Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

En snabb livsmedelspreferensanalys i Drosophila

Published: February 11, 2021 doi: 10.3791/62051
Automatic Translation
1, 1,2
1Monell Chemical Senses Center, 2Department of Physiology, The Diabetes Research Center, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine

Summary

Vi presenterar ett protokoll för en tvåvals utfodringsanalys för flugor. Denna utfodringsanalys är snabb och lätt att köra och är lämplig inte bara för småskalig laboratorieforskning, men också för beteendeskärmar med hög genomströmning i flugor.

Abstract

För att välja mat med näringsvärde samtidigt som man undviker konsumtion av skadliga agenser behöver djuren ett sofistikerat och robust smaksystem för att utvärdera sin livsmedelsmiljö. Fruktflugan, Drosophila melanogaster, är en genetiskt dragbar modellorganism som ofta används för att dechiffrera de molekylära, cellulära och neurala grunderna för matpreferenser. För att analysera flugmatspreferenser behövs en robust utfodringsmetod. Beskrivs här är en tvåvals utfodringsanalys, som är rigorös, kostnadsbesparande och snabb. Analysen är Petri-dish-baserad och innebär tillsats av två olika livsmedel kompletterade med blått eller rött färgämne till de två halvorna av skålen. Sedan placeras ~ 70 förstjärniga, 2-4-dagars gamla flugor i skålen och får välja mellan blå och röd mat i mörkret i ca 90 min. Undersökning av buken i varje fluga följs av beräkningen av preferensindexet. I motsats till multiwell tallrikar tar varje Petri-maträtt bara ~ 20 s att fylla och sparar tid och ansträngning. Denna utfodringsanalys kan användas för att snabbt avgöra om flugor gillar eller ogillar en viss mat.

Introduction

Trots dramatiska skillnader i smakorganens anatomiska struktur mellan flugor och däggdjur, är flugornas beteendemässiga svar på många tastanta ämnen slående lika däggdjurens. Till exempel föredrar flugor socker1,2,3,4,5 ,6,7,8,aminosyror 9,10, och lågt salt11, som indikerar näringsämnen, men avvisar bittra livsmedel12,13,14,15 som är obehagliga eller giftiga. Under de senaste två decennierna har flugor visat sig vara en mycket värdefull modellorganism för att främja förståelsen av många grundläggande frågor relaterade till smaksensation och matkonsumtion, inklusive tastantdetektering, smaktransduktion, smak plasticitet och utfodringsreglering16,17,18,19,20. Anmärkningsvärt nog har ett antal studier visat att smaktransduktions- och neuralkretsmekanismerna bakom smakuppfattningen är analoga mellan fruktflugor och däggdjur. Därför fungerar fruktflugan som en idealisk experimentell organism, vilket gör det möjligt för forskare att avslöja evolutionärt bevarade begrepp och principer som styr livsmedelsdetektering och konsumtion i djurriket.

För att undersöka smaksensation i flugor är det viktigt att upprätta en snabb och rigorös analys för att objektivt mäta matpreferenser. Under årens lopp har olika utfodringsmetoder, såsom färgämnesbaserade analyser11,12,13,21,22,23, fly proboscis förlängning svarsanalys24, Kapillärmataren (CAFE) analys25,26, Fly Liquid-Food Interaction Counter (FLIC) analys27, och andra kombinatoriska metoder har utvecklats för att kvantitativt mäta matpreferens och / eller matintag för fruktflugor28,29,30,31. Ett av de populära utfodringsparadigmerna är den färgbaserade tvåvalsmatningsanalysen med antingen en multiwell microtiterplatta12,21,32 eller, som beskrivs här, en liten Petri-maträtt11,22 som matningskammare. Denna analys är utformad baserat på insynen i flugens buk. Under denna analys placeras flugor i matkammaren och presenteras med två matalternativ blandade med antingen rött färgämne eller blått färgämne. När analysen är klar verkar flyga buken röd eller blå beroende på vilken mat de har konsumerat.

