Storskalig odling av nematoder för att studera deras kollektiva beteenden
Summary
Här redovisas ett system för att studera nematodernas kollektiva beteenden genom att odla dem i bulk med hjälp av hundmatsagarmedium. Detta system gör det möjligt för forskare att föröka ett stort antal dauermaskar och kan tillämpas på Caenorhabditis elegans och andra besläktade arter.
Abstract
Djur uppvisar dynamiska kollektiva beteenden, som observerats i flockar av fåglar, fiskstim och massor av människor. Djurens kollektiva beteenden har undersökts inom både biologi och fysik. I laboratoriet har forskare använt olika modelldjur som bananfluga och zebrafisk i ungefär ett sekel, men det har förblivit en stor utmaning att studera storskaligt komplext kollektivt beteende orkestrerat av dessa genetiskt lätthanterliga modelldjur. Denna artikel presenterar ett protokoll för att skapa ett experimentellt system av kollektiva beteenden hos Caenorhabditis elegans. De förökade maskarna klättrar upp på locket på petriskålen och uppvisar ett kollektivt svärmbeteende. Systemet kontrollerar också maskinteraktioner och beteenden genom att ändra luftfuktigheten och ljusstimuleringen. Detta system gör det möjligt för oss att undersöka mekanismerna bakom kollektiva beteenden genom att förändra miljöförhållanden och undersöka effekterna av förflyttning på individnivå på kollektiva beteenden med hjälp av mutanter. Därmed är systemet användbart för framtida forskning inom både fysik och biologi.
Introduction
Både icke-forskare och vetenskapsmän är fascinerade av djurens kollektiva beteenden, som i fågelflockar och fiskstim. Kollektiva beteenden har analyserats inom ett brett spektrum av områden, inklusive fysik, biologi, matematik och robotik. I synnerhet är aktiv materiafysik ett växande forskningsområde som fokuserar på system som består av självgående element, det vill säga dissipativa system, såsom fågelflockar, fiskstim, biofilmer av rörliga bakterier, cytoskelett som består av aktiva molekyler och grupper av självgående kolloider. Teorin om aktiv materiafysik hävdar att hur komplexa individers beteenden än är, styrs de kollektiva rörelserna hos ett enormt antal levande varelser av ett litet antal enkla regler. Till exempel förutsäger Vicsek-modellen, en kandidat för en enhetlig beskrivning av den kollektiva rörelsen hos självgående partiklar, att kortdistansinteraktion mellan rörliga objekt krävs för att bilda en långdistansordnad fas med excentrisk fluktuation i 2D, som i flockar av djur1. Top-down experimentella metoder som hänför sig till fysiken hos aktiv materia utvecklas snabbt. Tidigare experiment har bekräftat bildandet av en långväga ordnad fas i Escherichia coli2. Andra nyare arbeten använde celler 3,4, bakterier5, rörliga kolloider6 eller rörliga proteiner 7,8. Enkla minimala modeller som Vicsek-modellen beskrev framgångsrikt dessa verkliga fenomen. Till skillnad från dessa encelliga experimentella system observeras vanligtvis kollektiva beteenden hos djur i det vilda, eftersom ingen kan hoppas på att utföra kontrollerade experiment med 10 000 riktiga fåglar eller fiskar.
Biologer delar samma intresse som fysiker: hur individer interagerar med varandra och funktionellt beter sig som en grupp. Ett av de traditionella forskningsområdena för att analysera individuellt beteende är neurovetenskap, där mekanismerna bakom beteende har undersökts på neuronal och molekylär nivå. Många neurovetenskapliga bottom-up-metoder har utvecklats hittills. Top-down-ansatser inom fysik och bottom-up-ansatser inom biologi kan underlättas med hjälp av modelldjur som bananflugan, masken Caenorhabditis elegans och musen9. Det har dock gjorts få fynd om det storskaliga kollektiva beteendet hos dessa modelldjur i laboratoriet10; Det är fortfarande svårt att framställa genetiskt lätthanterliga modelldjur i stor skala i laboratoriet. Därför har det i aktuell forskning om kollektiva beteenden inom biologi och fysik varit svårt för forskare som vanligtvis forskar i laboratorium att studera djurs kollektiva beteenden.
I den här studien etablerade vi en metod för storskalig odling av nematoder för att studera deras kollektiva beteenden. Detta system gör det möjligt för oss att förändra miljöförhållanden och undersöka effekten av förflyttning på individnivå på kollektiva beteenden med hjälp av mutanter10. Inom aktiv materiafysik kan parametrarna i den matematiska modellen styras i både experiment och simuleringar, vilket möjliggör verifiering av den modellen för att identifiera enhetliga beskrivningar. Genetik används för att förstå den neurala kretsmekanismen som ligger till grund för kollektivt beteende11.
