A New Approach to Estimating Speed of Microorganisms Uniform Movement Along a Helical Trajectory

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Analysis of the motion of microscopic organisms is important for understanding their behavior, intrinsic state, and response to external conditions. Many free-swimming microorganisms move in three-dimensional space along a helical trajectory. When a three-dimensional trajectory is analyzed from video frames, it is transformed into a flat curve. This leads to loss of some of the motion data and, in particular, to errors in the estimates of the traveled path and true speed. We propose to estimate the length of a three-dimensional spiral path using the maximum length of the projection of the trajectory segment. The analysis showed that for rectilinear spiral trajectories, along which organisms move uniformly, this method in many cases allows us to correctly estimate the traveled path and true speed of movement, and to perform a correct comparison of the speeds of different microorganisms.

Авторлар туралы

A. Lyakh

Kovalevskii Institute of Biology of the Southern Seas, Russian Academy of Sciences

Email: me@antonlyakh.ru
Sevastopol, 299011 Russia

T. Rauen

Kovalevskii Institute of Biology of the Southern Seas, Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: antonlyakh@gmail.com
Sevastopol, 299011 Russia

Әдебиет тізімі

  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.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».