Summary
وتقدم طريقة لقياس السمات الزمنية الرئيسية ينظر في إيقاعات الحركية الإيقاعية يطير. ويتحقق القياس الكمي باحتواء النشاط يطير مع الموجي نموذج متعدد حدودي. تصف معلمات النموذج بالشكل وحجم صباح والمساء قمم النشاط اليومي.
Abstract
وفي معظم الحيوانات والنباتات، الساعات الإيقاعية تنسق العمليات الجزيئية والسلوكية ومزامنتها بدوره الضوء الظلام اليومية. الآليات الأساسية التي تكمن وراء هذا التحكم الزمني هي دراسة على نطاق واسع باستخدام ذبابة الفاكهة melanogaster المورفولوجية ككائن نموذج. في الذباب، عادة هو درس على مدار الساعة من خلال تحليل تسجيل الحركي multiday. هذا تسجيل يظهر نمط ثنائي الصيغة معقدة مع اثنين من قمم النشاط: ذروة صباح اليوم الذي يحدث حول الفجر، وذروة مساء الذي يحدث حول الغسق. تشكل معا هذه القمم اثنين الموجي الذي يختلف كثيرا عن ذبذبات جيبية الملاحظ في الجينات على مدار الساعة، مما يوحي بأن آليات بالإضافة إلى عقارب الساعة آثاراً عميقة في إنتاج أنماط الملاحظ في البيانات السلوكية. هنا ونحن توفر إرشادات حول استخدام أسلوب حسابي وضعت مؤخرا أن رياضيا ويصف أنماط الزمانية في نشاط الطيران. الأسلوب الذي يناسب بيانات النشاط مع الموجي نموذجي يتكون من أربع عبارات الأسى وتسع معلمات المستقلة التي تصف تماما في الشكل وحجم صباح والمساء قمم النشاط. معلمات المستخرجة يمكن أن تساعد في توضيح الآليات الحركية من ركائز التي تكمن وراء أنماط النشاط ثنائي الصيغة عادة الملاحظ في إيقاعات الحركي يطير.
Introduction
على مدار الساعة الإيقاعية مذبذب بيوكيميائية ذاتية مع فترة من حوالي 24 ساعة وفي كل مكان تقريبا في الحيوانات والنباتات1،2. ويساعد على مدار الساعة مزامنة العمليات الداخلية للكائن الحي والسلوك بدوره الظلام الضوء الخارجي. ودرست التركيبة الجينية لعقارب الساعة الإيقاعية منذ الستينات على نطاق واسع باستخدام ذبابة الفاكهة، ميلانوجاستير دال. في هذه الحشرة، جوهر على مدار الساعة الإيقاعية يتكون من أربعة من البروتينات: الفترة والخالدة، وعلى مدار الساعة، ودورة. وتشكل هذه المكونات الأساسية جنبا إلى جنب مع جزيئات أخرى حلقة التغذية مرتدة التي تنتج ذبذبات جيبية ما يقرب من ساعة الجينات3،4. الساعة الإيقاعية في الذباب هو درس على نطاق واسع باستخدام تسجيلات الحركي multiday حيث تم الكشف عن نشاط الطيران مع شعاع أشعة تحت حمراء واحد معبر في منتصف الأنبوب الفردية5. ذبابة نموذجية تسجيل لديها نمط ثنائي الصيغة معقدة مع قمم كذلك متميزين هما: الذروة صباح (م) الذي يبدأ في نهاية الليل وتم كحد أقصى عند تشغيل أضواء؛ والمساء الذروة (ه) أن يبدأ في نهاية اليوم وقد كحد أقصى عند إيقاف الأضواء6. من المثير للاهتمام، على شكل مثل هذا التسجيل السلوكية يختلف كثيرا عن الذبذبات جيبية بسيطة يلاحظ على المستوى الجزيئي، مما يوحي عمل آليات إضافية للمساهمة في الأنماط الزمانية الملاحظة. لفهم أفضل لهذه الآليات الخفية، قمنا بتطوير أداة حسابية يوفر وصفاً كمياً للأنماط الزمانية.
