Summary

Количественная оценка приема макроэлементов в термогенетического нейронального экрана с использованием drosophila Larvae

Published: June 11, 2020
doi:

Summary

Описано здесь протокол, который позволяет колоритной количественной оценки количества пищи, съеденной в течение определенного промежутка времени личинками Drosophila melanogaster подвергаются диеты различного качества макроэлементов. Эти анализы проводятся в контексте нейронального термогенетического экрана.

Abstract

Поведение кормления и кормления позволяет животным получить доступ к источникам энергии и питательных веществ, необходимых для их развития, здоровья и фитнеса. Исследование нейронной регуляции этих поведений имеет важное значение для понимания физиологических и молекулярных механизмов, лежащих в основе питания гомеостаза. Использование генетически урочищеемых моделей животных, таких как черви, мухи и рыбы значительно облегчает эти типы исследований. В последнее десятилетие, плодовая муха Drosophila меланогастер был использован в качестве мощной модели животных нейробиологов исследования нейронального контроля кормления и кормления поведения. Хотя, несомненно, ценно, большинство исследований изучить взрослых мух. Здесь мы описываем протокол, который использует более простую личиночинок нервной системы для исследования нейрональных субстратов, контролирующих поведение кормления, когда личинки подвергаются воздействию диет, отличающихся содержанием белка и углеводов. Наши методы основаны на количественном колоритном не-выбор кормления анализ, выполненный в контексте нейронной термогенетической активации экрана. Как считыв, количество пищи, съеденной личинками в течение 1 ч интервал был использован при воздействии одного из трех красителей помечены диеты, которые отличаются по своим белкам углеводов (P:C) отношения. Эффективность этого протокола демонстрируется в контексте нейрогенетического экрана в личинке Drosophila, путем выявления кандидатов нейрональных популяций, регулирующих количество пищи, съеденной в диетах различного качества макроэлементов. Мы также смогли классифицировать и группировал генотипы, протестированные на фенотипические классы. Помимо краткого обзора имеющихся в настоящее время методов в литературе, обсуждаются преимущества и ограничения этих методов, а также некоторые предложения о том, каким образом этот протокол может быть адаптирован к другим конкретным экспериментам.

Introduction

Все животные зависят от сбалансированного питания, чтобы приобрести необходимое количество питательных веществ для выживания, роста и воспроизводства1. На выбор того, что и сколько есть, влияет множество взаимодействующих факторов, связанных с внутренним состоянием животного, таких как уровень сытости, и условия окружающей среды, такие каккачество продуктов питания 2,3,4,5. Белок и углеводы являются двумя основными макроэлементами, и их сбалансированное потребление имеет важное значение для поддержания физиологических процессов животных. Таким образом, понимание нейронных механизмов, контролирующих поведение кормления и поддержания сбалансированного потребления этих макроэлементов является чрезвычайно актуальным. Это потому, что черты истории жизни, как продолжительность жизни, плодовитость, и метаболическоездоровье непосредственно зависит от уровня потребления белка 6,7,8,9,10.

Использование более простых более урочищенные организмы, которые демонстрируют эволюционно сохраненные привычки кормления со сложными животными, в том числе млекопитающих, имеет важное значение для этого типа исследований. Важно отметить, что эти более простые модели животных дают хорошую возможность для вскрытия сложных биологических вопросов в дорогостоящем, этически и технически более эффективном контексте. В последние десятилетия, Drosophila, с его мощным генетическим инструментарием, сложные и стереотипное поведение и сохраненной архитектуры периферических и питательных механизмов зондирования с млекопитающими, была плодотворной моделью для поведенческих нейробиологов11. В конечном счете, надежда заключается в том, что, понимая, как потребление пищи регулируется в этом животном, с более простой нервной системы, мы можем начать распутать нейрональных неисправностей, лежащих в основе расстройства пищевого поведения человека.