Protocol
Representative Results
Discussion
I denna studie visar vi ett protokoll för att förbereda ett system för det storskaliga kollektiva beteendet hos C. elegans i laboratoriet. Den DFA-baserade metoden etablerades ursprungligen med Caenorhabditis japonica14 och Neoaplectana carpocapsae Weiser15, som båda är icke-modelldjur. Denna metod användes dock inte för att undersöka kollektiva beteenden. C. elegans är ett genetiskt lätthanterligt modelldjur11…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Vi tackar Caenorhabditis Genetics Center för att ha tillhandahållit de stammar som används i denna studie. Denna publikation har finansierats av JSPS KAKENHI Grant-in-Aid for Scientific Research (B) (anslagsnummer JP21H02532), JSPS KAKENHI Grant-in-Aid för projektet Innovative Areas “Science of Soft Robot” (bidragsnummer JP18H05474), JSPS KAKENHI Grant-in-Aid for Transformative Research Areas B (bidragsnummer JP23H03845), PRIME från Japan Agency for Medical Research and Development (bidragsnummer JP22gm6110022h9904), JST-Mirai-programmet (anslagsnummer JPMJMI22G3), och JST-FOREST-programmet (anslagsnummer JPMJFR214R).
Materials
| Escherichia coli and C. elegans strains | |||
| E. coli OP50 | Caenorhabditis Genetics Center | OP50 | Food for C. elegans. Uracil auxotroph. E. coli B. |
| lite-1(ce314); ljIs123[mec-4p::ChR2, unc-122p::RFP] | author | ZX899 | lite-1(ce314) mutant carrying the genes expressing ChR2 and RFP under the control of the mec-4 and unc-122 promoter, respectively |
| N2 Bristrol | Caenorhabditis Genetics Center | Wild-type C. elegans strain | |
| For worm cultivation | |||
| Agar purified, powder | Nakarai tesque | 01162-15 | For preparation of NGM plates |
| All-trans retinal | Sigma-Aldrich | R2500 | For optogenetics |
| Bacto pepton | Becton Dickinson | 211677 | For preparation of NGM plates |
| Calcium chloride | Wako | 036-00485 | For preparation of NGM plates |
| Cholesterol | Wako | 034-03002 | For preparation of NGM plates |
| di-Photassium hydrogenphosphate | Nakarai tesque | 28727-95 | For preparation of NGM plates |
| Dog food | Nihon Pet Food | VITA-ONE | For preparation of dog food agar medium |
| LB broth, Lennox | Nakarai tesque | 20066-95 | For culture of E. coli OP50 |
| Magnesium sulfate anhydrous | TGI | M1890 | For preparation of NGM plates |
| Petri dishes (60 mm) | Nunc | 150270 | For preparation of NGM plates |
| Potassium Dihydrogenphosphate | Nakarai tesque | 28720-65 | For preparation of NGM plates |
| Sodium Chloride | Nakarai tesque | 31320-05 | For preparation of NGM plates |
| Observation | |||
| Computer | CT solution | CS6229 | Windows10 Pro with Intel Xeon Gold 6238R CPU and 768 GB of RAM |
| CMOS Camera | Hamamatsu photonics | ORCA-Lightning C14120-20P | For data acquisition |
| CMOS Camera | Olympus | DP74 | For data acquisition |
| Microscope with SZX-MGFP set | Olympus | MVX10 | For data acquisition |
| x2 Objective lens | Olympus | MV PLAPO 2XC | Working distance 20 mm and numerical aperture 0.5 |
| Shutter control | |||
| Shutter | OptoSigma | BSH2-RIX | For controlling temporal pattern of light illumination |
| Shutter controller | OptoSigma | SSH-C2B-A | For controlling temporal pattern of light illumination |
| Temperature control | |||
| Peltier temperature controller unit | VICS | WLVPU-30 | For controlling humidity inside a Petri plate |
| UNI-THEMO CONTROLLER | Ampere | UTC-100 | For controlling humidity inside a Petri plate |
| Data acquisition software | |||
| HCImage | Hamamatsu photonics | For data acquisition |
References
- Vicsek, T., Czirók, A., Ben-Jacob, E., Cohen, I., Shochet, O. Novel type of phase transition in a system of self-driven particles. Physical Review Letters. 75 (6), 1226-1229 (1995).