في عملنا، تعرف إيقاعات الحركي من حيث الموجي الذي يحاكي نمط النشاط يطير. حيث لا يمكن استخدام موجات جيبية بسيطة نموذج الإيقاعي التغييرات الملحوظة في النشاط، قمنا باختبار مختلف الأشكال إشارة اختيار واحد أبسط من أن يلتقط جميع السمات البارزة في التسجيلات. يتم التحكم بسلوك الإيقاعية ذبابة الفاكهة بنشاط الخلايا العصبية على مدار الساعة التي غالباً ما تكون أنماط الأسية ل التفعيل والتعطيل7. ديناميات الأسى والتحليل البصري للبيانات دفعتنا إلى بناء نموذج مع عبارات الأسى تتألف من الدعاة الأربعة مع تسعة معايير مستقلة وتشبه نمط النشاط يطير8. بالإضافة إلى البيانات الحركية، ونحن نحلل أيضا طيف الطاقة. يظهر الطيف نشاط ذبابة نموذجي قمم متعددة التوافقيات ر02، 3 ر0، إلخ، بالإضافة إلى الذروة الأساسية المتوقعة في فترة الإيقاعية ر0. ووفقا لنظرية فورييه، تنتج فقط موجه جيبية نقية ذروة واحدة في أطياف الطاقة، بينما تظهر أكثر تعقيداً من الطول الموجي قمم متعددة الأطياف في التوافقيات للفترة الأولية (الشكل 1). ولذلك، نظراً لنمط الزمانية غير الجيبية في نشاط الطيران8، طيف طاقة الذروة متعددة من البيانات المتوقع رياضيا ولا تعني بالضرورة وجود فترات متعددة من التذبذب. الأهم من ذلك، يظهر طيف الطاقة الموجي النموذج المقترح أيضا قمم في جميع التوافقيات للفترة الأولية، مماثلة للتسجيلات الحركي يطير، مما يؤكد عالية الدقة التي يصف نموذجنا يطير البيانات في الوقت المناسب وفي تواتر.
في قرارات الوقت لبضع دقائق أو أقل، ونشاط ذبابة تظهر بيانات صاخبة، مما يجعل من الصعب على استخراج المعلمات مباشرة من البيانات الخام. Binning البيانات في فواصل زمنية أطول يمكنك تقليل مستوى الضوضاء، ولكن، يمكن تغيير البيانات بطرق يمكن أن تؤثر على تقدير معلمات النموذج. أننا لذلك الحصول على المعلمات من أطياف الطاقة من التسجيلات، استخدام تعبير تحليلي لأطياف الطاقة المتوقعة المحسوبة من تحويل فورييه ل الدالة نموذج8 (انظر ملف إضافي 1 للمرجع8). هذا النهج للحصول على المعلمات من أطياف الطاقة تعطي قيم المعلمة دقيقة دون أي تلاعب إضافية، مثل binning أو تصفية البيانات الخام النشاط. تفاصيل رياضية نموذجية والتطبيقات للبيانات من نوع البرية ومتحولة موصوفة في مرجع8. المقدمة هنا يركز البروتوكول على التعليمات خطوة بخطوة لاستخدام الأداة الحسابية.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1-قياس يطير الحركة استخدام المورفولوجية نشاط رصد (السد)
ملاحظة: لمزيد من التفاصيل، انظر المرجع 5.
- تحضير الفردية يطير أنابيب مع الأغذية في نهاية واحدة والقطن على الآخر. ينبغي مختومة النهاية مع الطعام لمنع الطعام من الجفاف.
وضع
- ز 5-6 من الأغذية ذبابة في كوب 50 مل. قطع الطعام إلى قطع صغيرة حتى يكون من السهل أن تذوب عليه.
- 32 توصيل أنابيب زجاجية الفردية مع شريط المطاطي.
- تذوب المواد الغذائية في الكأس بالتدفئة في فرن ميكروويف لوقف س. 10-15 الميكروويف كل 5 s ويهز الكأس لضمان ذوبان متساوية من المواد الغذائية بعناية.