Изучение нейрональных субстратов для кормления поведения глубоко зависит от возможности одновременно измерять потребление пищи животными при манипулировании их нейрональной активностью. Из-за минимального количества пищи попадает, количественное количество пищи, съеденной мухами является чрезвычайно сложной задачей, и все методы в настоящее время имеются в настоящее время представляют значительные ограничения. Таким образом, золотой стандарт заключается в использовании комбинации дополнительных методологий12. Взрослые мухи исторически благоприятствования в качестве генетической и поведенческой модели. Тем не менее, личинки дрозофилы, также предлагают возможности для исследования нейрональных субстратов, кодирующих поведение кормления. Личиновала центральной нервной системы (ЦНС), около 12000 нейронов, значительно менее сложным, чем у взрослых, который содержит около 150000 нейронов. Эта более низкая сложность не только численная, но и функциональная, так как личинонное поведение зависит от более простых локомотивных функций и сенсорных систем. Несмотря на кажущуюся простоту их нервной системы, личинки по-прежнему демонстрируют полное поведение кормления, и некоторые методы количественного приема пищи в личинках дрозофилыбыли описаны 5,13,14,15. Спаривая с манипуляциями нейронной активности, личинки дрозофилы могут представлять собой очень урочиваемую модель для понимания нервной регуляции потребления пищи.

Здесь представлен подробный протокол количественной оценки потребления пищи личинками, подвергаемыми воздействию диет различного макроэлементного качества. Диеты, так называемые макроэлементные балансирующие диеты, отличались содержанием белков и углеводов, в частности, в отношении соотношения белка к углеводам (P:C) 1:1 (богатая белком диета), 1:4 (промежуточная диета) и 1:16 (плохое питание с белками), как показано на рисунке 1A. Кратко, количественный не-выбор кормления анализ был создан с использованием этих трех изокалорических сахарозы-дрожжи (SY) на основе диеты окрашены с синим красителем пищи. Поскольку экстракт дрожжей и сахароза были использованы в качестве белковых и углеводных источников, и оба содержат углеводы, изменение в соотношении P:C было получено путем изменения баланса этих двух компонентов, как ранееописано 16 и, как указано на рисунке 1B. Схематический обзор протокола, показывающий основные экспериментальные этапы, доступен на рисунке 2.

Этот протокол был создан с целью изучения роли конкретных популяций нейронов на регулирование уровней кормления личинок в диетах различных соотношений P:C и в контексте термогенетического нейронального экрана. Хорошо охарактеризованный нейрогенетический инструмент был использован из семьи Transient Receptor Potential (TRP) : Drosophila Transient Receptor Potential channel (dTRPA1), который является температурным и напряжением закрытым каналом катиона, позволяющим стрелять потенциалами действия, когда температура окружающей среды поднимается выше 25градусов по Цельсию 17. Чтобы выразить dTRPA1 трансген, мы воспользовались Gal4 линий, основанных на cis-регулятивных регионах из генома Drosophila, созданный в лаборатории Рубин, в контексте проекта FlyLight в Janelia Research Campus18,19.

Хотя протокол, здесь описано, был создан в контексте экрана активации, он может быть легко адаптирован экспериментатором к другим конкретным потребностям или интересам, а именно для выполнения подавления экрана с использованием температуры чувствительных нейронов глушитель ShibireTS20, в качестве альтернативы dTRPA1. Эта и другие адаптации обсуждаются в разделах протокола и обсуждения.

Protocol

1. Подготовка сахарозно-дрожжевой (SY) диеты Взвесите все сухие ингредиенты (агар, дрожжи, сахароза) для макроэлементной балансировки и L3 воспитания диеты. Количество в граммах для каждого из ингредиентов, необходимых для приготовления 1 л пищи, указано на рисунке 1B.<br…

Representative Results

Личинки дрозофилы регулируют потребление белка за счет приема лишних углеводов23 (схематический участок на рисунке 2E). На самом деле, это приоритетность потребления белка наблюдается во многих других животных и называется белка,используя 24</su…

Discussion

С помощью этого протокола можно было проверить способность личинок под термогенетическую активацию конкретных нейронных популяций регулировать уровень потребления белков и углеводов, двух основных макроэлементов, при воздействии диеты разного состава P:C. Этот метод был протестиров?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Мы хотели бы поблагодарить Институт Гульбенкян де Сиенсия (МКГР) за предоставление нам доступа к части экспериментального оборудования, описанного в этом протоколе. Эта работа была поддержана Португальским фондом науки и техники (FCT), LISBOA-01-0145-FEDER-007660, PTDC/NEU- NMC/2459/2014, IF/00697/2014 и La Caixa HR17-00595 для PMD и Австралийского исследовательского совета будущего стипендий (FT170100259) в CKM.

