Summary

Un método automatizado para determinar el rendimiento de Drosophila en respuesta a cambios de temperatura en el espacio y el tiempo

Published: October 12, 2018
doi:

Summary

Aquí presentamos un protocolo para determinar automáticamente el funcionamiento locomotor de Drosophila en cambios de temperatura con un campo de control de temperatura programable que produce cambios de temperatura rápida y precisa en tiempo y espacio.

Abstract

Temperatura es un factor ambiental omnipresente que afecta cómo especies se distribuyen y se comportan. Diferentes especies de moscas de la fruta Drosophila tienen respuestas concretas a los cambios de temperaturas en función de su tolerancia fisiológica y capacidad de adaptación. Moscas Drosophila también poseen una sistema que se ha convertido en fundamental para comprender la base neural de la temperatura de procesamiento en ectotermos de detección de temperatura. Presentamos aquí un campo de temperatura controlada que permite cambios de temperatura rápida y precisa con control temporal y espacial para explorar la respuesta de moscas individuales a cambios de temperatura. Individuales moscas se colocan en la arena y expuestas a temperatura pre programada de desafíos, tales como uniforme aumentos graduales de temperatura para determinar las normas de reacción o temperatura espacialmente distribuido al mismo tiempo para determinar preferencias. Individuos son rastreados automáticamente, permitiendo la cuantificación de la velocidad o ubicación de preferencia. Este método puede utilizarse para cuantificar rápidamente la respuesta sobre una amplia gama de temperaturas para determinar las curvas de rendimiento de la temperatura en Drosophila u otros insectos de tamaño similar. Además, puede utilizarse para estudios genéticos para cuantificar preferencias de temperatura y reacciones de mutantes o moscas de tipo salvaje. Este método puede ayudar a descubrir la base de la térmica especiación y adaptación, así como los mecanismos de los nervios detrás de proceso de temperatura.

Introduction

Temperatura es un factor ambiental constante que afecta a cómo funcionan y comportan1organismos. Las diferencias en latitud y altitud conducen a diferencias en el tipo de organismo están expuestos, que resulta en la selección evolutiva de sus respuestas a2,de temperatura3climas. Los organismos responden a diferentes temperaturas, a través de adaptaciones morfológicas, fisiológicas y conductuales que maximizan el rendimiento de sus entornos particulares4. Por ejemplo, en la mosca de la fruta Drosophila melanogaster, poblaciones de diferentes regiones tienen preferencias de temperatura diferentes, tamaños de cuerpo, tiempos de desarrollo, longevidad, fecundidad y rendimiento a pie a diferentes temperaturas2 ,5,6,7. La diversidad observada entre moscas de diferentes orígenes se explica en parte por la variación genética y expresión de gene de plástico8,9. Asimismo, especies de Drosophila de diferentes áreas distribuyen diferentemente entre gradientes de la temperatura y muestran diferencias en la resistencia al calor extremo y frío pruebas10,11,12.

Drosophila se ha convertido recientemente en el modelo de elección para entender las bases genéticas y de los nerviosas de temperatura percepción13,14,15,16,17. En términos generales, moscas adultas perciben temperatura mediante sensores de temperatura periférica frío y caliente en las antenas y sensores de temperatura en el cerebro13,14,15,16 , 17 , 18 , 19 , 20. los receptores de la periferia para temperaturas expresan Gr28b.d16 o pirexia21, mientras que la periferia receptores fríos se caracterizan por Brivido14. En el cerebro, temperatura es procesada por neuronas expresan TrpA115. Estudios de comportamiento en mutantes de estas vías están mejorando nuestra comprensión de cómo se procesa la temperatura y dan penetraciones en los mecanismos que varían entre las poblaciones de Drosophila de diferentes regiones.

