Aqui, apresentamos um quadro para relacionar a restrição dietética de vasta gama de expectativa de vida e expressão gênica. Descrevemos os protocolos para a vasta gama de restrição dietética e para a imagem latente quantitativa da expressão do gene sob esse paradigma. Nós esboçamos mais análises computacionais para revelar subjacentes recursos de processamento de informações dos circuitos genéticos envolveram na detecção comida.
Os sistemas sensoriais permitem animais detectar, processar e responder ao seu ambiente. Abundância de comida é uma sinalização ambiental que tem profundos efeitos no comportamento e fisiologia animal. Recentemente, nós mostramos que modulação de longevidade no nematódeo Caenorhabditis elegans , pela abundância de comida é mais complexa do que anteriormente reconhecido. A capacidade de resposta de recuperação às alterações no nível de comida é determinada por genes específicos que agem controlando informações de processamento dentro de um circuito neural. Nosso quadro combina análise genética, elevado-throughput imagem quantitativa e teoria da informação. Aqui, descrevemos como essas técnicas podem ser usadas para caracterizar qualquer gene que tem uma relevância fisiológica a vasta gama de restrição dietética. Especificamente, este fluxo de trabalho destina-se a revelar como um gene de interesse regula a expectativa de vida sob a vasta gama de restrição dietética; em seguida, estabelecer como a expressão do gene varia com o nível de alimentos; e finalmente fornecer uma quantificação imparcial a quantidade de informação veiculada pela expressão do gene sobre a abundância de comida no ambiente. Quando vários genes são examinados simultaneamente sob o contexto de um circuito neural, este fluxo de trabalho pode revelar a estratégia de codificação utilizada pelo circuito.
Todos os organismos precisam ser capazes de perceber e responder às mudanças no ambiente para garantir sua sobrevivência. Em animais, o sistema nervoso é o principal detector e transdutor de informação sobre o ambiente e coordena a resposta fisiológica a qualquer mudança que pode afetar sobrevivência1 do organismo. Abundância de comida é uma sinalização ambiental que está bem estudada em vários contextos que não só regula comportamentos relacionados com os alimentos, tais como forrageamento2, mas também os impactos a longevidade de um animal. A modulação da expectativa de vida por mudanças na abundância de comida é um fenômeno conhecido como restrição dietética (DR) e tem ampla conservação evolutiva3.
O nemátodo Caenorhabditis elegans é um sistema poderoso modelo para abordar questões biológicas fundamentais. Foram desenvolvidas uma infinidade de técnicas que permitem a manipulação do genoma do verme, como gene RNAi e na vivo , técnicas de edição. O pequeno tamanho físico do worm e sua transparência óptica também se prestam a na vivo de imagem de ambos os repórteres fluorescentes transcriptional e translacionais e utilitário de tecnologias de alta produtividade como microfluídica4. Juntas, essas ferramentas podem ser aproveitadas para examinar o comportamento animal direto como neural de circuitos.
C. elegans é um bacterivore e foram publicados vários métodos que permitem o controle preciso da abundância de alimentos através da manipulação de concentração bacteriana5,6,7,8 . Dentro da comunidade de pesquisa de c. elegans , DR tem sido estudado em dois contextos diferentes. O primeiro pode ser denominado ‘DR clássica’, como reflete as alterações observadas em resposta à diminuição dos teores de alimentos em outros organismos. Neste contexto, diminuindo a abundância de alimento de ad libitum níveis resulta em uma crescente expectativa de vida até uma ótima é alcançada, depois deste ponto longevidade diminui com a redução de alimentos6,7, 9. O segundo contexto em que o DR tem sido estudada em c. elegans é privação dietética em que a longevidade dos vermes é aumentada pela remoção completa de qualquer fonte de alimento bacteriana10,11. Em Entchev et al. (2015)12, mostramos que a complexidade em DR resultantes destes dois paradigmas diferentes pode ser examinada simultaneamente sob um contexto chamamos ‘vasta gama DR’. Usando o protocolo descrito abaixo, identificamos uma nova classe de genes envolvidos no DR que bidirecionalmente modulam a resposta de expectativa de vida de abundância de alimento e estão envolvido em circuitos neurais que detetam alimentos12 (Figura 1).
A resposta de um animal para mudanças no ambiente integra uma sequência de processos biológicos que ligam o sistema sensorial para interações complexas regulamentares, transmissão de informações ambientais para a fisiologia. Embora os detalhes mecanicistas do tal “fluxo de informações” estão, frequentemente, desconhecidos, ferramentas genéticas podem ser usadas para adquirir uma visão sobre como esse cálculo complexo é organizado entre diferentes componentes biológicos. Em nosso recente trabalho, mostramos que a daf-7 e tph-1 estão envolvidos na transmissão de informações ambientais sobre a abundância de alimentos através de um circuito neural que modula a expectativa de vida em c. elegans12 sensor de comida , 13. aplicando a estrutura matemática da teoria da informação14, fomos capazes de quantificar a quantidade de informação ambiental, em termos de bits, que é representada pelas alterações de expressão de gene em daf-7 e tph-1 em neurônios específicos em níveis diferentes de comida. A partir disso, então fomos capazes de descobrir a codificação estratégia utilizada por este circuito neural e como é geneticamente controlada (Figura 2).