- بينما الغذاء لا يزال السائل، وضع أنابيب فردية معدّة في الكأس مع الغذاء. نقل الأنابيب صعودا ونزولاً حتى أنها تملأ على قدم المساواة-
- السماح الطعام يبرد وترسيخ لحوالي 1 حاء
- بعد الأغذية الصلبة، إزالة الأنابيب مع الغذاء من الكأس.
- ختم الجهة التي تحتوي على الأغذية باستخدام الشمع. أولاً، بعناية تنظيف أنبوب استخدام منشفة ورقية، ثم اضغط على الأنبوب ضد الشمع. بصريا التحقق من جودة الختم، وإذا لزم الأمر، كرر الختم مرة أخرى.
- إغلاق الطرف الآخر من الأنبوبة بالقطن؛ والقطن سوف تسمح بالهواء من خلال الذهاب بينما حفظ يطير مؤمنة في الأنبوب.
- مكان ذبابة واحدة في كل أنبوبة الفردية ووضع الأنابيب في السد. شاشات
- مكان في حاضنة تحافظ على درجة حرارة ثابتة والرطوبة. استناداً إلى التجربة، يحدد شروط الضوء/الظلام السليم كما يلي.
- لتجارب الضوء/الظلام إبقاء الذباب في دائرة الضوء/الظلام للتجربة كلها. لا تستخدم في اليوم الأول من القياسات في التحليل-
- لتجارب الظلام المستمر، أولاً إبقاء الذباب لمدة يومين في ظروف الضوء/الظلام الرائعة ومزامنة الساعات ثم قم بالتبديل إلى الظلام المستمر. لا تستخدم القياسات من أول يوم من الظلام المستمر في التحليل-
- جمع أربعة أيام على الأقل من البيانات التي يمكن استخدامها في التحليل-
ملاحظة: نظام السد سيتم إخراج ملف واحد مع تسجيل الحركة من الذباب جميع في جهاز العرض.
2. تحليل بيانات
- تقسيم الشاشة ملف الإخراج إلى ملفات نشاط ذبابة واحدة متعددة؛ ويجب أن يكون كل ملف عمود واحد '.txt ' الملف مع مقياس الحركة يطير فردية.
- تشغيل ' ModelFitPS3.m ' وظيفة في نافذة أوامر Matlab مع معلمات الإدخال التالية:
- سامبلينجراتي، لتعيين الفاصل الزمني العينة البيانات في ثوان. على سبيل المثال، إذا تم قياس نشاط كل دقيقة، أدخل 60 كما سامبلينجراتي.
- بالنسبة bin_interval، تعيين الفاصل الزمني بالدقائق التي سيتم إهمال البيانات للتصور أفضل؛ والفاصل بن الموصى به 20-30 دقيقة
- الاتجاه، أدخل " 1 " إذا تبين البيانات اتجاه خط الأساس و " 0 " خلاف ذلك؛ وسوف ديترينديد البيانات مع الاتجاه أولاً عن طريق المناسب أمر ثان متعدد الحدود ثم طرح عليه من البيانات-
- في نافذة منبثقة، حدد ملف نشاط ذبابة واحدة.
ملاحظة: المؤامرة الأولى هي طيف الطاقة البيانات، وليس مؤامرة النشاط المألوفة. من الطيف السلطة المرسومة، تحديد الفترة الأولية تي 0: أما انقر بزر الماوس الأيمن في ذروة الإيقاعية، أو بالزر الأيمن للماوس على ذروة النغمة التوافقية الثانية (حول ر 0/2)- - على الأرض فتح البيانات، تحقق من إذا الصباح والمساء قمم هي تصور جيد. إذا لم يكن كذلك، تغيير قيمة bin_interval بالحق النقر في أي مكان في الرسم البياني وإدخال قيمة جديدة في مربع الحوار bin_interval. البرنامج سيتم رسم البيانات مع القيمة الجديدة للفاصل الزمني. لقبول القيمة bin_interval، غادر انقر في أي مكان على الرسم البياني.
