Questo protocollo dettaglia la metodologia per quantificare il comportamento motorio e sonno nella caverna messicano. Le analisi precedenti vengono estesi per misurare questi comportamenti socialmente Accasata pesce. Questo sistema può essere ampiamente applicato per lo studio di sonno e attività in altre specie di pesci.
Attraverso phyla, sonno è caratterizzata da altamente conservate caratteristiche comportamentali che includono la soglia di eccitazione elevata, rimbalzo dopo privazione di sonno e consolidato periodi di immobilità del comportamento. La caverna messicano, Astyanax mexicanus (a. mexicanus), è un modello per studiare l’evoluzione del tratto in risposta a perturbazioni ambientali. A. mexicanus esiste come in eyed superficie-abitazione forme e popolazioni di caverne ciechi multiple che sono robuste differenze morfologiche e comportamentali. Si è verificato la perdita di sonno in popolazioni multiple, caverna si è evoluta in modo indipendente. Questo protocollo descrive una metodologia per quantificare il sonno e attività locomotrice in grotta a. mexicanus e pesci di superficie. Un conveniente sistema di monitoraggio video consente per l’imaging del comportamento del pesce adulto o larvale individualmente-ospitato per periodi di una settimana o più. Il sistema può essere applicato a pescare invecchiato 4 giorni post fecondazione fino all’età adulta. L’approccio può essere adattato anche per misurare gli effetti delle interazioni sociali sul sonno registrando più pesce in una singola arena. A seguito del comportamento registrazioni, dati vengono analizzati utilizzando automated software di monitoraggio e analisi del sonno viene elaborata utilizzando script personalizzati che quantificare più variabili di sonno inclusi durata, lunghezza di bout e incontro. Questo sistema può essere applicato a misura sonno, comportamento circadiano e attività locomotrice in quasi ogni specie di pesci tra cui zebrafish e Spinarelli.
Sonno è altamente conservata in tutto il Regno animale ai livelli fisiologici, funzionali e comportamentali1,2,3. Mentre il sonno in animali da laboratorio dei mammiferi in genere è valutato utilizzando gli elettroencefalogrammi, registrazioni elettrofisiologiche sono meno pratiche sistemi di piccolo modello geneticamente suscettibili e così sonno in genere viene misurata in base il comportamento3 , 4. caratteristiche comportamentali associate con il sonno sono altamente conservate in tutto il Regno animale e comprendono la soglia di risveglio aumentato, reversibilità con stimolazione e prolungata quiescenza comportamentale5. Queste misure possono essere utilizzate per caratterizzare il sonno negli animali che vanno dal worm del nematode c. elegans, attraverso gli esseri umani6.
L’uso di quiescenza comportamentale per la caratterizzazione di sonno richiede il software di rilevamento automatizzato. Con software di monitoraggio, periodi di immobilità e di attività sono determinati su un numero di giorni, e lunghi periodi di inattività sono classificati come dormire7,8. Negli ultimi anni, sono stati sviluppati molteplici sistemi di monitoraggio per l’acquisizione di dati relativi all’attività tra una diversità di sistemi piccolo modello geneticamente suscettibili; tra cui vermi, moscerini della frutta e pesce9,10,11. Questi programmi sono accompagnati da software che consente il rilevamento automatizzato del comportamento animale, tra cui sia opensource freeware e software disponibili in commercio7,12,13,14 . Questi sistemi si differenziano per la loro flessibilità e consentono lo screening efficiente e caratterizzazione dei fenotipi di sonno nei numerosi modelli geneticamente modificabili.
Indagine genetica di sonno in zebrafish, Danio rerio, ha portato all’identificazione di numerosi geni e circuiti neurali che regolano il sonno15,16. Mentre questo ha fornito un potente sistema per indagare le basi neurali di sonno in un animale di laboratorio vertebrati, tanto meno è conosciuto circa come si evolve il sonno e come naturale variazione contribuisce a dormire regolamento. La caverna messicano, Astyanax mexicanus (A. mexicanus), si sono evolute le differenze drammatiche nel sonno, attività locomotrice e ritmi circadiani17,18. Questi pesci esistano come popolazioni intorno alla regione della Sierra Del Abra del Messico nord-orientale19,20,21di eyed fish superficiale che abitano i fiumi del Messico e Texas meridionale e almeno 29 cave. Sorprendentemente, molte differenze comportamentali, tra cui la perdita di sonno, sembrano sono emerse in modo indipendente in più caverna popolazioni14,22. Di conseguenza, caverna fornisce un modello per studiare l’evoluzione convergente di sonno, circadiano e i comportamenti sociali.
Questo protocollo descrive un sistema per misurare il sonno e il comportamento motorio nell’A. mexicanus larve e adulti. Un sistema di registrazione su misura basati su infrarossi permette per la registrazione video di animali in condizioni di luce e buio. Software disponibile in commercio può essere utilizzato per misurare l’attività e le macro personalizzate vengono utilizzate per quantificare i diversi aspetti di inattività e determinare i periodi di sonno. Questo protocollo descrive anche le modifiche sperimentali per la verifica dell’attività di più animali all’interno di un serbatoio, con la possibilità di esaminare le interazioni tra il sonno e i comportamenti sociali. Questi sistemi possono essere applicati a misura sonno, comportamento circadiano e attività locomotrice in specie ittiche aggiuntive tra cui zebrafish e Spinarelli.
Questo protocollo descrive un sistema personalizzato per quantificare il sonno e l’attività locomotrice in caverna larvale e adulto. Caverna è emersi come un modello di punta per studiare l’evoluzione del sonno che può essere utilizzato per studiare la base genetica e neurale di sonno regolamento1. I passaggi critici nel presente protocollo comprendono l’ottimizzazione dell’illuminazione e qualità video al fine di assicurare il monitoraggio accurato che è necessario quantificare il sonno. Il …
The authors have nothing to disclose.
Questo lavoro è stato supportato da premio NIGMS GM127872 ACK, NINDS award 105072 ERD e ACK e NSF award 1656574 di ACK.
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