Автоматизированный метод для определения производительности дрозофила в ответ на изменения температуры в пространстве и времени
Summary
Здесь мы представляем протокол автоматически определять опорно производительность дрозофилы на изменение температуры, с использованием программируемой температуры Арена, которая производит быстрой и точной температуры изменения во времени и пространстве.
Abstract
Температура является повсеместно экологический фактор, который влияет как видов распространять и вести себя. Различные виды фруктов мухи дрозофилы имеют конкретные ответы на изменение температуры согласно их физиологической терпимости и адаптируемость. Мухи дрозофилы также обладают температуры системы, которая стала основой для понимания нейронной основе температуры обработки в ectotherms. Мы представляем здесь температуры Арена, который позволяет быструю и точную температуру изменения с временных и пространственных управления для изучения реакции отдельных летит к изменению температуры. Индивидуальные мух помещаются на арене и подвергается запрограммированные температуры вызовы, такие, как единообразные постепенное увеличение температуры для определения нормы реакции или пространственно распределенных температур в то же время для определения предпочтений. Люди автоматически отслеживаются, позволяя количественная оценка скорости или расположение предпочтения. Этот метод может использоваться для быстро подсчитать ответ над большой диапазон температур для определения температурных кривых производительности в дрозофила или других насекомых, аналогичного размера. Кроме того она может использоваться для генетических исследований для количественного определения температуры предпочтения и реакции мутанты или одичал тип мух. Этот метод может помочь выявить основу тепловой видообразования и адаптации, а также нейронные механизмы за температуры обработки.
Introduction
Температура является постоянной экологический фактор, который влияет как организмы работать и вести себя1. Различия в широты и высоты приводят к различиям в типе климатов, подвергаются организма, что приводит к эволюционного отбора для их ответы на температуры2,3. Организмов реагировать на различные температуры через морфологические, физиологические и поведенческие адаптации, которые обеспечивают максимальную производительность в их конкретных условиях4. Например в плодовой мушки Drosophila melanogaster, население из разных регионов имеют различные температуры предпочтения, размеров тела, развития раз, долговечность, плодовитость и пешеходных производительность при разных температурах2 ,5,6,7. Разнообразие наблюдается между мух различного происхождения частично объясняется генетической изменчивости и пластиковые ген выражение8,9. Аналогичным образом дрозофила видов из разных областей по-разному распределить среди температурных градиентов и показать различия в сопротивление жары и холодные испытания10,,1112.
Дрозофилы также недавно стала модель выбора для понимания генетических и нейронных основы температуры восприятие13,14,,1516,17. Широко взрослых мух воспринимают температуры через холодные и горячие периферийных температурных датчиков в усики и датчики температуры в мозг13,14,,1516 , 17 , 18 , 19 , 20. на периферии рецепторы для горячей температуры Экспресс Gr28b.d16 или пирексия21, то время как периферия холодной рецепторов характеризуются Brivido14. В головном мозге температура обрабатывается нейронов, выражая TrpA115. Поведенческие исследования на мутантов этих путей улучшение нашего понимания как обрабатывается температуры и дать понимание механизмов, которые варьируются среди популяций Drosophila из разных регионов.
Здесь мы описываем температуры Арена, который производит изменения быстрой и точной температуры. Следователи предварительно запрограммировать эти изменения, который позволяет для температуры стандартизированных и повторяемые манипуляции без вмешательства человека. Мух записываются и считано со специализированным программным обеспечением, чтобы определить их положение и скорость на различных этапах эксперимента. Основные измерения, представленные в настоящем Протоколе является пешеходной скорость при разных температурах, потому что это экологически соответствующий индекс физиологических производительности, который может идентифицировать отдельных тепловых адаптируемость5. Вместе с температурой рецептор мутантов эта техника может помочь выявить механизмы тепловой адаптации на клеточном и биохимических уровнях.
Protocol
Representative Results
Discussion
Здесь мы представили автоматизированный температуры Арена (рис. 1) которая производит точной температуры изменения во времени и пространстве. Этот метод позволяет воздействия отдельных дрозофилы не только для запрограммированных постепенное повышение температу?…
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Эта работа была поддержана в части стипендию от поведенческих и когнитивных нейронаук программа Университета Гронингена и аспирантов стипендии от Consejo Nacional de науки y Tecnología (КОНАСИТ) из Мексики, предоставленных Андреа Сото-Падилья и Грант от Фонда Джон Templeton для изучения времени награждены Hedderik Ван Рейн и Жан-Кристоф Биллетер. Мы благодарны также Питер Gerrit Босма за его участие в разработке FlySteps tracker.
