Aquí, presentamos un marco que se relacionan con restricción dietética de la amplio-gama de vida y expresión génica. Se describen los protocolos para la restricción dietética de la amplio-gama y para la proyección de imagen cuantitativa de la expresión génica bajo este paradigma. Contorneamos más análisis computacionales para revelar subyacentes características de procesamiento de información de los circuitos genéticos implicados en la detección de alimentos.
Los sistemas sensoriales permiten animales detectar, procesar y responder a su entorno. Abundancia de alimentos es una señal ambiental que tiene profundos efectos sobre la conducta y fisiología animal. Recientemente, demostró que la modulación de la longevidad en el nematodo Caenorhabditis elegans por abundancia de alimentos es más complejo que reconocido previamente. La capacidad de respuesta de la vida a los cambios en el nivel de alimento está determinado por genes específicos que actúan mediante el control de procesamiento dentro de un circuito neural de la información. Nuestro marco combina el análisis genético, proyección de imagen de alto rendimiento cuantitativo y teoría de la información. Aquí, describimos cómo estas técnicas pueden utilizarse para caracterizar cualquier gen que tiene una relevancia fisiológica a la restricción dietética de amplia gama. Específicamente, este flujo de trabajo está diseñado para mostrar cómo un gen de interés regula vida útil bajo restricción dietética de la amplio-gama; a continuación, para establecer cómo la expresión del gen varía con el nivel de alimentación; y por último proporcionar una cuantificación objetiva de la cantidad de información transmitida por genes sobre abundancia de alimento en el medio ambiente. Cuando varios genes se examinan simultáneamente en el contexto de un circuito neural, este flujo de trabajo puede descubrir la estrategia de codificación empleada por el circuito.
Todos los organismos deben ser capaces de detectar y responder a los cambios en el entorno para asegurar su supervivencia. En los animales, el sistema nervioso es el detector primario y el transductor de información sobre el medio ambiente y coordina la respuesta fisiológica a cualquier cambio que pudiera afectar supervivencia1 del organismo. Abundancia de alimentos es un cue ambiental que se ha estudiado bien en varios contextos que no sólo regula comportamientos relacionados con la alimentación, como forrajeo2, sino que también afecta a la longevidad de un animal. La modulación de duración por los cambios en la abundancia de alimentos es un fenómeno conocido como restricción dietética (DR) y tiene amplia conservación evolutiva3.
El nematodo Caenorhabditis elegans es un sistema potente para resolver cuestiones biológicas fundamentales. Se han desarrollado una gran cantidad de técnicas que permiten la manipulación del genoma del gusano, como gene de RNAi y en vivo técnicas de edición. El pequeño tamaño físico de la lombriz y su transparencia óptica también se prestan en vivo la proyección de imagen de tanto transcripcionales y traduccional reporteros fluorescentes y utilidad de las tecnologías de alto rendimiento como la microfluídica4. Juntos, se pueden aprovechar estas herramientas para examinar cómo neuronal circuitos directo comportamiento de los animales.
C. elegans es un bacterivore y se han publicado varios métodos que permiten el control preciso de la abundancia de alimentos mediante la manipulación de concentración bacteriana5,6,7,8 . Dentro de la comunidad de investigación de C. elegans , DR ha sido estudiado en dos contextos diferentes. El primero puede ser denominado ‘clásico DR’, refleja los cambios en respuesta a la disminución de los niveles de alimentos en otros organismos. En este contexto, disminuir la abundancia de alimentos de los niveles de ad libitum resulta en una vida cada vez más hasta que se llega a un grado óptimo, después de que la longevidad de este punto disminuye con la reducción adicional de alimentos6,7, 9. El segundo contexto bajo el cual el Dr. ha sido estudiado en C. elegans es privación dietética en la que se incrementa la longevidad de los gusanos de la eliminación completa de cualquier fuente de alimentación bacteriana10,11. En Entchev et al., (2015)12, demostramos que la complejidad de la DR resultante de estos dos paradigmas diferentes puede examinarse simultáneamente bajo un contexto llamamos ‘amplia gama DR’. Mediante el protocolo descrito a continuación, identificamos una nueva clase de genes Dr. eso bidireccional modular la respuesta de vida a la abundancia de comida y participan en circuitos neurales que percibir alimentos12 (figura 1).