Aquí describimos una arena con control de temperatura que produce cambios de temperatura rápida y precisa. Los investigadores pueden programar previamente estos cambios, que permite manipulaciones estandarizada y repetible de la temperatura sin intervención humana. Moscas se registran y se realiza un seguimiento con software especializado para determinar su posición y la velocidad en diferentes fases de un experimento. La principal medición presentada en este protocolo es la poca velocidad a diferentes temperaturas, ya que es un índice ecológico relevante de rendimiento fisiológico que puede identificar adaptabilidad térmica individual5. Junto con mutantes del receptor de temperatura, esta técnica puede ayudar a revelar los mecanismos de adaptación térmica a nivel celular y bioquímico.

Protocol

1. preparación de alimentos mosca medio Verter 1 L de agua del grifo en un vaso de precipitados de vidrio de 2 L y añada una barra de agitación magnética. Poner el vaso en una placa magnética a 300 ° C hasta que se alcanza la temperatura de ebullición. Revuelva a 500 rondas por minuto y agregue lo siguiente: 10 g de agar, 30 g de glucosa, 15 g de sacarosa, 15 g de harina de maíz, 10 g de germen de trigo, 10 g de harina de soja, 30 g de melaza y 35 g de active levadura seca. Cuando la…

Representative Results

El ámbito de control de temperatura (figura 1A) se compone de tres naipes de cobre cuya temperatura puede ser controlada individualmente a través de un circuito programable. Cada azulejo de cobre posee un sensor de temperatura que da retroalimentación al circuito programable. El circuito activa una fuente de alimentación para aumentar la temperatura de cada azulejo. Elementos termoeléctricos pasivos actúan como elementos de calefacción constante para m…

Discussion

Aquí hemos presentado una automatizado con control de temperatura arena (figura 1) que produce cambios de la temperatura exacto en tiempo y espacio. Este método permite la exposición del individuo de la Drosophila no sólo pre-programados aumenta gradual de la temperatura (figura 2 y figura 3), sino a los retos de la temperatura dinámica en el cual se calentó cada baldosa de la arena mosca forma independiente a una tem…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabajo fue financiado en parte por una beca del comportamiento y del programa de Neurociencia cognitiva de la Universidad de Groningen y una beca de postgrado de la Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) de México, otorgado a Andrea Soto Padilla y una beca de la John Templeton Foundation para el estudio del tiempo otorgado a Hedderik van Rijn y Jean-Christophe Billeter. Agradecemos también a Peter Gerrit Bosma por su participación en el desarrollo del FlySteps tracker.

Secuencias de comandos TemperaturePhases, FlySteps y FlyStepAnalysis pueden encontrarse información complementaria como en el siguiente enlace temporal y disposición:
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

  1. Abram, P. K., Boivin, G., Moiroux, J., Brodeur, J. Behavioural effects of temperature on ectothermic animals unifying thermal physiology and behavioural plasticity. bioRxiv. , (2016).
  2. 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).
  3. 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).
  4. 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).
  5. 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).
  6. Trotta, V., et al. Thermal plasticity in Drosophila melanogaster: A comparison of geographic populations. BMC Evolutionary Biology. 6, 1-13 (2006).
  7. 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).
  8. 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).
  9. Chen, J., Nolte, V., Schlotterer, C. Temperature-related reaction norms of gene expression: Regulatory architecture and functional implications. Molecular Biology and Evolution. , (2015).
  10. 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).
  11. 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).
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).
  15. Hamada, F. N., et al. An internal thermal sensor controlling temperature preference in Drosophila. Nature. 454 (7201), 217-220 (2008).
  16. Ni, L., et al. A gustatory receptor paralogue controls rapid warmth avoidance in Drosophila. Nature. 500 (7464), 580-584 (2013).
  17. Liu, W. W., Mazor, O., Wilson, R. I. Thermosensory processing in the Drosophila brain. Nature. 519 (7543), 353-357 (2015).
  18. Neely, G. G., et al. TrpA1 Regulates Thermal Nociception in Drosophila. Public Library of Science ONE. 6 (8), e24343 (2011).
  19. 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).
  20. Barbagallo, B., Garrity, P. A. Temperature sensation in Drosophila. Current Opinion in Neurobiology. 34, 8-13 (2015).
  21. 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).
  22. 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).
  23. 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).
  24. 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).
  25. 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).
  26. 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).

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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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