Um método computacional para quantificar a atividade Circadian voar

O relógio circadiano é um oscilador bioquímico endógeno com um período de aproximadamente 24 horas e é quase onipresente nos animais e plantas^1,2. O relógio ajuda a sincronizar processos internos do organismo e o comportamento para o ciclo escuro luz externo. A estrutura genética do relógio circadiano tem sido amplamente estudada desde a década de 1960 usando a mosca de fruta, d. melanogaster. Neste inseto, o núcleo do relógio circadiano consiste de quatro proteínas: período, TIMELESS, CLOCK e ciclo. Estes componentes de núcleo juntamente com outras moléculas formam um laço de realimentação que produz quase sinusoidais oscilações de relógio genes^3,4. O relógio circadiano em moscas é amplamente estudado usando multiday locomotoras gravações onde forem detectadas atividades de voar com um único feixe infravermelho cruzando no meio de um tubo individual⁵. Uma mosca típica de gravação tem um complexo padrão bimodal com dois picos bem distinguíveis: pico de manhã (M) que começa no final da noite e tem um máximo quando liga as luzes; e o pico de noite (E) que começa no final do dia e tem um máximo quando luzes desliguem⁶. Curiosamente, a forma de tal gravação comportamental é muito diferente de simples sinusoidais oscilações observadas a nível molecular, sugerindo a ação de mecanismos adicionais, contribuindo para os padrões observados temporais. Para entender melhor estes mecanismos ocultos, nós desenvolvemos uma ferramenta computacional que fornece uma descrição quantitativa dos padrões temporais.

Em nosso trabalho, ritmos de locomoção são definidos em termos de uma forma de onda que imita o padrão de atividade de voar. Desde simples ondas senoidais não pode ser usadas para modelar as mudanças observadas rítmicas em atividade, testamos várias formas de sinal para selecionar o mais simples que captura todas as características salientes vistas nas gravações. Mosca da fruta circadian comportamento é controlada pela atividade de neurônios de relógio que muitas vezes têm padrões exponenciais de ativação e desativação de⁷. A dinâmica exponencial e a análise visual dos dados motivaram-na construir um modelo com termos exponenciais, consistindo de quatro expoentes com nove parâmetros independentes e muito parecidas com o padrão de atividade voar⁸. Além dos dados do aparelho locomotoras, analisamos também seu espectro de energia. Espectro de atividade típica de mosca mostra vários picos em harmônicos T₀2, T₀3, etc., além do esperado pico fundamental no período circadiano T₀. De acordo com o teorema de Fourier, apenas uma onda senoidal pura produz um único pico no espectro de energia, enquanto as mais complexas formas de onda mostram vários picos espectrais em harmônicos do período primário (Figura 1). Portanto, tendo em conta o padrão temporal não-sinusoidal em atividade voar⁸, um espectro de potência multi-pico dos dados matematicamente é esperado e não implica necessariamente a presença de vários períodos de oscilação. Importante, o espectro de potência da onda modelo proposto também mostra picos em todos os harmônicos do período primário, semelhante às gravações locomotoras voar, reforçando assim a alta fidelidade com a qual nosso modelo descreve dados voar no tempo e na frequência.

Em resoluções de tempo de alguns minutos ou menos, mosca atividade dados aparecem barulhentos, tornando-se difícil extrair parâmetros directamente a partir dos dados brutos. Binning dados em intervalos de tempo mais longos podem diminuir o nível de ruído, mas podem alterar os dados de maneiras que podem afetar a estimativa dos parâmetros do modelo. Portanto, obtemos os parâmetros de espectros de potência das gravações, usando uma expressão analítica para os espectros de potência esperado calculados a partir da transformada de Fourier do modelo função⁸ (veja arquivo adicional 1 de referência⁸). Esta abordagem de obter parâmetros de espectros de potência produz valores de parâmetros precisos sem quaisquer manipulações adicionais, tais como binning ou filtragem, dos dados brutos de atividade. Detalhes matemáticos do modelo e dos aplicativos de dados tipo selvagem e mutantes são descritos na referência⁸. O protocolo apresentado aqui centra-se sobre as instruções passo a passo para usar a ferramenta computacional.