La respuesta de un animal a los cambios en el ambiente integra una secuencia de procesos biológicos que vinculan el sistema sensorial a complejas interacciones reguladoras transmitir información ambiental a la fisiología. Aunque los detalles mecanicistas de tal “flujo de información” son a menudo desconocidos, herramientas genéticas pueden utilizarse para adquirir una visión de cómo está organizado este cómputo complejo entre diferentes componentes biológicos. En nuestro reciente trabajo, mostramos que daf-7 y tph-1 están implicadas en la transmisión de información ambiental sobre la abundancia de alimentos a través de un circuito neural detección de alimentos que modula la esperanza de vida en C. elegans12 , 13. aplicando el marco matemático de la teoría de la información14, hemos sido capaces de cuantificar la cantidad de información ambiental, en términos de bits, que está representado por los cambios de expresión génica en daf-7 y tph-1 en las neuronas específicas a través de niveles diferentes. De esta forma, entonces fuimos capaces de descubrir la estrategia de codificación empleada por este circuito neural y cómo se controla genéticamente (figura 2).
En el siguiente protocolo, describiremos los pasos necesarios para entender cuáles son los efectos de los genes de interés expresado en neuronas específicas y cómo participan para el flujo de información de alimentos del entorno a la vida. En términos generales, nuestro marco se divide en dos protocolos experimentales y un flujo de trabajo computacional. Para los aspectos experimentales, es crítico contar con mutantes de los genes de interés que puede ser examinado bajo amplia gama reporteros transcripcionales DR. Faithful también son necesarias para cuantificar el nivel de expresión de los genes a nivel de diferentes alimentos. Para poder llevar a cabo el análisis computacional en nuestro método, el conjunto de datos debe ser de tamaño suficiente para proporcionar estimaciones significativas de distribuciones de expresión. Aunque proporcionamos códigos de fuente de plantilla para el análisis, el usuario debe estar familiarizado con el lenguaje de la teoría de la información que se utiliza ampliamente a lo largo de nuestro marco computacional. El código fuente escrito en R y C++. Por lo tanto, un cierto nivel de conocimientos de programación es también necesario para aplicarlos de una manera significativa.
Aquí, presentamos un nuevo método de restricción dietética que encapsula una gama mucho más amplia de alimentos concentraciones de protocolos previamente publicados. Este método enlaza dos fenómenos separados previamente vistos en literatura Dr. C. elegans , bacteriana privación y restricción dietética clásica, permitiendo ambos efectos dietéticos a ser estudian bajo un protocolo. Con el nuevo paradigma del Dr. amplio-gama, presentamos un marco general para examinar la expresión de gene de la célula en respuesta a una señal ambiental específica y determinar cómo este celular codifica la información. Nuestro marco consta de dos protocolos experimentales que ilustran cómo realizar las esperanzas de vida y la proyección de imagen cuantitativa, respectivamente, bajo amplia gama DR. Data de estos protocolos experimentales se pueden examinar luego con el análisis computacionales en este marco para cuantificar la información codificada por los cambios en los niveles de expresión génica o duración de la vida en condiciones diferentes.
Experimentos de la vida útil utilizando amplia gama Dr. paradigma implican seis niveles distintos alimentos (tabla 1). Esto requiere un enfoque más intensivo que examinando longevidad bajo menos niveles de alimentos, tales como privación dietética10,11 o usando el fondo genético de comer-2 35. Sin embargo, examinar en vida útil bajo una única condición puede limitar las interpretaciones del papel de un gen en República Dominicana. Por ejemplo, recientemente demostró que daf-7 mutantes tienen una atenuación bidireccional de la respuesta a la concentración de alimento en comparación con el tipo salvaje animales12 (figura 1A). En ausencia de alimentos, daf-7 mutantes muestran un acortamiento de su vida útil en comparación con animales de tipo silvestre. Si sólo habíamos considerado privación dietética, habría interpretado que el gen daf-7 como sea necesario para sólo extensión de vida útil, cuando en realidad el papel de la daf-7 es más complejo. Por lo tanto, el resultado fundamental de esta parte del protocolo es establecer si un gen de interés involucrados en la modulación de la respuesta de vida a los cambios en la abundancia de alimentos.