- البرنامج سيتم إعادة رسم البيانات مرة أخرى وإظهار الأيام الخمسة الأولى من النشاط. فوق هذه الأرض، في ذروة م الأولى التي سيتم استخدامها في التحليل (في بعض الأحيان من الضروري تخطي يوم واحد أو يومين)-
ملاحظة: هذا البرنامج سيتم رسم الرسم البياني ابتداء من الذروة صباح المنتقاة. خطوط زرقاء وحمراء وسوف تظهر الموضع التقريبي ه الذروة والذروة يوم م المقبل، على التوالي، استناداً إلى الفترة التي تم تحديدها في الخطوة 2، 4- - على نفس الرسم البياني، اختر البيانات لتناسب أولية للبيانات مع النموذج: اضغط على النقاط التالية (في هذا الأمر؛ علما أن الموقع انقر فوق سيتم الإشارة إليها بنجمة حمراء على الجزء السفلي): الذروة (ط) "أعلى م"؛ (ثانيا) نهاية ذروة م؛ (ثالثا) بداية أوج ه؛ (رابعا) أعلى من أوج ه؛ (ت) نهاية أوج ه؛ (سادسا) أعلى ذروة اليوم التالي م.
- ملاحظة أن البرنامج يقدم الآن طيف الطاقة.
ملاحظة: يرد على محور x الآن في التردد.- في النافذة المفتوحة مع طيف الطاقة، واختيار النقاط التي سيتم استخدامها لتركيب التعبير تحليلياً عن طيف الطاقة النموذجي. وشهدت الفترة اكتشفت في الخطوة 2، 4 هو مع خط أحمر. لاختيار أنسب نقاط، أولاً تحديد تقريبا الفترة الأولية، مشابهة إلى الخطوة 2، 4. ثم باستخدام شريط التمرير، تهذيب الفترة الأولية القيمة حيث يشير المناسب (سيظهر مع دوائر حمراء، سوف تظهر بعد تحريك مربع التمرير) مغلقة لقيم الذروة.
- بعد التحديد المرئي الذروة، انقر فوق " قبول " والبرنامج سوف يصلح النقاط المحددة مع التعبير التحليلي لحساب المعايير النموذجية-
- علما بأن المعلمات والطيفية خطأ صالح يتم حفظها إلى الملف " model_fit_parameters.txtŔ البرنامج بالإضافة إلى ذلك سيتم حفظ الأرقام 2 مع يناسب البيانات الحركية ولها طيف الطاقة.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
الطريقة المعروضة هنا يسمح التحديد الكمي للسمات الرئيسية في نمط الحركة يطير. ويتحقق القياس الكمي باحتواء البيانات المتعلقة بالنشاط مع نموذج الذي يتكون من أربع عبارات الأسى:
النموذج يحتوي على معلمات المستقلة التسعة التي تصف نمط النشاط. تعريف معلمات بMD،بMR، وباد،وبER معدلات تسوس صباح (MD)، ارتفاعا صباح اليوم (السيد)، المساء تسوس (اد)، وارتفاع مساء (ER)، على التوالي. معلمة T0 يحدد الفترة الإيقاعية وتيم وتيه تعريف عرض قمم م وه حم وحه تعريف مرتفعات القمم م وه.
يتم الحصول على قيم المعلمات من البيانات لم يتم تصفيتها في بضع خطوات (الشكل 2). أولاً، يتم تحديد فترة الإيقاعية من طيف الطاقة النشاط (الخطوة 2، 4 من البروتوكول). ثم، يتم استخراج قيم المعلمات الأولية من الحركة التسجيل عن طريق المناسب فإنه مع F(t) (خطوات 2.5 2.6 من البروتوكول). هذه القيم بمثابة guess الأولية لتركيب طيف الطاقة البيانات مع تعبير تحليلية المستمدة في8 (ملف إضافي 1 في المرجع8) بأخذ تحويل فورييه من F(t):
حيث Tn = T0/n، مع n = 1,2,3... وهو T0 فترة الإيقاعية (خطوات 2.7 2.8 من البروتوكول). باستخدام تناسب الطيفية، يتم استخراج المعلمات نموذج من الحركة يطير دون تصفية أو binning. تركيب طيف الطاقة تنتج القيم النهائية لمعلمات النموذج، التي تستخدم فيما بعد لبناء الشكل النهائي F(t)، أي، ونموذج ليطير إيقاعات الحركي.
