En datametode å kvantifisere Fly Circadian aktivitet

Summary

En metode for å kvantifisere timelige hovedtrekkene i fly circadian locomotor rytmer presenteres. Kvantifiseringen oppnås ved montering fly aktivitet med en multi parametrisk modell bølgeform. Parameterne modell beskriver formen og størrelsen på morgenen og kvelden topper aktivitetsnivået.

Abstract

I de fleste dyr og planter, circadian klokker organisere opptreden og molekylære prosesser og synkronisere dem til daglig lys og mørke syklus. Grunnleggende mekanismer som ligger til grunn for denne timelige kontrollen er mye studert med frukt fly Drosophila melanogaster som en modell organisme. I fluer, er klokken vanligvis studerte ved å analysere multiday locomotor opptak. Slike en innspilling viser et kompleks bimodale mønster med to topper aktivitet: en morgen topp som skjer rundt dawn og en kvelden peak som skjer rundt skumringen. Disse to toppene sammen danner en bølgeform som er veldig forskjellig fra sinusformet svingninger observert i klokken gener, noe som tyder på at mekanismer i tillegg klokken har dyptgripende virkninger i produserende observert mønstre i atferdsdata. Her gir vi instruksjoner om bruk av en nylig utviklet datametode som matematisk beskriver timelige mønstre i fly aktivitet. Metoden passer aktivitetsdata med en modell bølgeform som består av fire eksplosive betingelser og ni uavhengig parametere som fullt beskriver formen og størrelsen på morgenen og kvelden topper aktivitet. Utdraget parameterne kan bidra til å belyse kinetic mekanismer av underlag underlie vanligvis observert bimodale aktivitet mønstre i fly locomotor rytmer.

Introduction

Circadian klokken er en endogen biokjemiske oscillator med en periode på ca. 24 timer og er nesten allestedsnærværende i dyr og planter^1,2. Klokken hjelper synkronisere en organismes interne prosesser og virkemåten til eksterne lys mørke syklus. Den genetiske strukturen av circadian klokken har vært mye studert siden 1960 med frukt fly, D. melanogaster. I dette insektet, kjernen i circadian klokken består av fire proteiner: periode, TIMELESS, klokke og syklus. Disse kjernekomponentene sammen med andre molekyler utgjør en feedback loop som produserer nesten sinusformet svingninger for klokke gener^3,4. Circadian klokken i fluer er mye studert bruker multiday locomotor opptak hvor fly aktivitet registreres med en enkelt infrarød stråle krysset midten av en individuell tube⁵. En typisk fly innspillingen har en kompleks bimodale mønster med to frisk distinguishable toppene: morgen peak (M) som starter på slutten av natten og har en maksimal når lysene slår på; og kvelden peak (E) som starter på slutten av dagen og har en maksimal når lysene slår av⁶. Interessant, er form av slike atferdsmessige innspillingen svært forskjellig fra enkel sinusformet svingninger observert på molekylært nivå, foreslå av flere mekanismer bidrar til observert timelige mønstre. For bedre å forstå disse skjulte mekanismer, har vi utviklet et beregningsorientert verktøy som gir en kvantitativ beskrivelse av timelige mønstre.

I vårt arbeid defineres locomotor rytmer en bølgeform som etterligner fly aktivitet mønster. Siden enkel sinus-bølger ikke kan brukes til modell observert rytmisk endringer i aktivitet, testet vi ulike signal figurer å velge den enkleste som fanger opp alle de viktigste funksjonene i opptakene. Frukt fly circadian virkemåten kontrolleres av aktiviteten til klokken nerveceller som ofte har eksponentiell mønstre for aktivering og deaktivering *⁷. Eksponentiell dynamikk og visuell analyse av dataene motivert oss å bygge en modell med eksponentiell vilkår som består av fire eksponenter med ni uavhengig parametere og ligner fly aktivitet mønster⁸. I tillegg til locomotor dataene analysere vi også spekteret sin makt. Typisk fly aktivitet spectrum viser flere topper på harmoniske T₀/2, T₀/3, etc., i tillegg til den forventede grunnleggende peak på circadian perioden T₀. Ifølge Fourier teoremet produserer bare en ren sinuskurve en enkelt topp i kraft spectra, mens mer komplekse bølgediagrammer viser flere spectral topper på harmoniske primære perioden (figur 1). Derfor, gitt ikke-sinusformet timelige mønsteret i fly aktivitet⁸, et multi peak strøm spekter av data forventes matematisk og innebærer ikke nødvendigvis tilstedeværelsen av flere perioder oscillation. Viktigere, viser makt spekteret av foreslåtte modellen bølgeform også topper på alle harmoniske primære periode, ligner på fly locomotor opptakene, dermed understreker Hi-Fi som beskriver vår modell fly data både i tid og frekvens.

Tid oppløsning noen minutter eller mindre, fly aktivitet vises dataene støyende, gjør det vanskelig å ekstra parametere direkte fra rådataene. Binning data til lengre tidsintervaller kan redusere støynivå, men kan endre dataene på måter som kan påvirke estimering av modellen parametere. Vi har derfor få parameterne fra makt spektra av opptakene, bruker analytisk uttrykk for de forventede makt spectra beregnet fra Fourier-transformere modell funksjon⁸ (se tilleggsfil 1 referanse⁸). Denne tilnærmingen å skaffe parametere fra til makt spectra gir nøyaktig parameterverdier uten noen ytterligere endringer, som binning eller filtrering av rå aktivitetsdata. Matematiske detaljer av modellen og vill-type og mutant-programmer er beskrevet i referanse⁸. Protokollen presenteres her fokuserer på de trinnvise instruksjonene bruke verktøyet beregningsorientert.

Protocol

1. måle Fly bevegelse bruke Drosophila aktivitet skjerm (DAM) Merk: For mer informasjon se referansen 5. Forberede personlige fly rør med mat på den ene enden og bomull på den andre. Til slutt med mat skal tettes for å hindre maten tørker ut. Innlegge en 50 mL kanne 5-6 g fly mat. Skjær maten i små biter slik at det er lettere å smelte den. Koble 32 personlige glass rør med en strikk. Smelte maten i begeret av varme …

Representative Results

Metoden som presenteres her kan kvantifisering av hovedtrekkene flyr bevegelse mønster. Kvantifiseringen oppnås ved å tilpasse aktivitetsdata med en modell som består av fire eksplosive begreper: Modellen har ni uavhengig parametere som beskriver aktivitet mønster. Parametere bMD,b</…

Discussion

Dette arbeidet gir instruksjoner for bruk av et beregningsorientert verktøy som gir en kvantitativ beskrivelse av fly bevegelse mønster. Verktøyet passer bevegelse data med en matematisk modell som består av fire eksplosive begreper som sammen beskriver formen og størrelsen på M og E toppene. De siste verdiene for parameterne modell hentes fra montering makt spektra av dataene, der bruk av rådata kan unngå artefactual effekter som data binning eller filtrering kan pålegge parameterverdier. Parameterne modell kan…

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