- Nishiguchi, D., Nagai, K. H., Chaté, H., Sano, M. Long-range nematic order and anomalous fluctuations in suspensions of swimming filamentous bacteria. Physical Review E. 95 (2), 020601-020606 (2017).
- Saw, T. B., et al. Topological defects in epithelia govern cell death and extrusion. Nature. 544 (7649), 212-216 (2017).
- Kawaguchi, K., Kageyama, R., Sano, M. Topological defects control collective dynamics in neural progenitor cell cultures. Nature. 545 (7654), 327-331 (2017).
- Chen, C., Liu, S., Shi, X., Chaté, H., Wu, Y. Weak synchronization and large-scale collective oscillation in dense bacterial suspensions. Nature. 542 (7640), 210-214 (2017).
- Bricard, A., Caussin, J. -. B., Desreumaux, N., Dauchot, O., Bartolo, D. Emergence of macroscopic directed motion in populations of motile colloids. Nature. 503 (7474), 95-98 (2013).
- Sumino, Y., et al. Large-scale vortex lattice emerging from collectively moving microtubules. Nature. 483 (7390), 448-452 (2012).
- Schaller, V., Weber, C., Semmrich, C., Frey, E., Bausch, A. R. Polar patterns of driven filaments. Nature. 467 (7311), 73-77 (2010).
- Lin, A., et al. Imaging whole-brain activity to understand behaviour. Nature Reviews Physics. 4 (5), 292-305 (2022).
- Sugi, T., Ito, H., Nishimura, M., Nagai, K. H. C. elegans collectively forms dynamical networks. Nature Communications. 10 (1), 1-9 (2019).
- Corsi, A. K., Wightman, B., Chalfie, M. A transparent window into biology: a primer on Caenorhabditis elegans. Genetics. 200 (2), 387-407 (2015).
- Brenner, S. The genetics of Caenorhabditis elegans. Genetics. 77 (1), 71-94 (1974).
- Stirman, J. N., et al. Real-time multimodal optical control of neurons and muscles in freely behaving Caenorhabditis elegans. Nature Methods. 8 (2), 153-158 (2011).
- Tanaka, R., Okumura, E., Yoshiga, T. A simple method to collect phoretically active dauer larvae of Caenorhabditis japonica. Nematological Research. 40 (1), 7-12 (2010).
- Hara, A. H., Lindegren, J. E., Kaya, H. K. Monoxenic mass production of the entomogenous nematode Neoaplectana carpocapsae. Weiser on dog food/agar medium. 16, 1-8 (1981).
- de Bono, M., Bargmann, C. I. Natural variation in a neuropeptide Y receptor homolog modifies social behavior and food response in C. elegans. Cell. 94 (5), 679-689 (1998).
- Artyukhin, A. B., Yim, J. J., Cheong, M. C., Avery, L. Starvation-induced collective behavior in C. elegans. Scientific Reports. 5, 10647 (2015).
- Ding, S. S., Schumacher, L. J., Javer, A. E., Endres, R. G., Brown, A. E. Shared behavioral mechanisms underlie C. elegans aggregation and swarming. eLife. 8, 1181 (2019).
- Chen, Y., Ferrell, J. E. C. elegans colony formation as a condensation phenomenon. Nature Communications. 12 (1), 4947 (2021).
- Chiba, T., et al. Caenorhabditis elegans transfers across a gap under an electric field as dispersal behavior. Current Biology. 33 (13), 2668-2677 (2023).
- Ioannou, C. C., Guttal, V., Couzin, I. D. Predatory fish select for coordinated collective motion in virtual prey. Science. 337 (6099), 1212-1215 (2012).
- Couzin, I. D., Krause, J., Franks, N. R., Levin, S. A. Effective leadership and decision-making in animal groups on the move. Nature. 433 (7025), 513-516 (2005).
- Sumpter, D. J. T., Krause, J., James, R., Couzin, I. D., Ward, A. J. W. Consensus decision making by fish. Current Biology: CB. 18 (22), 1773-1777 (2008).
- Sugi, T., Nishida, Y., Mori, I. Regulation of behavioral plasticity by systemic temperature signaling in Caenorhabditis elegans. Nature Neuroscience. 14 (8), 984-992 (2011).
- Russell, J., Vidal-Gadea, A. G., Makay, A., Lanam, C., Pierce-Shimomura, J. T. Humidity sensation requires both mechanosensory and thermosensory pathways in Caenorhabditis elegans. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 111 (22), 8269-8274 (2014).