في النموذج، يمكن المعلمات ب أما سلبية أو إيجابية، والتي تعكس الانحناء لعبارات الأسى المطابق. المعلمات بMD وبER إيجابية عندما تكون الدعاة محدب والسلبية الدعاة مقعرة، بينما المعلمات بMR وباد إيجابية عندما الدعاة مقعرة والسلبية عند الأساسات محدبة. بشكل عام، للدعاة يصف ذروة م، يشير إلى الزيادة في المعلمات ب أبطأ ارتفاع أو الانحلال، للدعاة يصف أوج ه، يشير إلى الزيادة في معلمات ب أسرع من ارتفاع أو الانحلال.
ويبين الشكل 3 أمثلة ليناسب التي حصلت عليها هذه الخوارزمية. يتم تركيبها الذري الطيفي T0 والتوافقيات من 2 ر0ر010 (الشكل 3A). أخرى التوافقيات عادة مرتفعات أقل من مستوى الأهمية 0.05 وذلك لا تستخدم في التحليل. يتم استخدام المعلمات التي تم الحصول عليها من احتواء الطيفية لبناء نموذج للحركة يطير (الشكل 3B، الأحمر). يعمل الأسلوب للنوع المتوحش الذباب (الشكل 3، لوحات أعلى) وطفرات الإيقاعية مع تغيير طول الفترة (الشكل 3، لوحات الأوسط والسفلي). لاتصالات بين نموذج والبيولوجيا الأساسية وأمثلة إضافية، الرجوع إلى لازوبولو وآخرون. 8 يتم حفظ نتائج من الإجراء المناسب إلى ملف بالترتيب التالي: بMD،بMR،بER،باد، ر0،/Tمر0, Tه /T0، حم، حه (الجدول 1). كما يحفظ البرنامج إلى ملف الإخراج الخطأ المناسب لتناسب الطيفية، 'خطأ'، الذي يحسب كمجموع المربعات من المخلفات (باقي مجموع المربعات) تطبيع بمربع الحد أقصى طيف الطاقة البيانات.
الشكل 1 . السلطة أطياف مختلفة الطول الموجي. ووفقا لنظرية فورييه، يظهر فقط موجه جيبية ذروة واحدة في قطاع طاقة، بينما الطول الموجي أكثر تعقيداً، مثل موجه مربعة أو مسننة، تظهر قمم إضافية في التوافقيات للفترة الأولية. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-
الشكل 2 . التمثيل التخطيطي خوارزمية استخراج المعلمة- يتم الحصول على قيم المعلمة الأخيرة من المناسب طيف الطاقة. منذ الإجراء المناسب الذي يمكن أن تكون حساسة لابتداء من القيم، الخوارزمية يستخدم القيم الأولية المحسوبة من بيانات الحركة والاستكمال في استخدام الطيف السلطة. يتم استخدام قيم المعلمة النهائية لبناء F(t) التي تصف البيانات. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-
الشكل 3 . نتائج تمثيلية للطريقة التي يوضحها يطير الحركة باستخدام نموذج الموجي. (A) معلمات النموذج يتم استخراجها من المناسب قمم العشرة الأولى من طيف الطاقة. (ب) يتم استخدام المعلمات التي يتم الحصول عليها لبناء نموذج للنشاط. يمكن تطبيق الأسلوب إلى نوع البرية الذباب (لوحات العلوي) أو طفرات قصيرة (لوحات الأوسط) والطويل (الألواح السفلي) circadian إيقاعات. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-
| يطير الوراثي | بMD (1/دقيقة) | بالسيد (1/دقيقة) | باد (1/دقيقة) | بER (1/دقيقة) | T0 (دقيقة) | تيم/T0 | تيه/T0 | حم | حه |
| نوع البرية | 0.0094 | 0.2077 | -0.0383 | 0.0606 | 1438 | 0.1528 | 0.0833 | 5.2238 | 8.7185 |
| المسخ الإيقاعية قصيرة | 0.015 |
الجدول 1. مثال لمعلمات المستخرجة من تركيب أطياف الطاقة هو مبين في الشكل 3. البرنامج بإخراج قيم المعلمة النهائية للملف "model_parameters.txt" كما هو موضح في الجدول.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
ويعرض هذا العمل إرشادات لاستخدام أداة حسابية التي توفر وصفاً كمياً لنمط الحركة يطير. الأداة تناسبها بيانات الحركة مع نموذج رياضي يتكون من أربع عبارات الأسى معا تصف بالشكل والحجم من قمم م وه. يتم الحصول على القيم النهائية لمعلمات نموذج من تركيب أطياف الطاقة للبيانات، حيث يمكن تجنب استخدام البيانات الخام أرتيفاكتوال الآثار التي يمكن أن تفرض البيانات binning أو تصفية على قيم المعلمة. يمكن استخدام معلمات النموذج ثم بمواصلة دراسة الحركة يطير والآليات التي تؤدي إلى قمم النشاط.
