Whole-body 3D kinematics of freely behaving Drosophila
यह शोध पत्र एक ओपन-सोर्स, मार्करलेस पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो सटीक, फुल-बॉडी 3D काइनेमैटिक ट्रैकिंग के लिए सात हाई-स्पीड कैमरों और डीप लर्निंग को जोड़ता है, जिससे यह पता चलता है कि मुक्त रूप से व्यवहार करने वाले ड्रोसोफिला (Drosophila) सभी गतियों में ग्राउंडेड रनिंग का उपयोग करते हैं और संभोग (courtship) के दौरान समन्वित पंख और शरीर की गतिविधियों को प्रदर्शित करते हैं।
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यह समझने के लिए कि एक तंत्रिका तंत्र (nervous system) कैसे एक सरल विद्युत संकेत को एक जटिल, समन्वित गति में बदल देता है, वैज्ञानिकों को पहले उस गति को पूर्ण स्पष्टता के साथ देखने में सक्षम होना चाहिए। दशकों से, शोधकर्ता मोटर नियंत्रण के नियमों को उजागर करने के लिए फल मक्खी (fruit fly) पर निर्भर रहे हैं, जो एक छोटा कीट है और जिसका मस्तिष्क अच्छी तरह से मैप किया गया है। चुनौती हमेशा यह रही है कि ये मक्खियाँ छोटी होती हैं, अत्यधिक तीव्र गति से चलती हैं, और मुड़ते या दूसरों के साथ अंतःक्रिया करते समय अक्सर अपने ही शरीर को दृष्टि से ओझल कर देती हैं। उन्हें ट्रैक करने की पारंपरिक विधियाँ उनकी पूर्ण गति को तीन आयामों (3D) में कैप्चर करने में संघर्ष करती रही हैं, जिससे मस्तिष्क द्वारा भेजे जा रहे संकेतों और शरीर द्वारा वास्तव में की जाने वाली प्रतिक्रिया के बीच एक अंतर रह जाता है। अंतरिक्ष में मक्खी की मुद्रा (posture) की पूर्ण तस्वीर के बिना, यह मॉडल बनाना कठिन बना हुआ है कि मस्तिष्क मांसपेशियों को व्यवहार बनाने के लिए कैसे आदेश देता है।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक ऐसी प्रणाली बनाकर इस अंतर को पाट दिया है जो मक्खियों को बिना छुए या उनके शरीर पर कोई मार्कर लगाए, पूर्ण 3D में चलते हुए देखती है। उन्होंने सात हाई-स्पीड कैमरों को स्थापित किया है जो 800 फ्रेम प्रति सेकंड की दर से कीड़ों को रिकॉर्ड करने के लिए मिलकर काम करते हैं, जिससे उनकी हर तीव्र हरकत और मोड़ को पकड़ा जा सके। इस दृश्य डेटा के सैलाब को समझने के लिए, उन्होंने एक कंप्यूटर प्रोग्राम को मक्खी के शरीर पर पचास विशिष्ट बिंदुओं को पहचानने और ट्रैक करने के लिए प्रशिक्षित किया, जो उसके पैरों के सिरों से लेकर उसके एंटीना के सिरों तक फैले हुए हैं। चूंकि कंप्यूटर के शुरुआती अनुमान कभी-कभी शारीरिक रूप से असंभव लग सकते हैं—जैसे कि पैर का गलत दिशा में मुड़ना—शोधकर्ताओं ने इसमें एक दूसरा चरण जोड़ा। उन्होंने त्रुटियों को सुधारने के लिए मक्खी की वास्तविक शारीरिक रचना (anatomy) के एक मॉडल का उपयोग किया, यह सुनिश्चित करते हुए कि सिस्टम द्वारा रिकॉर्ड किया गया प्रत्येक आंदोलन ऐसा हो जो एक वास्तविक मक्खी भौतिक रूप से कर सकती है। 'रिटारगेटिंग' (retargeting) के रूप में जानी जाने वाली यह प्रक्रिया, कच्चे वीडियो को मक्खी की गति के एक सटीक, शारीरिक रूप से सही मानचित्र में बदल देती है।
जब वैज्ञानिकों ने जमीन पर दौड़ती मक्खियों की गतिविधियों का विश्लेषण किया, तो उन्होंने पाया कि यह खोज कीटों के चलने के तरीके के बारे में एक लंबे समय से चली आ रही धारणा का खंडन करती है। लंबे समय से यह माना जाता था कि जानवर अपनी गति तेज करने या कम करने के दौरान दौड़ने की अलग-अलग शैलियों, या 'गेट्स' (gaits) के बीच स्विच करते हैं। इस अध्ययन का डेटा दिखाता है कि मक्खियाँ ऐसा नहीं करती हैं। इसके बजाय, वे अपनी गति की पूरी सीमा में एक ही, सुसंगत दौड़ने की शैली बनाए रखती हैं, और कभी भी किसी अलग गेट में परिवर्तित नहीं होती हैं। यह निष्कर्ष बताता है कि उनकी गति के नियंत्रण तंत्र पहले की तुलना में अधिक निरंतर और तरल हैं।
यह प्रणाली एक साथ कई मक्खियों को ट्रैक करने के लिए भी पर्याप्त शक्तिशाली सिद्ध हुई, जिससे शोधकर्ताओं को अभूतपूर्व विवरण के साथ सामाजिक अंतःक्रियाओं को देखने का अवसर मिला। जब वैज्ञानिकों ने एक नर मक्खी को मादा का उपनिवेशन (courtship) करते देखा, तो अध्ययन से पता चला कि नर अपने उपनिवेशन गीत को उत्पन्न करने के लिए दोनों पंखों की गति का समन्वय करता है। साथ ही, वह लगातार अपने शरीर के कोण को समायोजित करता है, अपने सिर और धड़ को ऊपर या नीचे झुकाता है ताकि मादा की ऊर्ध्वाधर स्थिति (vertical position) के साथ अपनी आँखों को लॉक रख सके क्योंकि वह हिल रही होती है। ये अवलोकन व्यवहार का एक समृद्ध, त्रि-आयामी रिकॉर्ड प्रदान करते हैं जो पहले कैप्चर करना असंभव था। इस बड़े डेटासेट और इसे बनाने के लिए उपयोग किए गए सॉफ्टवेयर को जनता के लिए उपलब्ध कराकर, शोधकर्ताओं ने वैज्ञानिकों को यह विस्तृत मॉडल बनाने के लिए एक नया आधार प्रदान किया है कि मस्तिष्क और शरीर मिलकर गति कैसे उत्पन्न करते हैं।
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