Скрипты TemperaturePhases, FlySteps и FlyStepAnalysis можно найти дополнительную информацию и временные и публично доступна по этой ссылке:
HTTPS://dataverse.nl/privateurl.XHTML?Token=c70159ad-4d92-443d-8946-974140d2cb78
Materials
| Arduino Due | Arduino | A000062 | Software RUG |
| Electronics Board | Ruijsink Dynamic Engineering | FF-Main-02-2014 | |
| Power supply Boost | XP-Power 48. V 65 W | ECS65US48 | Set to 53 Volt |
| Power supply Tile Heating | XP-Power 15. V 80 W | VFT80US15 | |
| Power supply Cooling | XP-Power 15. V 130 W | ECS130U515 | |
| Peltier elements | Marlow Industries | RC12-4 | 2 Elements, controlled DC feed |
| Heat sink | Fisher Technik | LA 9/150-230V | Decoupled for vibration |
| Temperature sensors | Measurement Specialties | MCD_10K3MCD1 | Micro Thermistor Probe |
| Copper block/tiles | Ruijsink Dynamic Engineering | FF-CB-01-2014 | |
| Auminum ring | Ruijsink Dynamic Engineering | FF-RoF-02-2015 | |
| Tesa 4104 white tape 25 x 66 mm | RS Components | 111-2300 | White conductive tape |
| Red LEDs | Lucky Ligt | ll-583vc2c-v1-4da | Wavelength between 625 nm, 20 mAmp and 6 V |
| Warm white LED strip | Ledstripkoning | HQ-3528-SMD | 60 LEDs per meter |
| Switch Power Supply | Generic | T-36-12 | |
| Logitech c920 | Logitech Europe S.A | PN960-001055 | |
| QuickTime Player | Apple Computer | Recording program | |
| Tracking analysis software | R | Packages: pacman | |
| Tracking analysis software | MATLAB | ||
| Thermal Imaging | FLIR T400sc | ||
| Graphs and Statisticts Software | Graph Pad Prism | ||
| Sigmacote | Sigma-Aldrich | SL2-100ML | Siliconising agent |
| Fly rearing bottles | Flystuff | 32-130 | 6oz Drosophila stock bottle |
| Flypad | Flystuff | 59-114 | |
| Fly rearing vials | Dominique Dutscher | 789008 | Drosophila tubes narrow 25×95 mm |
| Incubator | Sanyo | MIR-154 | |
| Magnetic hot plate | Heidolph | 505-20000-00 | MR Hei-Standard |
| Agar | Caldic Ingredients B.V. | 010001.26.0 | |
| Glucose | Gezond&wel | 1019155 | Dextrose/Druivensuiker |
| Sucrose | Van Gilse | Granulated sugar | |
| Cornmeal | Flystuff | 62-100 | |
| Wheat germ | Gezond&wel | 1017683 | |
| Soy flour | Flystuff | 62-115 | |
| Molasses | Flystuff | 62-117 | |
| Active dry yeast | Red Star | ||
| Tegosept | Flystuff | 20-258 | 100% |
Referencias
- Abram, P. K., Boivin, G., Moiroux, J., Brodeur, J. Behavioural effects of temperature on ectothermic animals unifying thermal physiology and behavioural plasticity. bioRxiv. , (2016).
- Rajpurohit, S., Schmidt, P. S. Measuring thermal behavior in smaller insects: A case study in Drosophila melanogaster demonstrates effects of sex, geographic origin, and rearing temperature on adult behavior. Fly. 10 (4), 149-161 (2016).
- Jezovit, J. A., Levine, J. D., Schneider, J. Phylogeny environment and sexual communication across the Drosophila genus. The Journal of Experimental Biology. 220 (1), 42-52 (2017).
- Sinclair, B. J., Williams, C. M., Terblanche, J. S. Variation in Thermal Performance among Insect Populations. Physiological and Biochemical Zoology. 85 (6), 594-606 (2012).
- Gibert, P., Huey, R., Gilchrist, G. Locomotor performance of Drosophila melanogaster: Interactions among developmental and adult temperautures, age, and geography. Evolution. 55 (1), 205-209 (2001).
- Trotta, V., et al. Thermal plasticity in Drosophila melanogaster: A comparison of geographic populations. BMC Evolutionary Biology. 6, 1-13 (2006).