ويمكن تقييم نوعية التركيب بطريقتين: بالملاحظة البصرية طيف طاقة تناسب و باستخدام الخطأ المناسب (باقي مجموع المربعات) التي يتم حسابها جنبا إلى جنب مع المعلمات. واحدة من العوامل الرئيسية التي تؤثر نوعية تناسب هو تحديد فترة الإيقاعية T0 (الخطوة 2.8 من البروتوكول). هذه القيمة T0 يؤثر على تقدير قمم في معلمات الطيف ونموذج السلطة. خطوة رئيسية أخرى تؤثر نوعية تناسب اختيار نقطة البداية لتناسب أولية للبيانات (الخطوة 2.7 من البروتوكول)، منذ تيم وقيم Tه تم تعريفها من خلال هذا التحديد. يمكن للمستخدم استكشاف عدة نتائج تناسب باختيار أيام مختلفة من النشاط لتعريف تيم وره.
لدينا نموذج يركز على محاكاة السلوك الحركي وصفاً جيدا على مدار الساعة التي تسيطر مع قمم بارزة اثنين من النشاط. هذا السلوك الملاحظ في الضوء/الظلام وفي ظروف الظلام المستمر، مما يجعل النهج المطبقة على هذين النوعين من التجارب. ومع ذلك، النموذج لا تراعي في ضوء الاندفاع مدفوعة من النشاط ولوحظ في بعض التجارب الضوء/الظلام. قيد آخر ينشأ من استخراج المعلمات نموذج التي تتطلب إدخال المستخدم (خطوات 2.7 2.9 من البروتوكول). حيث يتم الحصول على معلمات تيمورهر0 من إدخال المستخدم، يجب أن يتم تحليل كل نشاط ذبابة يدوياً. بالإضافة إلى ذلك، من المستحسن استخدام الأسلوب مع الأنشطة الفردية بدلاً من السكان في المتوسط تسجيل، منذ إجراء حساب المتوسطات تخفي العديد من الاختلافات الفردية الهامة في الحركة يطير. رغم أنها قد تبدو مرهقة لعدد كبير من الذباب، من خلال تحليل الأنشطة يطير على حدة، يحصل المستخدم على قيمة المعلومات الإحصائية حول درجة تباين المعلمة داخل مجموعة من الحيوانات. للتغاضي عن هذه الفوائد، من الممكن لتوليد الحركة يطير من السكان في المتوسط وتحليلها للحصول على قيم المعلمات متوسط.
النموذج المستخدم في هذا العمل نسخة محسنة من الموجي من جهودنا البحثية السابقة8. وخلافا للنموذج السابق، فقد المعلمات منفصلة لمرتفعات ذروة م وه، حم وحه، على التوالي. ويبين النموذج الجديد كما هو متوقع اتفاق أفضل مع بيانات نشاط الطيران، منذ الصباح والمساء قمم وعادة ما يكون ارتفاعات مختلفة.
لا يقتصر هذا التحليل أن يطير الحركة تقاس بتقنية الأشعة تحت الحمراء. أساليب أخرى، مثل الفيديو-تتبع، وإنتاج أنماط مشابهة للنشاط اليومي يطير مع قمم م وه عرض ديناميات الأسية ل صعود واضمحلال9. يمكن تطبيق الأداة مناقشتها هنا سهولة هذه مجموعات البيانات البديلة، وكذلك.
