Summary

시간과 공간에서 온도 변화에 대 한 응답에서 초파리 의 성능을 결정 하는 자동화 된 방법

Published: October 12, 2018
doi:

Summary

여기 우리는 자동으로 시간과 공간에 신속 하 고 정확한 온도 변화를 생성 하는 프로그래밍 가능 온도 제어 경기장을 사용 하 여 온도 변화에 초파리 의 운동 성능을 결정 하는 프로토콜을 제시.

Abstract

온도 종 배포 하 고 작동 하는 방법에 영향을 미치는 유비쿼터스 환경 요소 이다. 초파리 초파리의 다른 종은 그들의 생리 적인 포용 력과 적응성에 따라 온도 변화에 대 한 특정 응답 있다. 초파리 파리 또한 온도 감지 온도 ectotherms에 처리의 신경 기초를 이해 하는 데 기본 되는 시스템을가지고. 선물이 여기 신속 하 고 정확한 온도 변화 온도 변화에 개별 응답을 탐험을 시간적, 공간적 제어를 허용 하는 온도 제어 경기장. 개별 파리는 경기장에 배치 하 고 균일 한 점진적 증가 반응 규범을 결정 하는 온도 또는 공간적으로 분산된 온도 환경 설정을 확인 하려면 동시에 같은 전에 미리 프로그램 된 온도, 노출. 개인 자동으로 추적, 속도 위치 기본 설정의 정량화를 허용 합니다. 이 메서드는 빠르게 다양 한 초파리 의 온도 성능 곡선을 결정 하는 온도 또는 유사한 크기의 다른 곤충 응답 척도를 사용할 수 있습니다. 또한, 그것은 온도 환경과 돌연변이 또는 야생-타입 파리의 반응 척도를 유전자 연구에 대 한 사용할 수 있습니다. 이 메서드는 열 종 분화와 적응, 뿐만 아니라 온도 처리 뒤에 신경 메커니즘의 기초를 밝히기 도울 수 있습니다.

Introduction

온도 어떻게 유기 체 기능 및1동작에 영향을 미치는 일정 한 환경 요소 이다. 위도 및 고도에 차이 유기 체 온도2,3에 대 한 답변에 대 한 진화 선택이 결과에 노출 되는 기후의 유형에 차이 이어질. 유기 체는4그들의 특정 환경 성능을 극대화 하는 형태, 생리, 및 행동 적응을 통해 다른 온도에 응답. 예를 들어, 초파리 melanogaster과일 파리에서 다른 지역에서 인구는 다른 온도, 신체 크기, 개발 시간, 장 수, 통치, 환경과 걷는 성능 다른 온도2에 ,5,,67. 다른 근원의 파리 사이 관찰 하는 다양성 유전 변이 및 플라스틱 유전자 식8,9부분에서 설명 합니다. 마찬가지로, 다른 지역에서 초파리 종 다르게 온도 그라디언트 가운데 고 극단적인 열 및 감기 테스트10,,1112에 저항에서 차이 보여.

초파리 도 최근 온도 인식13,14,15,,1617의 유전과 신경 기초를 이해 하는 선택의 모델 되고있다. 성인 파리는 안테나에 춥고 뜨거운 주변 온도 센서를 통해 및 뇌13,14,,1516 에 온도 센서를 통해 온도 인식 하는 광범위 하 게, , 17 , 18 , 19 , 20. 뜨거운 온도 대 한 주변 수용 체 Gr28b.d16 또는 Pyrexia21표현, 주변 동안 찬 수용 체는 Brivido14특징. 뇌에서 온도 TrpA115를 표현 하는 신경에 의해 처리 됩니다. 이 통로의 돌연변이에 행동 연구 온도 처리 하는 방법에 대 한 우리의 이해를 개선 하 고 다른 지역에서 초파리 의 인구 가운데 다 메커니즘에 통찰력을 제공.

여기 우리는 신속 하 고 정확한 온도 변화를 일으키는 온도 제어 분야를 설명 합니다. 수 사관 프로그램 할 수 미리 이러한 변화, 인간의 개입 없이 표준화 하 고 반복 가능한 온도 조작에 대 한 수 있습니다. 파리는 기록 하 고 추적 하는 실험의 다른 단계에서 그들의 위치와 속도 결정 하기 위해 전문된 소프트웨어와 함께. 이 프로토콜에서 제시 하는 주요 측정 개별 열 적응성5를 식별할 수 있는 생리 적 성과의 생태학적으로 관련 색인 이기 때문에 다른 온도에 걷는 속도입니다. 온도 수용 체 돌연변이, 함께이 기술은 셀룰러 및 생 화 확 적인 수준에서 열 적응의 메커니즘을 밝힐 수. 있습니다

Protocol

1입니다. 비행 음식 매체의 준비 수돗물의 1 L 2 L 유리 비 커에 부 어 고 추가 자기 저 어 바. 비등 온도 도달할 때까지 비 커 300 ° C에 자기 뜨거운 접시에 넣어. 500 발/분에 저 어 하 고 다음을 추가: 한 천 10 g, 포도의 30 g, 자당의 15 g, cornmeal의 15 g, 밀 세균의 10 g, 콩 가루 10 g, 당 밀의 30 g 및 활성 건조 효 모 35 g. 때 혼합 foams 적극적으로, 거절 열판 온도 120 ° C를 교 반 하면서.</l…

Representative Results

3 구리 타일의 온도 개별적으로 프로그래밍 가능한 회로 통해 통제 될 수 있다 (그림 1A) 온도 제어 분야에 의하여 이루어져 있다. 각 구리 타일 프로그래밍 가능한 회로 피드백을 제공 하는 온도 센서를가지고 있습니다. 회로 전원 공급 장치 각 타일의 온도 증가를 활성화 합니다. 수동 열전 요소는 팬에 의해 냉각 방열판 일정 한 냉각을 제공 하는 동?…

Discussion

여기 우리는 자동된 온도 제어 아레나 (그림 1) 시간과 공간에 정확한 온도 변화를 일으키는 제시. 이 방법을 사용 하면 개별 초파리 의 온도 (그림 2그림 3), 미리 프로그램 된 점진적 증가 뿐만 아니라 동적 온도 전에 비행 분야의 각 도와 열 되었다 노출 다른 온도에 독립적으로 (그림 4 </s…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 작품 일부에 의해 지원 되었다 장학금 Behavioural 그로 닝 겐 대학 및 대학원 장학금 Consejo 나시오날 드 많은 y 멕시코에서 과학 (CONACyT)에서 인지 신경 과학 프로그램에서 부여 된 안드레아 소 토-빠 디 야, 그리고 Hedderik 반 린 장-크리스토프 Billeter에 게 수 여 하는 시간 연구에 대 한 존 템플턴 재단에서 부여를. 우리는 또한 FlySteps 추적기를 개발에 자신의 참여에 대 한 피터 Gerrit Bosma에 감사입니다.

스크립트 TemperaturePhases, FlySteps,FlyStepAnalysis 보충 정보 및 다음 임시 및 공개적으로 사용할 수 있는 링크에서 찾을 수 있습니다.
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%

Referências

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Citar este artigo
Soto-Padilla, A., Ruijsink, R., Span, M., van Rijn, H., Billeter, J. An Automated Method to Determine the Performance of Drosophila in Response to Temperature Changes in Space and Time. J. Vis. Exp. (140), e58350, doi:10.3791/58350 (2018).

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