No protocolo a seguir, descrevem as etapas necessárias para compreender quais são os efeitos de genes de interesse expressado em neurônios específicos e como eles participam para o fluxo de informação sobre os alimentos do ambiente a expectativa de vida. Em termos gerais, nossa estrutura é dividida em dois protocolos experimentais e um fluxo de trabalho computacional. Para os aspectos experimentais, é essencial dispor de mutantes dos genes de interesse que podem ser examinadas sob vasta gama repórteres transcriptional Faithful Dr. também são necessários para quantificar o nível de expressão dos genes em níveis diferentes de alimentos. Para ser capaz de efectuar a análise computacional, discutida em nosso método, o conjunto de dados precisa ser de tamanho suficiente para fornecer estimativas significativas das distribuições de expressão. Mesmo que nós fornecemos códigos de fonte de modelo para as análises, o usuário precisa estar familiarizado com a linguagem da teoria da informação que é usada extensivamente em toda a nossa estrutura computacional. Os códigos-fonte são escritos em R e C++. Portanto, um certo nível de proficiência de programação também é necessário para aplicá-las de uma forma significativa.
Aqui, apresentamos um novo método para restrição dietética que encapsula uma muito mais ampla gama de concentrações de comida do que os protocolos publicados anteriormente. Este método vincula dois fenômenos anteriormente separados vistos na literatura DR c. elegans , bacteriana privação e restrição dietética clássica, permitindo que ambos os efeitos dietéticos ser estudaram sob um protocolo. Usando o novo paradigma de DR vasta gama, apresentamos um quadro geral para examinar a expressão de gene única célula em resposta a uma sugestão ambiental específica e determinar como esta célula codifica informações. Nosso quadro é composto por dois protocolos experimentais que ilustram como realizar a expectativa de vida e imagem quantitativa, respectivamente, sob a vasta gama Dr. Data destes protocolos experimentais então podem ser examinada com as análises computacionais fornecidas em Este quadro para quantificar as informações codificadas por mudanças nos níveis de expressão do gene ou expectativa de vida em condições diferentes de alimentos.
Experiências de vida útil, utilizando vasta gama DR paradigma envolvem seis níveis distintos de comida (tabela 1). Isto exige uma abordagem mais trabalhosa do que examinando a longevidade sob menos níveis de alimentos, tais como a privação alimentar10,11 ou usando o fundo genético de comer-2 35. No entanto, examinar a expectativa de vida sob uma única condição pode limitar as interpretações do papel de um gene em DR. Por exemplo, mostramos recentemente que mutantes daf-7 tem uma atenuação de bidirecional da resposta à concentração de alimentos em relação ao tipo selvagem animais12 (figura 1A). Na ausência de comida, mutantes daf-7 exibem um encurtamento de sua vida útil em comparação com animais do tipo selvagem. Se nós só tinha considerado privação dietética, interpretaria a que o gene daf-7 como sendo necessário para a extensão de vida útil apenas, , quando na verdade o papel de daf-7 é mais complexa. Portanto, o resultado crítico desta parte do protocolo é estabelecer se um gene de interesse é envolvido em modulando a resposta global às mudanças de expectativa de vida em abundância de comida.
Uma das principais vantagens do presente protocolo em relação a outros métodos é que ele usa um novo método para eliminar a produção de descendência em animais submetidos à análise de expectativa de vida. A maioria dos estudos usa a droga FuDR para inibir a proliferação do germline em adultos, tornando-os estéreis. No entanto, estudos recentes têm mostrado FuDR tratamento pode ter efeitos de condição e gene-específico na expectativa de vida17,18,19,20,21, comparecendo questione sua aplicabilidade geral. Neste protocolo, a eliminação da produção de descendência é conseguida através de um 24h fertilizados de tratamento dos animais com RNAi como alvo o gene 5-ovo , que inibe a formação da casca da ovo de quitina de oócitos de c. elegans , resultando em sua morte de22,23. A vantagem deste método é que é muito tarde-agir e por isso não interfere com da linha germinal, que é um grande regulador da longevidade em c. elegans.