الطريقة التي تمت مناقشتها هنا يوضحها تسجيلات الحركي يطير بهدف ربط المخرجات السلوكية يطير إلى الآليات الأساسية التي تنظم السلوك اليومي والتحكم في نمط النشاط ثنائي الصيغة. عدة دراسات أجريت مؤخرا بهدف تحديد الخلايا العصبية وركائز هذا الشكل م ونشاط ه قمم10،11. المحققون التلاعب بها نشاط بعض الجماعات العصبية وتحليل دورها في تشكيل الذروة المسائية بمراقبة التغييرات في مرحلة الذروة ه والارتفاع. في نموذجنا، يحدد معلمات حه أوج ه الذروة، تيه يعطي عرض الذروة، والمعلمات بER وباد وصف الشكل ذروة. كما ورد في المرجع8، في سياق بيوكيميائية حه قد تشير إلى قياس مستويات neuropeptides صندوق التوفير الوطني و ITP، بينما قد تمثل بER وباد معدلات الإفراج عنهم والتدهور. معا، ويمكن أن تكون هذه المعلمات المستخدمة في المستقبل دراسات لتحسين الاتصال السلوك يطير مع نيورومودولاتوري إشارة، نحو وصف متكامل لأنماط ثنائي الصيغة في إيقاعات الحركي يطير.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
الكتاب ليس لها علاقة بالكشف عن.
Acknowledgments
ونحن ممتنون ستانيسﻻف لازوبولو للحصول على مساعدة مع محتوى الفيديو.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Drosophila Activity Monitor | TriKinetics | DAM2, DAM5 | Measures fly locootion using single infrared beam |
| MatLab | Mathworks | Computing environment and programming language, MatLab should include Optimization and Symbolic Math toolboxes | |
| Drosophila melanogaster | per[S], per[L], iso31(wild type) | Our analysis can be performed with fly mutants of any circadian period |
References
- Pittendrigh, C. S. Circadian systems: general perspective. Biological Rhythms. II, 57-80 (1981).
- Zhang, E. E., Kay, S. A. Clocks not winding down: unravelling circadian networks. Nat Rev Mol Cell Biol. 11 (11), 764-776 (2010).
- Tataroglu, O., Emery, P. The molecular ticks of the Drosophila circadian clock. Curr Opin Insect Sci. 7, 51-57 (2015).
- Plautz, J. D., et al. Quantitative analysis of Drosophila period gene transcription in living animals. J Biol Rhythms. 12 (3), 204-217 (1997).
- Chiu, J. C., Low, K. H., Pike, D. H., Yildirim, E., Edery, I. Assaying locomotor activity to study circadian rhythms and sleep parameters in Drosophila. J Vis Exp. (43), e2157 (2010).
- Helfrich-Förster, C. Differential control of morning and evening components in the activity rhythm of Drosophila melanogaster--sex-specific differences suggest a different quality of activity. J Biol Rhythms. 15 (2), 135-154 (2000).
- Dautzenberg, F. M., Neysari, S. Irreversible binding kinetics of neuropeptide Y ligands to Y2 but not to Y1 and Y5 receptors. Pharmacology. 75 (1), 21-29 (2005).
- Lazopulo, A., Syed, S. A mathematical model provides mechanistic links to temporal patterns in Drosophila daily activity. BMC Neuroscience. 17 (1), 14 (2016).
- Donelson, N., Kim, E. Z., Slawson, J. B., Vecsey, C. G., Huber, R., Griffith, L. C. High-resolution positional tracking for long-term analysis of Drosophila sleep and locomotion using the "tracker" program. PloS ONE. 7 (5), e37250 (2012).
- Schlichting, M., et al. A Neural Network Underlying Circadian Entrainment and Photoperiodic Adjustment of Sleep and Activity in Drosophila. J Neurosci. 36 (35), 9084-9096 (2016).
- Guo, F., et al. Circadian neuron feedback controls the Drosophila sleep-activity profile. Nature. 536 (7616), 292-297 (2016).