Materials

1.5 mL microtubes Sarstedt AG & Co. 72.690.001
10xPBS Nytech MB18201
2.0 mL microtubes Sarstedt AG & Co. 72.695.500
60 mm petri dishes Greiner Bio-one, Austria 628161
96 well microplates Santa Cruz Biotechnology SC-204453
Agar Pró-vida, Portugal
Bench cooler Nalgene, USA Labtop Cooler 5115-0032
Blue food dye Rayner, Billingshurst, UK
Cell disruption media Scientific Industries, Inc. 888-850-6208 (0.5 mm glass beads)
Dish weight boats Santa Cruz Biotechnology SC-201606
Embryo collection cage for 60 mm petri dishes Flystuff, Scientific Laboratory Supplies, UK FLY1212 (59-100)
Featherweight forceps BioQuip Products, USA 4750
Fly food for stocks maintenance 1 L food contains: 10 g Agar, 100 g Yeast Extract, 50 g Sucrose, 30 mL Nipagin, 3 mL propionic acid
Forceps #5 Dumont 0108-5-PS Standard tips, INOX, 11cm
Incubator LMS Ltd, UK Series 2, Model 230 For thermogenetic feeding assay (30∘C)
Incubator Percival Scientific, USA DR36NL To stage larvae (19∘C)
Janelia lines Janelia Research Campus Detailed information in Table 2
Macronutrient balancing diets Composition and nutritional information in Figure 1
Methanol VWR CAS number: 67-56-1
Nipagin (Methyl 4-hydroxybenzoate) Sigma-Aldrich H5501
Nitrile gloves VWR, USA
Refrigerated centrifuge Eppendorf, Germany 5804 R / Serial number: 5805CI364293
Rubin Gal4 ines Janelia Research Campus Stoks available at Bloomington Drosophila Stock Center
ShibireTS UAS line Bloomington Drosophila Stock Center BDSC number: 66600 Provided by Carlos Ribeiro Group
Soft brushes For sorting anaesthetised fruit flies
Spectrophotometer plate reader Thermo Fisher Scientific Multiskan Go 51119300
Stereo microscope Nikon 1016625
Sucrose Sidul, Portugal
Third-instar larvae (L3) rearing diet Composition and nutritional information in Figure 1
Timer
Tissue lyzer / bead beater MP Biomedicals, USA FastPrep-24 6004500
TRPA1 UAS line Bloomington Drosophila Stock Center BDSC number: 26264 Expresses TrpA1 under UAS control; may be used to activate neurons experimentally at 25 ∘C
Water bath Sheldon Manufacturing Inc., USA W20M-2 / 03068308 / 9021195
Yeast extract Pró-vida, Portugal 51% Protein, 15% Carbohydrate

