Automation of Behavioural Tests on Animal Models of Machado Joseph`s Disease

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Main Author: Angeja, Laura Carneiro Penetra Pires
Publication Date: 2023
Format: Master thesis
Language: eng
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: https://hdl.handle.net/10316/110618
Summary: Trabalho de Projeto do Mestrado em Engenharia Biomédica apresentado à Faculdade de Ciências e Tecnologia
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This study aimed to develop a semi-automated system and to expand the insights on behaviour assessment studies in video recordings of mouse models of MJD in pre-clinical research.For that purpose, we exploited two behaviour tracking methods that presented two distinct approaches to our problem. Firstly, we constructed a low-cost setup specific to open field assessment tests. For analysis of the recorded tests, we used Bonsai RX to be able to track the centre of mass of the animal under study. For our second approach, we used an already existing tracking system, DeepLabCut, based on pose estimation algorithms that specialise in body part prediction. Thus, a significant part of this dissertation was directed at the identification of optimal parameter values for the tracking algorithm. Both approaches proved suitable to automatically track mice in an open field test setting and calculate our customised measurements. In summary, this work contributes to MJD investigation through the implementation of two semi-automated tracking approaches for animal behaviour studies which mitigates researchers' excess work related to test data analysis. Moreover, these developed pipelines are not restricted to MJD related investigation and may be applied to other research.A doença de Machado Joseph (DMJ) ou ataxia espinocerebelar tipo 3 (SCA3) é uma doença neurodegenerativa caracterizada por uma expansão de uma repetição de trinucleotídeos CAG na região codificadora do gene MJD1. Esta expansão anormal traduz-se num ganho de função tóxico da proteína ataxina-3, que desencadeia múltiplos mecanismos patogénicos que levam à neurodegeneração em várias regiões do cérebro. A ausência de tratamento disponível para a doença de Machado Joseph incentiva a investigação de possíveis abordagens terapêuticas. Este estudo teve como objetivo desenvolver um sistema semi-automatizado e expandir os conhecimentos sobre estudos de avaliação do comportamento em gravações de vídeo de modelos de ratinhos da doença de Machado Joseph em investigação pré-clínica.Para esse efeito, explorámos dois métodos de rastreio do comportamento que apresentam duas abordagens distintas ao nosso problema. Em primeiro lugar, construímos uma instalação de baixo custo específica para testes de avaliação em campo aberto. Para a análise dos testes recolhidos, utilizámos o Bonsai RX para conseguir localizar o centro de massa do animal em estudo. Para a nossa segunda abordagem, utilizámos um sistema de detecção já existente, o DeepLabCut, baseado em algoritmos de estimação de pose especializados na predição de partes do corpo. Assim, uma parte significativa desta dissertação foi direccionada para a identificação dos valores óptimos dos parâmetros do algoritmo de seguimento. Ambas as abordagens provaram ser adequadas para seguir automaticamente ratinhos num ambiente de teste em campo aberto e calcular as nossas medições específicas. Em resumo, este trabalho contribui para a investigação da doença de Machado Joseph através da implementação de duas abordagens de rastreio semi-automatizadas para estudos de comportamento animal que atenuam o excesso de trabalho dos investigadores relacionado com a análise de dados de testes. Além disso, estas metodologias desenvolvidas não se restringem à investigação relacionada com a doença de Machado Joseph e podem ser aplicadas a outras investigações relacionadas com outras doenças de ataxias espinocerebelares (SCA).Outro - This work was funded by the European Regional Development Fund (ERDF), through the Centro 2020 Regional Operational Program; through the COMPETE 2020 – Operational Programme for Competitiveness and Internationalization, and Portuguese national funds via FCT under the projects: UIDB/04539/2020, UIDP/04539/2020, LA/P/0058/2020, SpreadSilencing (POCI-01-0145-FEDER029716), ViraVector (CENTRO-01-0145-FEDER-022095), Fighting Sars-CoV-2 (CENTRO-01-01D2- FEDER-000002), BDforMJD (CENTRO-01-0145-FEDER-181240), ModelPolyQ2.0 (CENTRO-01- 0145-FEDER-181258), and MJDEDIT (CENTRO-01-0145-FEDER-181266); ARDAT under the IMI2 JUgrant agreement no. 945473 supported by the European Union's H2020 programme and EFPIA; by the American Portuguese Biomedical Research Fund (APBRF) and the Richard Chin and Lily Lock Machado-Joseph Disease Research.2023-09-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://hdl.handle.net/10316/110618https://hdl.handle.net/10316/110618TID:203399960engAngeja, Laura Carneiro Penetra Piresinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2023-11-23T23:06:00Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/110618Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T06:02:35.956545Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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