Een automatische methode om te bepalen van de prestaties van Drosophila in antwoord op temperatuurveranderingen in ruimte en tijd
Summary
Hier presenteren we een protocol om automatisch te bepalen door de motorische prestaties van Drosophila op het veranderen van temperatuur met behulp van een programmeerbare temperatuurgevoelig arena die snelle en nauwkeurige temperatuurveranderingen in tijd en ruimte produceert.
Abstract
Temperatuur is een alomtegenwoordige milieu-factor die van invloed op hoe soorten verspreiden en gedragen. Verschillende soorten Drosophila fruitvliegjes hebben specifieke reacties op veranderende temperaturen volgens hun fysiologische tolerantie en aanpassingsvermogen. Drosophila vliegen bezitten ook een temperatuur sensing systeem die fundamenteel zijn voor het begrip van de neurale basis van temperatuur verwerking in koudbloedig zijn gekomen. Wij presenteren hier een temperatuurgevoelig arena waarmee snelle en precieze temperatuurveranderingen met temporele en ruimtelijke controle om te verkennen van de reactie van individuele vliegen aan de veranderende temperaturen. Individuele vliegen zijn geplaatst in de arena en blootgesteld aan vooraf geprogrammeerde temperatuur uitdagingen, zoals uniforme geleidelijke stijging van temperatuur om te bepalen van de reactie normen of ruimtelijk gedistribueerde temperaturen tegelijkertijd voorkeur bepalen. Individuen worden automatisch bijgehouden, waardoor de kwantificering van voorkeur snelheid of locatie. Deze methode kan worden gebruikt om snel het kwantificeren van het antwoord via een breed scala van temperaturen om te bepalen van temperatuur prestaties bochten in Drosophila of andere insecten van gelijkaardige grootte. Daarnaast kan het worden gebruikt voor genetische studies te kwantificeren temperatuur voorkeuren en reacties van mutanten of wild-type vliegen. Deze methode kan helpen ontdekken de basis van thermische speciatie en aanpassing, alsmede de neurale mechanismen achter temperatuur verwerking.
Introduction
Temperatuur is een constante milieu-factor die van invloed op hoe organismen functioneren en zich gedragen1. Verschillen in breedte en hoogte leiden tot verschillen in het type klimaten organisme zijn blootgesteld aan, wat resulteert in evolutionaire selectie voor hun reacties op temperatuur2,3. Organismen reageren op verschillende temperaturen via morfologische, fysiologische en gedragsmatige aanpassingen die maximaliseren van de prestaties onder hun specifieke omgevingen4. Bijvoorbeeld, in de fruitvlieg Drosophila melanogasterhebben bevolkingsgroepen uit verschillende regio’s verschillende temperatuur voorkeuren, lichaam maten, developmental tijden, lange levensduur, vruchtbaarheid en wandel prestaties bij verschillende temperaturen2 ,5,6,7. De diversiteit tussen vliegen van verschillende oorsprong in acht genomen wordt ten dele verklaard door genetische variatie en kunststof gen expressie8,9. Evenzo Drosophila soorten uit verschillende gebieden anders over temperatuurgradiënten verdelen en tonen van verschillen in de weerstand aan extreme hitte en koude proeven10,11,12.
Drosophila geworden onlangs ook het model van de keuze om te begrijpen van de genetische en neurale basis van temperatuur waarneming13,14,15,16,17. In het algemeen, volwassen vliegen waarnemen temperatuur door middel van koude en warme perifere temperatuursensoren in de antennes en temperatuursensoren in de hersenen13,14,15,16 , 17 , 18 , 19 , 20. de periferie receptoren voor warme temperaturen express Gr28b.d16 of koorts21, terwijl de periferie koude receptoren worden gekenmerkt door Brivido14. In de hersenen, wordt temperatuur verwerkt door de neuronen uiten van TrpA115. Behavioral studies op mutanten van deze trajecten zijn het verbeteren van ons begrip van hoe de temperatuur wordt verwerkt en geven inzicht in de mechanismen die tussen populaties van Drosophila uit verschillende regio’s variëren.