References

  1. Raubenheimer, D. . Nature of nutrition – a unifying framework from animal adaptation to human. , (2012).
  2. Carvahlo, M. J. a., Mirth, C. K. Coordinating morphology with behavior during development: an integrative approach from a fly perspective. Frontiers in Ecology and Evolution. , (2015).
  3. Steck, K., et al. Internal amino acid state modulates yeast taste neurons to support protein homeostasis in Drosophila. Elife. 7, 31625 (2018).
  4. Itskov, P. M., Ribeiro, C. The dilemmas of the gourmet fly: the molecular and neuronal mechanisms of feeding and nutrient decision making in Drosophila. Frontiers in Neuroscience. 7, 12 (2013).
  5. Bjordal, M., Arquier, N., Kniazeff, J., Pin, J. P., Leopold, P. Sensing of amino acids in a dopaminergic circuitry promotes rejection of an incomplete diet in Drosophila. Cell. 156 (3), 510-521 (2014).
  6. Grandison, R. C., Piper, M. D., Partridge, L. Amino-acid imbalance explains extension of lifespan by dietary restriction in Drosophila. Nature. 462 (7276), 1061-1064 (2009).
  7. Lee, K. P., et al. Lifespan and reproduction in Drosophila: New insights from nutritional geometry. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 105 (7), 2498-2503 (2008).
  8. Levine, M. E., et al. Low protein intake is associated with a major reduction in IGF-1, cancer, and overall mortality in the 65 and younger but not older population. Cell Metabolism. 19 (3), 407-417 (2014).
  9. Solon-Biet, S. M., et al. The ratio of macronutrients, not caloric intake, dictates cardiometabolic health, aging, and longevity in ad libitum-fed mice. Cell Metabolism. 19 (3), 418-430 (2014).
  10. Piper, M. D., et al. A holidic medium for Drosophila melanogaster. Nature Methods. 11 (1), 100-105 (2014).
  11. Jones, W. D. The expanding reach of the GAL4/UAS system into the behavioral neurobiology of Drosophila. BMB Reports. 42 (11), 705-712 (2009).
  12. Deshpande, S. A., et al. Quantifying Drosophila food intake: comparative analysis of current methodology. Nature Methods. 11 (5), 535-540 (2014).
  13. Neckameyer, W. S. A trophic role for serotonin in the development of a simple feeding circuit. Developmental Neuroscience. 32 (3), 217-237 (2010).
  14. Gasque, G., Conway, S., Huang, J., Rao, Y., Vosshall, L. B. Small molecule drug screening in Drosophila identifies the 5HT2A receptor as a feeding modulation target. Scientific Reports. 3, (2013).
  15. Schoofs, A., et al. Selection of motor programs for suppressing food intake and inducing locomotion in the Drosophila brain. PLoS Biology. 12 (6), 1001893 (2014).
  16. Pocas, G. M., Crosbie, A. E., Mirth, C. K. When does diet matter? The roles of larval and adult nutrition in regulating adult size traits in Drosophila melanogaster. Journal of Insect Physiology. , 104051 (2020).
  17. Hamada, F. N., et al. An internal thermal sensor controlling temperature preference in Drosophila. Nature. 454 (7201), 217-220 (2008).
  18. Pfeiffer, B. D., et al. Tools for neuroanatomy and neurogenetics in Drosophila. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 105 (28), 9715-9720 (2008).
  19. Jenett, A., et al. A GAL4-driver line resource for Drosophila neurobiology. Cell Reports. 2 (4), 991-1001 (2012).
  20. Kitamoto, T. Conditional modification of behavior in Drosophila by targeted expression of a temperature-sensitive shibire allele in defined neurons. Journal of Neurobiology. 47 (2), 81-92 (2001).
  21. Brand, A. H., Perrimon, N. Targeted gene expression as a means of altering cell fates and generating dominant phenotypes. Development. 118 (2), 401-415 (1993).
  22. Shirangi, T. R., Stern, D. L., Truman, J. W. Motor control of Drosophila courtship song. Cell Reports. 5 (3), 678-686 (2013).
  23. Mirth, C. M. J. Food intake and food choice are altered by the developmental transition at critical weight in Drosophila melanogaster. Animal Behaviour. 126, 195-208 (2017).
  24. Simpson, S. J., Raubenheimer, D. Obesity: the protein leverage hypothesis. Obesity Reviews. 6 (2), 133-142 (2005).
  25. Raubenheimer, D., Simpson, S. J. Integrative models of nutrient balancing: application to insects and vertebrates. Nutrition Research Reviews. 10 (1), 151-179 (1997).
  26. Li, H. H., et al. A GAL4 driver resource for developmental and behavioral studies on the larval CNS of Drosophila. Cell Reports. 8 (3), 897-908 (2014).
  27. Bhatt, P. K., Neckameyer, W. S. Functional analysis of the larval feeding circuit in Drosophila. Journal of Visualized Experiments. (81), e51062 (2013).
  28. Wong, R., Piper, M. D. W., Blanc, E., Partridge, L. Pitfalls of measuring feeding rate in the fruit fly Drosophila melanogaster. Nature Methods. 5 (3), 214-215 (2008).
  29. Almeida-Carvalho, M. J., et al. The Ol1mpiad: concordance of behavioural faculties of stage 1 and stage 3 Drosophila larvae. Journal of Experimental Biology. 220, 2452-2475 (2017).
  30. Rodrigues, M. A., et al. Drosophila melanogaster larvae make nutritional choices that minimize developmental time. Journal of Insect Physiology. 81, 69-80 (2015).
  31. Wong, R., Piper, M. D., Wertheim, B., Partridge, L. Quantification of food intake in Drosophila. PLoS One. 4 (6), 6063 (2009).
  32. Wu, Q., et al. Developmental control of foraging and social behavior by the Drosophila neuropeptide Y-like system. Neuron. 39 (1), 147-161 (2003).
  33. Wu, Q., Zhang, Y., Xu, J., Shen, P. Regulation of hunger-driven behaviors by neural ribosomal S6 kinase in Drosophila. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 102 (37), 13289-13294 (2005).
  34. Lingo, P. R., Zhao, Z., Shen, P. Co-regulation of cold-resistant food acquisition by insulin- and neuropeptide Y-like systems in Drosophila melanogaster. Neuroscience. 148 (2), 371-374 (2007).

Play Video

Cite This Article
Poças, G. M., Domingos, P. M., Mirth, C. K. Quantification of Macronutrients Intake in a Thermogenetic Neuronal Screen using Drosophila Larvae. J. Vis. Exp. (160), e61323, doi:10.3791/61323 (2020).

View Video