- Klepsatel, P., Gálikova, M., De Maio, N., Huber, C. D., Christian, S., Flatt, T. Variation in thermal performance and reaction norms among populations of Drosophila melanogaster. Evolution. 67 (12), 3573-3587 (2013).
- Latimer, C. A. L., Wilson, R. S., Chenoweth, S. F. Quantitative genetic variation for thermal performance curves within and among natural populations of Drosophila serrata. Journal of Evolutionary Biology. 24, 965-975 (2011).
- Chen, J., Nolte, V., Schlotterer, C. Temperature-related reaction norms of gene expression: Regulatory architecture and functional implications. Molecular Biology and Evolution. , (2015).
- Kellermann, V., Overgaard, J., Hoffmann, A. A., Flojgaard, C., Svenning, J. -. C., Loeschcke, V. Upper thermal limits of Drosophila are linked to species distributions and strongly constrained phylogenetically. Proceedings of the National Academy of Sciences. 109 (40), 16228-16233 (2012).
- Andersen, J. L., Manenti, T., Sørensen, J. G., Macmillan, H. A., Loeschcke, V., Overgaard, J. How to assess Drosophila cold tolerance: Chill coma temperature and lower lethal temperature are the best predictors of cold distribution limits. Functional Ecology. 29 (1), 55-65 (2015).
- Krstevska, B., Hoffmann, A. A. The effects of acclimation and rearing conditions on the response of tropical and temperate populations of Drosophila melanogaster and D. simulans to a temperature gradient (Diptera: Drosophilidae). Journal of Insect Behavior. 7 (3), 279-288 (1994).
- Frank, D. D., Jouandet, G. C., Kearney, P. J., Macpherson, L. J., Gallio, M. Temperature representation in the Drosophila brain. Nature. 519 (7543), 358-361 (2015).
- Gallio, M., Ofstad, T. A., Macpherson, L. J., Wang, J. W., Zuker, C. S. The coding of temperature in the Drosophila brain. Cell. 144 (4), 614-624 (2011).
- Hamada, F. N., et al. An internal thermal sensor controlling temperature preference in Drosophila. Nature. 454 (7201), 217-220 (2008).
- Ni, L., et al. A gustatory receptor paralogue controls rapid warmth avoidance in Drosophila. Nature. 500 (7464), 580-584 (2013).
- Liu, W. W., Mazor, O., Wilson, R. I. Thermosensory processing in the Drosophila brain. Nature. 519 (7543), 353-357 (2015).
- Neely, G. G., et al. TrpA1 Regulates Thermal Nociception in Drosophila. Public Library of Science ONE. 6 (8), e24343 (2011).
- Zhong, L., et al. Thermosensory and non-thermosensory isoforms of Drosophila melanogaster TRPA1 reveal heat sensor domains of a thermoTRP channel. Cell Reports. 1 (1), 43-55 (2012).
- Barbagallo, B., Garrity, P. A. Temperature sensation in Drosophila. Current Opinion in Neurobiology. 34, 8-13 (2015).
- Tang, X., Platt, M. D., Lagnese, C. M., Leslie, J. R., Hamada, F. N. Temperature integration at the AC thermosensory neurons in Drosophila. Journal of Neuroscience. 33 (3), 894-901 (2013).
- Petavy, G., David, J. R., Gibert, P., Moreteau, B. Viability and rate of development at different temperatures in Drosophila: A comparison of constant and alternating thermal regimes. Journal of Thermal Biology. 26 (1), 29-39 (2001).
- Diegelmann, S., Zars, M., Zars, T. Genetic dissociation of acquisition and memory strength in the heat-box spatial learning paradigm in Drosophila. Learning & Memory. 13 (1), 72-83 (2006).
- Zars, M., Zars, T. High and low temperatures have unequal reinforcing properties in Drosophila spatial learning. Journal of Comparative Physiology A: Neuroethology, Sensory, Neural, and Behavioral Physiology. 192 (7), 727-735 (2006).
- Zars, T., Wolf, R., Davis, R., Heisenberg, M. Tissue-specific expression of a type I adenylyl cyclase rescues the rutabaga mutant memory defect: in search of the engram. Learning & Memory. 7 (1), 18-31 (2000).
- Jones, M. A., Grotewiel, M. Drosophila as a model for age-related impairment in locomotor and other behaviors. Experimental Brain Research. 46 (5), 320-325 (2011).