Uma ressalva potencial do protocolo DR vasta gama é sua dependência do uso de antibióticos para controlar a proliferação bacteriana para garantir um controlo apertado da concentração bacteriana. Proliferação bacteriana dentro do intestino do verme é conhecida por ser das principais causas de morte em c. elegans16. Assim, o uso de antibióticos bacteriostáticos, como a carbenicilina, em ágar NGM impede a proliferação bacteriana e aumenta a vida útil de vermes em comparação com controles não-antibiótico16. Certos tipos de antibióticos, como a rifampicina36 e membros da tetraciclina família37,38, foram mostrados para estender a vida útil em c. elegans , independentemente do seu efeito sobre bactérias proliferação. No entanto, não há nenhuma evidência na literatura que a carbenicilina ou estreptomicina pode aumentar longevidade, independentemente do seu efeito sobre a proliferação bacteriana.
Expectativa de vida pode ser vista como o resultado de um cálculo complexo onde a informação ambiental, encaminhada pela expressão gênica em redes neuronais, é transmitida à fisiologia. Nosso protocolo fornece uma metodologia para entender como específicos genes afetam o fluxo de informações ambientais. Para resolver esta questão, precisamos confiável para determinar a distribuição das respostas de expressão do gene no nível de célula única de processamento de imagem. Ser capaz de estimar não só as médias das respostas da expressão do gene para mudanças em abundância de comida, mas também a distribuição estatística completa de grandes populações representa um importante requisito para a aplicabilidade do nosso método. Esta descrição precisa de respostas de expressão de gene a abundância de alimentos permite a aplicação da teoria da informação quantificar a informação codificada pelos neurônios específicos, bem como a estratégia de codificação utilizada pelo circuito neural.
Aspectos de imagem e computacionais dos métodos indicados no presente protocolo são aplicáveis a um conjunto maior de contextos biológicos. No nosso trabalho, focamos em uma pequena rede neural envolvida na comida detecção, no entanto, as análises das características de processamento de informações não estão limitadas a um tipo específico de célula ou pistas ambientais específicas. No futuro, essas metodologias potencialmente podem ser estendidas a uma variedade maior de variáveis de entrada, afetando qualquer saída fisiológica. Essas abordagens contribuirá para uma maior compreensão de como as redes reguladoras do gene codifica, processo e transmitir informações.
The authors have nothing to disclose.
Agradecemos os laboratórios Bargmann e Horvitz para reagentes. Algumas cepas foram fornecidas pelo CGC, que é financiado pelo NIH escritório de programas de infra-estrutura de pesquisa (OD010440 P40). Agradecemos também Lipovsek M. para comentários sobre o manuscrito. Esta pesquisa foi apoiada pelo Wellcome Trust (projeto 087146 Grant para Q.C.), BBSRC (BB/H020500/1 e 1/BB/M00757X de Q.C.), Conselho Europeu de investigação (242666 de NeuroAge de Q.C.), nos institutos nacionais de saúde (R01AG035317 e R01GM088333 para H.L.) e U.S. Fundação Nacional de ciência (0954578 de H.L., 0946809 GRFP para magalhaes).
Carbenicillin di-Sodium salt | Sigma-Aldrich | C1389-5G | Antibiotic |
Streptomycin Sulphate salt | Sigma-Aldrich | S6501-50G | Antibiotic |
Isopropyl β-D-1-thiogalactopyranoside (IPTG) | Sigma-Aldrich | I6758-10G | Inducer for RNAi plates |
Sodium Chloride (NaCl) | Sigma-Aldrich | 71380-1KG-M | Used in S basal, and NGM agar |
di-Potassium Hydrogen Phosphate(K2HPO4) | Sigma-Aldrich | 1.05104.1000 | Used in S basal, and NGM agar |
Potassium di-Hydrogen Phosphate (KH2PO4) | Sigma-Aldrich | P9791-1KG | Used in S basal, and NGM agar |
Magnesium Sulphate (MgSO4) | Sigma-Aldrich | M2643-1KG | Used in NGM agar |
Calcium Chloride (CaCl2) | Sigma-Aldrich | C5670-500G | Used in NGM agar |
Sodium Hydroxide (NaOH) | Sigma-Aldrich | 71687-500G | Used for bleaching |
Pluronic-F127 | Sigma-Aldrich | P2443-1KG | Used in imaging |
Sodium Hypochlorite (NaClO) | Sigma-Aldrich | 1.05614.2500 | Used for bleaching |
LB Broth | Invitrogen | 12780052 | Used to grow bacteria |
Adavanced TC 6 cm Tissue Culture plates | Greiner Bio-One | 628960 | Plates for lifespan |
CellStar 10cm Tissue Culture plates | Greiner Bio-One | 664160 | Plates for imaging |
Low Retention P200 tips | Brandt | 732832 | Tips for handling worms in liquid |
Agar | BD | 214510 | Agar for NGM, RNAi and NSC plates |
Bacto-peptone | BD | 211820 | Peptone for NGM, RNAi and NSC plates |