Paris Descartes ( Paris 5 )

Sujets
  • Animaux -- Moeurs et comportement
  • Informatique -- Aspect cognitif
  • Neurosciences
  • Phénotype
  • Transmission nerveuse

Depuis le 1er janvier 2012, les thèses de doctorat soutenues ou préparées à l’Université Paris Descartes sont déposées au format électronique, sous licence Creative Commons.

Consultation de la thèse sur d’autres sites :

TEL (Version intégrale de la thèse (pdf))
Theses.fr (Version intégrale de la thèse (pdf))

Description en anglais
Description en français
Mots clés
Poissons zèbre,Neurobiologie,Comportement,Analyse haut-débit,Vision par ordinateur,Machine learning,Intelligence artificielle,Glycine,Strychnine,Lak,Atho7
Resumé
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.