Вычислительный метод для количественного определения летать суточного деятельности
Summary
Представлен метод количественной оценки временные особенности видели в летать суточный ритмы опорно. Количественная оценка достигается путем установки летать деятельность с несколькими параметрической модели сигнала. Параметры модели описывают форму и размер утром и вечером вершины повседневной деятельности.
Abstract
В большинстве животных и растений суточного часы оркестровать поведенческих и молекулярных процессов и синхронизировать их с суточным циклом свето тени. Основные механизмы, которые лежат в основе этой временной контроль широко изучаются с помощью плодовой мушки Drosophila melanogaster в качестве модельного организма. В мух часы обычно изучается, анализируя многодневное опорно-запись. Такая запись показывает комплекс Бимодальная модель с двумя пиками активности: пик утром, что происходит вокруг рассвета и пик вечером, что происходит вокруг закат. Эти две вершины вместе образуют сигнала, который очень отличается от синусоидальные колебания наблюдаются в часы генов, предполагая, что механизмы помимо часы имеют глубокое воздействие на производстве наблюдаемые закономерности в поведенческих данных. Здесь мы предоставляем инструкции по с помощью недавно разработанных вычислительный метод, который математически описываются временные шаблоны летать активности. Метод соответствует деятельности данных с моделью сигнала, который состоит из четырех экспоненциального терминов и девяти независимых параметров, которые полностью описывают форму и размер утром и вечером пиков активности. Извлечения параметров может помочь прояснить кинетические механизмы субстратов, которые лежат в основе часто наблюдаемых Бимодальная деятельности шаблоны в летать двигательного ритма.
Introduction
Суточный часы эндогенного биохимических осциллятор с в течение приблизительно 24 часов и почти повсеместно в животных и растений1,2. Часы помогает синхронизировать внутренние процессы организма и поведение для внешнего света темные цикла. С 1960 года широко изучена генетическая структура суточного часов с помощью плодовой мушки, D. melanogaster. В это насекомое, ядро суточного часов состоит из четырех белков: период, TIMELESS, будильник и цикла. Эти базовые компоненты вместе с другими молекулами формируют петлю обратной связи, которая производит почти синусоидальные колебания будильник генов3,4. Суточный часов в мух широко изучается записи многодневное опорно где летать деятельности обнаруживается с одной инфракрасный луч, пересекая середины отдельные трубки5. Типичная fly запись имеет сложный Бимодальная узор с двумя пиками хорошо различимы: пик утром (М), который начинается в конце ночи и имеет максимум, когда загорается; и вечером пик (E), который начинается в конце дня и имеет максимум, когда свет выключить6. Интересно, что форма таких поведенческих записи очень отличается от простой синусоидальных колебаний, наблюдается на молекулярном уровне, предложив действие дополнительных механизмов, способствующих наблюдаемых временных моделей. Чтобы лучше понять эти скрытые механизмы, мы разработали вычислительных инструмент, который обеспечивает количественное описание временной структуры.
В нашей работе опорно-двигательного ритма определяются в терминах сигнала, который имитирует летать деятельности шаблон. Поскольку простой синусоиды не может использоваться для моделирования наблюдаемые изменения художественной деятельности, мы испытывали различные формы сигнала выберите простой один, которая захватывает все характерные черты видели в записи. Плодовая муха суточного поведение управляется активности нейронов часы, которые часто имеют экспоненциальной модели активации и деактивации7. Экспоненциальная динамика и визуального анализа данных побудило нас создать модель с экспоненциальной термины, состоящий из четырех экспонентов с девяти независимых параметров и напоминающий узор летать деятельности8. Помимо данных, опорно-двигательного аппарата мы также анализируем его мощность спектра. Типичный летать деятельности спектр показывает несколько пиков в гармоник T0/2, T0/3, и т.д., помимо ожидаемых основных пика суточного периода T0. Согласно теореме Фурье только Чистая синусоида производит один пик мощности спектра, в то время как более сложные сигналы показывают нескольких спектральных пиков на гармоник начального периода (рис. 1). Таким образом учитывая несинусоидальных височной шаблон летать деятельности8, мульти пик мощности спектра данных математически ожидалось и не обязательно подразумевает наличие нескольких периодов колебаний. Важно отметить, что спектр мощности сигнала предлагаемой модели также показывает пики на всех гармоник начального периода, похож на лету опорно записи, таким образом подчеркнув высокой верности, с которой наша модель описывает летать данных во времени и частоты.
