Een rekenkundige methode om te kwantificeren vliegen circadiane activiteit
Summary
Een methode om te kwantificeren van de belangrijkste tijdelijke functies gezien in vliegen circadiane ritmes van locomotor wordt gepresenteerd. De kwantificering wordt bereikt door het aanbrengen van vliegen activiteit met de golfvorm van een meerdere parametrische model. De model-parameters beschrijven de vorm en de grootte van de ochtend en avond toppen van dagelijkse activiteit.
Abstract
In de meeste dieren en planten, circadiane klokken orkestreren van gedrags- en moleculaire processen en synchroniseer deze aan de dagelijkse licht-donker cyclus. Fundamentele mechanismen die ten grondslag liggen aan dit temporele controle zijn wijd bestudeerd met behulp van de fruitvlieg Drosophila melanogaster als een modelorganisme. De klok wordt in vliegen, meestal bestudeerd door het analyseren van meerdaagse locomotor opname. Een dergelijke opname toont een complexe bimodaal patroon met twee toppen van activiteit: een ochtend peak dat gebeurt rond dageraad en een hoogtepunt van de avond dat gebeurt rond de schemering. Deze twee pieken vormen samen een golfvorm die is heel anders dan sinusvormige trillingen waargenomen in klok genen, suggereren dat mechanismen naast de klok diepgaande gevolgen hebben bij het opstellen van de waargenomen patronen in de gedrags-gegevens. Hier geven we instructies over het gebruik van een onlangs ontwikkelde computationele methode die wiskundig temporele patronen vliegen activiteit beschrijft. De methode past activiteitsgegevens met de golfvorm van een model dat bestaat uit vier exponentiële termen en negen onafhankelijke parameters die de vorm en de grootte van de ochtend en avond toppen van activiteit volledig te beschrijven. De uitgepakte parameters kunnen helpen verhelderen van de kinetische mechanismen van substraten die ten grondslag liggen aan de vaak waargenomen bimodaal activiteit patronen in vliegen locomotor ritmes.
Introduction
De circadiane klok is een endogene biochemische oscillator met een periode van ongeveer 24 uur en is bijna alomtegenwoordig in dieren en planten van1,2. De klok helpt synchroniseren de interne processen en het gedrag aan de externe licht-donker cyclus van een organisme. De genetische structuur van de circadiane klok grote schaal is onderzocht sinds de jaren 1960 met de fruitvlieg, D. melanogaster. In dit insect, de kern van de circadiane klok bestaat uit vier eiwitten: periode, TIMELESS, klok en cyclus. Deze componenten van de kern samen met andere moleculen vormen een feedback-lus die bijna sinusvormige trillingen van klok genen3,4 produceert. De circadiane klok in vliegen is wijd bestudeerd met behulp van meerdaagse locomotor opnames waar vliegen activiteit wordt gedetecteerd met een enkele infraroodstraal overschrijding van het midden van een individuele buis5. Een typische vlieg opname heeft een complexe bimodaal patroon met twee goed te onderscheiden pieken: morgen piek (M), die begint aan het einde van de nacht en heeft een maximale wanneer verlichting inschakelen; en avond piek (E) die begint aan het einde van de dag en heeft een maximale wanneer verlichting6 uitschakelt. Interessant is dat is de vorm van dergelijke gedrags opname heel anders dan de eenvoudige sinusvormige trillingen waargenomen op moleculair niveau, hetgeen wijst op de actie van aanvullende regelingen bij te dragen tot de waargenomen temporele patronen. Om deze verborgen mechanismen beter te begrijpen, hebben we een computationele hulpprogramma waarmee een kwantitatieve beschrijving van de temporele patronen.
In ons werk, zijn motorische ritmes gedefinieerd in termen van een golfvorm die vliegen activiteit patroon bootst. Aangezien eenvoudige sinus golven kan niet worden gebruikt voor het model van de waargenomen ritmische veranderingen in activiteit, testten we verschillende signaal vormen selecteren de eenvoudigste die de meest opvallende kenmerken gezien in de opnames vangt. Fruitvlieg circadiane gedrag wordt bepaald door de activiteit van de neuronen van de klok die vaak exponentiële patronen van activering en deactivering7 hebben. De exponentiële dynamiek en visuele analyse van de gegevens ingegeven laten bouwen van een model met exponentiële termen dat bestaat uit vier exponenten met negen onafhankelijke parameters en vertonen de vliegen activiteit patroon8. Naast het motorische gegevens analyseren we ook haar macht spectrum. Typische vlieg activiteit spectrum toont meerdere pieken bij harmonischen T0/2, T0/3, enz, naast de verwachte fundamentele piek op de circadiane periode T0. Volgens de stelling van Fourier produceert alleen een zuivere sinus golf een één piek in vermogen spectra, terwijl de meer complexe golfvormen weergeven meerdere spectrale pieken op de harmonischen van de primaire periode (Figuur 1). Daarom, gezien de niet-sinusvormige temporele patroon in vliegen activiteit8, een multi piek macht spectrum van de gegevens is wiskundig verwacht en impliceert niet noodzakelijk de aanwezigheid van meerdere periodes van trilling. Nog belangrijker is, toont de macht spectrum van de voorgestelde model golfvorm ook pieken op alle harmonischen van de primaire periode, vergelijkbaar met de vlieg locomotor opnames, dus het onderstrepen van de high-fidelity waarmee onze model vliegen gegevens zowel in tijd als in frequentie beschrijft.
Bij resoluties van de tijd van een paar minuten of minder, vliegen activiteit weergegeven gegevens lawaaierige, waardoor het moeilijk te parameters rechtstreeks extraheren uit de ruwe gegevens. Weggooien van gegevens langer tijdsintervallen geluidsniveau kan verminderen, maar kan veranderen de gegevens op een manier die kan invloed hebben op de schatten van parameters van het model. Daarom krijgen we de parameters van macht spectra van de opnamen, gebruik een analytische expressie voor de spectra van de verwachte vermogen berekend op basis van de Fourier-transformatie van het model functie8 (zie extra bestand 1 verwijzing8). Deze benadering van het verkrijgen van de parameters van de macht-spectra levert nauwkeurige parameterwaarden zonder enige extra manipulaties, zoals weggooien of filteren, van de ruwe activiteitsgegevens. Wiskundige details van het model en de toepassingen met wild-type en mutant gegevens zijn beschreven in verwijzing8. Het protocol gepresenteerd hier richt zich op de stapsgewijze instructies voor het gebruiken van de computationele tool.
Protocol
Representative Results
Discussion
Dit werk bevat instructies voor het gebruik van een computationele hulpprogramma waarmee een kwantitatieve beschrijving van vliegen motoriek patroon. De tool past motoriek gegevens met een wiskundig model bestaande uit vier exponentiële termen die de vorm en grootte van de pieken M en E samen te beschrijven. De laatste waarden voor de parameters van het model worden verkregen van de montage van de spectra van de macht van de gegevens, waar het gebruik van de ruwe gegevens artefactual effecten die gegevens weggooien of f…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
We zijn dankbaar Stanislav Lazopulo voor hulp bij de video-inhoud.
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 |
Riferimenti
- 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).
