Новый подход к оценке скорости равномерного движения микроорганизмов по спиральной траектории

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Анализ движения микроскопических организмов важен для понимания их поведения, внутреннего состояния и реакции на внешние условия. Многие свободноплавающие микроорганизмы двигаются в трехмерном пространстве по спиральной траектории. При анализе трехмерной траектории по кадрам видео она превращается в плоскую кривую. Это приводит к потери части данных о движении и, в частности, к ошибкам в оценках пройденного пути и истинной скорости. Мы предлагаем оценивать длину трехмерного спирального пути по максимальной длине проекции отрезка траектории. Анализ показал, что для прямолинейных спиральных траекторий, по которым организмы двигаются равномерно, этот метод во многих случаях позволяет правильно оценить пройденный путь и истинную скорость движения и выполнить корректное сравнение скоростей разных микроорганизмов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. М. Лях

ФГБУН ФИЦ “Институт биологии южных морей им. А.О. Ковалевского РАН”

Автор, ответственный за переписку.
Email: me@antonlyakh.ru
Россия, пр-т Нахимова, 2, Севастополь, 299011

Т. В. Рауэн

ФГБУН ФИЦ “Институт биологии южных морей им. А.О. Ковалевского РАН”

Email: antonlyakh@gmail.com
Россия, пр-т Нахимова, 2, Севастополь, 299011

Список литературы

  1. Aragaki H., Ogoh K., Kondo Y., Aoki K. LIM Tracker: a software package for cell tracking and analysis with advanced interactivity // Sci. Rep. 2022. V. 12. 2702. https://doi.org/10.1038/s41598-022-06269-6
  2. Boakes D. E., Codling E. A., Thorn G. J., Steinke M. Analysis and modelling of swimming behaviour in Oxyrrhis marina // J. Plank. Res. 2011. V. 33. № 4. P. 641–649. https://doi.org/10.1093/plankt/fbq136
  3. Crenshaw H. C. A new look at locomotion in microorganisms: Rotating and translating // American Zoologist. 1996. V. 36. № 6. P. 608–618. https://doi.org/10.1093/icb/36.6.608
  4. Croze O. A., Martinez V. A., Jakuszeit T., Dell’Arciprete D., Poon W. C.K., Bees M. A. Helical and oscillatory microswimmer motility statistics from differential dynamic microscopy // New J. Phys. 2019. V. 21. 063012. https://doi.org/10.1088/1367-2630/ab241f
  5. Durante G., Roselli L., De Nunzio G., Piemomtese U., Marsella G., Basset A. Plankton Tracker: A novel integrated system to investigate the dynamic sinking behavior in phytoplankton // Ecological Informatic. 2020. V. 60. 101166. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2020.101166
  6. Drescher K, Leptos K. C., Goldstein R. E. How to track protists in three dimensions // Rev. Sci. Instrum. 2009. V. 80. 014301. https://doi.org/10.1063/1.3053242
  7. Emami N., Sedaei Z., Ferdousi R. Computerized cell tracking: Current methods, tools and challenges // Visual Informatics. 2021. V. 5. № 1. P. 1–13. https://doi.org/10.1016/j.visinf.2020.11.003
  8. Ershov D., Phan M.-S., Pylvanainen J. W., Rigaud S. U., Le Blanc L., Charles-Orszag A., Conway J. R.W., Laine R. F., Roy N. H., Bonazzi D., Dumenil G., Jacquemet G., Tinevez J.-Y. TrackMate 7: integrating state-of-the-art segmentation algorithms into tracking pipelines // Nat. Methods. 2002. V. 19. P. 829–832. https://doi.org/10.1038/s41592-022-01507-1
  9. Fenchel T. How dinoflagellates swim // Protist. 2001. V. 152. № 4. P. 329–338. https://doi.org/10.1078/1434-4610-00071
  10. Gurarie E., Grunbawm D., Nishizaki M. T. Estimating 3D movements from 2D observations using a continuous model of helical swimming // Bull. Math. Biol. 2011. V. 73. P. 1358–1377. https://doi.org/10.1007/s11538-010-9575-7
  11. Rauen T. V., Mukhanov V. S., Baiandina I. S., Lyakh A. M. Influence of microplastics on the nutritional and locomotive activity of dinoflagellate Oxyrrhis marina under experimental conditions // Inland Water Biology. 2024. V. 17. № 2. P. 316–326. https://doi.org/10.1134/S1995082924020135
  12. Roberts E. C., Wootton E. C., Davidson K., Jeong H. J., Lowe C. D., Montagnes D. J.C. Feeding in the dinoflagellate Oxyrrhis marina: linking behaviour with mechanisms // J. Plankt. Res. 2011. V. 33. № 4. P. 603–614. https://doi.org/10.1093/PLANKT%2FFBQ118
  13. Vestergaard C. L., Pedersen J. N., Mortensen K. I., Flyvbjerg H. Estimation of motility parameters from trajectory data // Eur. Phys. J. Spec. Top. 2015. V. 224. P. 1151–1168. https://doi.org/10.1140/epjst/e2015-02452-5
  14. Yang Y., Qingxuan L, Yuezun L., Zhiqiang W., Junyu D. PhyTracker: an online tracker for phytoplankton // arXiv. 2024. arXiv:2407.00352.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Относительные погрешности между максимальной проекционной (ςmax) и истинной длиной сегментов траекторий с разными характеристиками.

Скачать (71KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Относительная разница, Δma, между истинной скоростью движения, Va и (а) максимальной проекционной скоростью Vm или (б) обычной проекционной скоростью Vp для траекторий с разными характеристиками: разными пропорциями витка и разными углами поворота. Одинаковым цветом отмечены Δma, вычисленные для совпадающих пропорций витков спирали, но разных Vc.

Скачать (56KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Ситуации, при которых одной абсолютной скорости движения соответствует множество проекционных скоростей – обычных (а) и максимальных (б), равных иным абсолютным скоростям. Каждая горизонтальная линия показывает фиксированное значение абсолютной скорости (или истинный путь, пройденный организмом за секунду). Каждая изогнутая линия показывает динамику изменения проекционной скорости (проекционного пути, пройденного за секунду), вычисленной для траекторий с разными характеристиками. Пересечение горизонтально линии с изогнутыми говорит о совпадении значений скоростей, которые изначально различаются, то есть сигнализирует об ошибке. Для удобства мы изобразили только случай, когда Vc = 1; для других значений Vc графики аналогичны.

Скачать (73KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025