На время резолюций несколько минут или менее, летать деятельности данных появляется шумные, что делает его трудно извлечь параметры непосредственно из исходных данных. Биннинга данные в более длительные интервалы времени можно уменьшить уровень шума, но, может изменять данные в пути, которые могут повлиять на оценки параметров модели. Мы таким образом получить параметры из спектров питания записей, используя аналитическое выражение для ожидаемой мощности спектры, рассчитывается от Фурье функции модели8 (см. дополнительный файл 1 ссылка8). Этот подход получения параметров от спектров питания дает точные значения без каких-либо дополнительных манипуляций, например биннинга или фильтрации, необработанных данных о деятельности. Математического описания модели и приложений к данным одичал типа и мутантов, описаны в Справочник8. Протокол представил здесь сосредоточена на пошаговые инструкции для использования вычислительных инструмент.
Protocol
Representative Results
Discussion
Эта работа представляет инструкции по использованию вычислительных инструмента, который обеспечивает количественное описание структуры летать локомоции. Средство подходит локомоции данных с математической модели, состоящей из четырех экспоненциального терминов, которые вместе оп?…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Мы благодарны Станислав Lazopulo за помощь с видео контента.
Materials
| Drosophila Activity Monitor | TriKinetics | DAM2, DAM5 | Measures fly locootion using single infrared beam |
| MatLab | Mathworks | Computing environment and programming language, MatLab should include Optimization and Symbolic Math toolboxes | |
| Drosophila melanogaster | per[S], per[L], iso31(wild type) | Our analysis can be performed with fly mutants of any circadian period |
References
- Pittendrigh, C. S. Circadian systems: general perspective. Biological Rhythms. II, 57-80 (1981).
- Zhang, E. E., Kay, S. A. Clocks not winding down: unravelling circadian networks. Nat Rev Mol Cell Biol. 11 (11), 764-776 (2010).
- Tataroglu, O., Emery, P. The molecular ticks of the Drosophila circadian clock. Curr Opin Insect Sci. 7, 51-57 (2015).
- Plautz, J. D., et al. Quantitative analysis of Drosophila period gene transcription in living animals. J Biol Rhythms. 12 (3), 204-217 (1997).
- Chiu, J. C., Low, K. H., Pike, D. H., Yildirim, E., Edery, I. Assaying locomotor activity to study circadian rhythms and sleep parameters in Drosophila. J Vis Exp. (43), e2157 (2010).
- Helfrich-Förster, C. Differential control of morning and evening components in the activity rhythm of Drosophila melanogaster–sex-specific differences suggest a different quality of activity. J Biol Rhythms. 15 (2), 135-154 (2000).
- Dautzenberg, F. M., Neysari, S. Irreversible binding kinetics of neuropeptide Y ligands to Y2 but not to Y1 and Y5 receptors. Pharmacology. 75 (1), 21-29 (2005).
- Lazopulo, A., Syed, S. A mathematical model provides mechanistic links to temporal patterns in Drosophila daily activity. BMC Neuroscience. 17 (1), 14 (2016).
- Donelson, N., Kim, E. Z., Slawson, J. B., Vecsey, C. G., Huber, R., Griffith, L. C. High-resolution positional tracking for long-term analysis of Drosophila sleep and locomotion using the "tracker" program. PloS ONE. 7 (5), e37250 (2012).
- Schlichting, M., et al. A Neural Network Underlying Circadian Entrainment and Photoperiodic Adjustment of Sleep and Activity in Drosophila. J Neurosci. 36 (35), 9084-9096 (2016).
- Guo, F., et al. Circadian neuron feedback controls the Drosophila sleep-activity profile. Nature. 536 (7616), 292-297 (2016).