Una ventaja importante de este protocolo en comparación con otros métodos es que utiliza un novedoso método para eliminar la producción de progenie en los animales sometidos a análisis de vida útil. Mayoría de los estudios usa la droga FuDR para inhibir la proliferación de la línea germinal en adultos hace estéril. Sin embargo, estudios recientes han demostrado FuDR tratamiento puede tener efectos de condición gene-específicas y vida17,18,19,20,21, en cuestionar su aplicabilidad general. En este protocolo, eliminación de la producción de progenie se logra a través de una 24 h tratamiento de animales con RNAi contra el gen del huevo-5 , que inhibe la formación de la cáscara de huevo de quitina de fertilizado C. elegans ovocitos resultantes en su la muerte de22,23. La ventaja de este método es que es muy tarde y así no interferir en la línea germinal, que es un regulador importante de la longevidad en C. elegans.
Una advertencia potencial del protocolo amplia gama DR es su dependencia en el uso de los antibióticos para controlar la proliferación bacteriana para garantizar un control estricto de la concentración bacteriana. Proliferación bacteriana en el intestino del gusano es conocido por ser una de las principales causas de muerte en C. elegans16. Así, el uso de antibióticos bacteriostáticos, como carbenicilina, en agar NGM previene la proliferación bacteriana y aumenta la vida útil de gusanos en comparación con controles no antibiótico16. Ciertos tipos de antibióticos como la rifampicina36 y miembros de la familia37,de tetraciclina38, se ha demostrado para prolongar esperanza de vida en C. elegans independientemente de su efecto sobre bacterias proliferación. Sin embargo, no hay ninguna evidencia en la literatura que carbenicilina o estreptomicina puede aumentar la longevidad independientemente de su efecto sobre la proliferación bacteriana.
Vida útil puede verse como el resultado de un cálculo complejo donde la información ambiental, encaminado por la expresión génica en redes neuronales, se transmite a la fisiología. Nuestro protocolo proporciona una metodología para entender cómo determinados genes afectan este flujo de información ambiental. Para abordar esta cuestión, necesitamos imagen fiable de procesamiento para determinar la distribución de las respuestas de expresión génica a nivel unicelular. Ser capaz de calcular no sólo la respuesta promedio de la expresión génica a cambios en la abundancia de alimentos sino también la distribución completa estadística de grandes poblaciones representa un requisito importante para la aplicabilidad de nuestro método. Esta descripción exacta de las respuestas de expresión génica a la abundancia de alimentos permite la aplicación de la teoría de la información cuantificar la información codificada por las neuronas específicas, así como la estrategia de codificación empleada por el circuito neural.
Los aspectos de imagen y computacionales de los métodos descritos en este protocolo son aplicables a un conjunto mayor de contextos biológicos. En nuestro trabajo, nos centramos en una pequeña red neuronal en alimentos detección, sin embargo, el análisis de las características de procesamiento de la información no se limitan a un tipo de célula específica o señales ambientales específicos. En el futuro, estas metodologías pueden extenderse potencialmente a una mayor variedad de variables de entrada, que afectan a cualquier salida fisiológica. Estos enfoques contribuirá a una mayor comprensión de cómo codificar redes reguladoras del gene, proceso y transmitir información.
The authors have nothing to disclose.
Agradecemos a los laboratorios de Bargmann y Horvitz de reactivos. Algunas cepas fueron proporcionadas por la CGC, que es financiada por los NIH oficina de programas de infraestructura de investigación (P40 OD010440). También agradecemos a M. Lipovsek para comentarios sobre el manuscrito. Esta investigación fue apoyada por el Wellcome Trust (proyecto de subvención 087146 a Q.C.), BBSRC (1/H020500/BB y BB/M00757X/1 a Q.C.), Consejo Europeo de investigación (NeuroAge 242666 a Q.C.), nos institutos nacionales de salud (R01AG035317 y R01GM088333 a H.L.) y Estados Unidos Fundación de ciencia nacional (0954578 a H.L., 0946809 GRFP a M.Z.).
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 |