Hier beschrijven we een temperatuurgevoelig arena dat snel en nauwkeurig temperatuurveranderingen produceert. Onderzoekers kunnen vooraf program deze veranderingen, waardoor voor gestandaardiseerde en herhaalbare temperatuur manipulaties zonder menselijke tussenkomst. Vliegen worden geregistreerd en bijgehouden met gespecialiseerde software om te bepalen van hun positie en snelheid in verschillende fasen van een experiment. De belangrijkste meting gepresenteerd in dit protocol is de snelheid van het lopen bij verschillende temperaturen, want het is een ecologisch relevante index van fysiologische prestaties dat individuele thermische aanpassingsvermogen5kan identificeren. Samen met temperatuur receptor mutanten, kan deze techniek helpen onthullen de mechanismen van thermische aanpassing cellulaire en biochemisch niveau.
Protocol
Representative Results
Discussion
Hier hebben we een automatische temperatuurregeling arena (Figuur 1) die nauwkeurige temperatuurveranderingen in tijd en ruimte produceert gepresenteerd. Met deze methode kunt blootstelling van individuele Drosophila niet alleen voorgeprogrammeerde geleidelijke stijging van de temperatuur (Figuur 2 pt Figuur 3), maar ook dynamische temperatuur uitdagingen waarin elke tegel van de vlieg arena werd verwarmd onafhankelijk van …
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Dit werk werd deels gesteund door een beurs van de gedrags- en cognitieve neurowetenschappen programma van de Rijksuniversiteit Groningen en een afgestudeerde beurs van de Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) uit Mexico, toegekend aan Andrea Soto-Padilla, en een subsidie van de John Templeton Foundation voor de studie van tijd toegekend aan Hedderik van Rijn en Jean-Christophe Billeter. Wij zijn ook dankbaar Peter Gerrit Bosma voor zijn deelname aan de ontwikkeling van de FlySteps tracker.
Scripts TemperaturePhases, FlySteps, pt FlyStepAnalysis kan worden gevonden als aanvullende informatie en in de volgende link op het gebied van tijdelijke en publiekelijk beschikbaar:
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
- Abram, P. K., Boivin, G., Moiroux, J., Brodeur, J. Behavioural effects of temperature on ectothermic animals unifying thermal physiology and behavioural plasticity. bioRxiv. , (2016).
- Rajpurohit, S., Schmidt, P. S. Measuring thermal behavior in smaller insects: A case study in Drosophila melanogaster demonstrates effects of sex, geographic origin, and rearing temperature on adult behavior. Fly. 10 (4), 149-161 (2016).
- Jezovit, J. A., Levine, J. D., Schneider, J. Phylogeny environment and sexual communication across the Drosophila genus. The Journal of Experimental Biology. 220 (1), 42-52 (2017).
- Sinclair, B. J., Williams, C. M., Terblanche, J. S. Variation in Thermal Performance among Insect Populations. Physiological and Biochemical Zoology. 85 (6), 594-606 (2012).
- Gibert, P., Huey, R., Gilchrist, G. Locomotor performance of Drosophila melanogaster: Interactions among developmental and adult temperautures, age, and geography. Evolution. 55 (1), 205-209 (2001).
- Trotta, V., et al. Thermal plasticity in Drosophila melanogaster: A comparison of geographic populations. BMC Evolutionary Biology. 6, 1-13 (2006).
- Klepsatel, P., Gálikova, M., De Maio, N., Huber, C. D., Christian, S., Flatt, T. Variation in thermal performance and reaction norms among populations of Drosophila melanogaster. Evolution. 67 (12), 3573-3587 (2013).
- Latimer, C. A. L., Wilson, R. S., Chenoweth, S. F. Quantitative genetic variation for thermal performance curves within and among natural populations of Drosophila serrata. Journal of Evolutionary Biology. 24, 965-975 (2011).
- Chen, J., Nolte, V., Schlotterer, C. Temperature-related reaction norms of gene expression: Regulatory architecture and functional implications. Molecular Biology and Evolution. , (2015).
- Kellermann, V., Overgaard, J., Hoffmann, A. A., Flojgaard, C., Svenning, J. -. C., Loeschcke, V. Upper thermal limits of Drosophila are linked to species distributions and strongly constrained phylogenetically. Proceedings of the National Academy of Sciences. 109 (40), 16228-16233 (2012).
- Andersen, J. L., Manenti, T., Sørensen, J. G., Macmillan, H. A., Loeschcke, V., Overgaard, J. How to assess Drosophila cold tolerance: Chill coma temperature and lower lethal temperature are the best predictors of cold distribution limits. Functional Ecology. 29 (1), 55-65 (2015).
- Krstevska, B., Hoffmann, A. A. The effects of acclimation and rearing conditions on the response of tropical and temperate populations of Drosophila melanogaster and D. simulans to a temperature gradient (Diptera: Drosophilidae). Journal of Insect Behavior. 7 (3), 279-288 (1994).
- Frank, D. D., Jouandet, G. C., Kearney, P. J., Macpherson, L. J., Gallio, M. Temperature representation in the Drosophila brain. Nature. 519 (7543), 358-361 (2015).
- Gallio, M., Ofstad, T. A., Macpherson, L. J., Wang, J. W., Zuker, C. S. The coding of temperature in the Drosophila brain. Cell. 144 (4), 614-624 (2011).
- Hamada, F. N., et al. An internal thermal sensor controlling temperature preference in Drosophila. Nature. 454 (7201), 217-220 (2008).
- Ni, L., et al. A gustatory receptor paralogue controls rapid warmth avoidance in Drosophila. Nature. 500 (7464), 580-584 (2013).
- Liu, W. W., Mazor, O., Wilson, R. I. Thermosensory processing in the Drosophila brain. Nature. 519 (7543), 353-357 (2015).
- Neely, G. G., et al. TrpA1 Regulates Thermal Nociception in Drosophila. Public Library of Science ONE. 6 (8), e24343 (2011).
- Zhong, L., et al. Thermosensory and non-thermosensory isoforms of Drosophila melanogaster TRPA1 reveal heat sensor domains of a thermoTRP channel. Cell Reports. 1 (1), 43-55 (2012).
- Barbagallo, B., Garrity, P. A. Temperature sensation in Drosophila. Current Opinion in Neurobiology. 34, 8-13 (2015).
- Tang, X., Platt, M. D., Lagnese, C. M., Leslie, J. R., Hamada, F. N. Temperature integration at the AC thermosensory neurons in Drosophila. Journal of Neuroscience. 33 (3), 894-901 (2013).
- Petavy, G., David, J. R., Gibert, P., Moreteau, B. Viability and rate of development at different temperatures in Drosophila: A comparison of constant and alternating thermal regimes. Journal of Thermal Biology. 26 (1), 29-39 (2001).
- Diegelmann, S., Zars, M., Zars, T. Genetic dissociation of acquisition and memory strength in the heat-box spatial learning paradigm in Drosophila. Learning & Memory. 13 (1), 72-83 (2006).
- Zars, M., Zars, T. High and low temperatures have unequal reinforcing properties in Drosophila spatial learning. Journal of Comparative Physiology A: Neuroethology, Sensory, Neural, and Behavioral Physiology. 192 (7), 727-735 (2006).
- Zars, T., Wolf, R., Davis, R., Heisenberg, M. Tissue-specific expression of a type I adenylyl cyclase rescues the rutabaga mutant memory defect: in search of the engram. Learning & Memory. 7 (1), 18-31 (2000).
- Jones, M. A., Grotewiel, M. Drosophila as a model for age-related impairment in locomotor and other behaviors. Experimental Brain Research. 46 (5), 320-325 (2011).