Både Petri-skålen och multiwell-plate färgämnesbaserade utfodringsanalyser är mycket robusta och ger ungefär samma resultat. Med hjälp av dessa två analyser har många viktiga upptäckter och genombrott gjorts för att dechiffrera de mycket diversifierade receptorerna och cellerna som ansvarar för att känna av matsmak och matstruktur11,12,21,22,32,33. I den färgämnesbaserade analysen är ett experimentellt steg som kräver betydande tid och ansträngning att förbereda och ladda mat i utfodringskammaren. För att minska matberedningen och laddningstiden modifierades denna analys genom att ersätta multiwell microtiterplattan med en liten Petri-skål, som är uppdelad i två lika stora fack. I den Petri-dish-baserade analysen tillsätts två olika livsmedel kompletterade med blått eller rött färgämne till de två halvorna av skålen. Sedan placeras ~ 70 förstjärniga, 2-4-dagars gamla flugor i skålen och får välja mellan blå och röd mat i mörkret i ca 90 min. Buken i varje fluga undersöks sedan och preferensindexet (PI) beräknas.

Denna Petri-dish-baserade tvåvalsmatningsanalys är prisvärd, enkel och snabb. En multiwellplatta kräver cirka 110 s för att fylla, medan varje Petri-maträtt bara tar ~ 20 s. Dessutom kräver multiwellplattan pipettering av små volymer mat i ett stort antal små brunnar (t.ex. 60 eller fler brunnar per tallrik), vilket kräver stor precision och uppmärksamhet. Omvänt kräver den Petri-dish-baserade analysen endast två åtgärder per tallrik. Eftersom utfodringstestet kan involvera ett stort antal replikat sparar petriskålsbaserade analysen en icke-trivial mängd tid och ansträngning. Denna analys ger resultat som motsvarar dem från den multiwell-baserade analysen och har visat sig vara framgångsrika när det gäller att ta itu med många grundläggande frågor i smaksensation, inklusive saltsmakkodning11,smak plasticitet modifierad avmatupplevelse 22, och den molekylära grunden för matstruktur sensation33. Sammanfattningsvis är denna Petri-dish-baserade tvåvalsanalys ett kraftfullt verktyg för att undersöka hur flugor uppfattar yttre och inre näringsmiljö för att framkalla lämpligt utfodringsbeteende.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Montering av analyskammare

OBS: Även om detta protokoll beskriver användningen av en petriskål på 35 mm (figur 1A), kan önskad effekt uppnås med hjälp av alla vattentäta, slätbottnade kärl som kan bisected och täckas.

  1. Dela först en 35 mm Petri-skål genom att fästa en längd av plast (5 mm i bredd och 3 mm i höjd) ner i mittlinjen med vattentätt lim och bilda två vattentäta fack. Kontrollera att tätningen är komplett för att undvika läckage som kan leda till blandning av de två livsmedelssubstraten som analyseras.
    OBS: Efter monteringen, återanvänd apparaten så länge tätningen håller.

2. Förbereda svältflaska

  1. Förbered ett tillräckligt antal tomma plastflygflaskor; komprimera sedan löst ett mjukpapper i botten. Komprimera vävnadspapperet tillräckligt att det fyller utrymmet, men inte så mycket att det bildar en tät massa.
    OBS: Se till att det inte finns några djupa sprickor eller veck i vävnaden, eftersom detta kan leda till att flugor fastnar.
  2. Tillsätt ~3 ml rent vatten till injektionsflaskan så att vävnaden är helt mättad, men det finns inget stående vatten. Se till att det inte finns några stora droppar överflödigt vatten på injektionsflaskan. Alternativt kan du ersätta agarosa med det blötlagda papperet genom att förbereda en 1% w/v agarlösning (utan sackaros) genom att tillsätta 5 ml 1% agarose till varje tom flaska och låta agaros stelna vid rumstemperatur.

3. Våt svält av flugor före experimentet

  1. Påbörja svält 24 timmar före experimenttiden. Under CO2 anestesi, sortera grupper av ~70, 2-4-dagars gamla flyger in i de beredda svältflaskan, märker varje injektionsflaska med genotypen och svälttiden.

4. Reagensinställning

  1. Beredning av färgämnen
    OBS: Innan du utför några experiment är det viktigt att utföra en preliminär kontrollanalys för att bestämma rätt koncentrationer av röda och blå färgämnen att använda.
    1. För kontrollanalysen, förbered en rad utspädningar för varje färgämne och utför utfodringstestet med samma mat med en annan färgfärg. Använd resultaten för att identifiera tvåfärgskoncentrationer (en röd, en blå) som ger en PI på ~ 0 när ingen experimentell förening tillsätts (se avsnitt 7).
      OBS: Till exempel fastställdes den slutliga blå färgkoncentrationen till 50 μM och testades mot en serie röda färgkoncentrationer. Baserat på den röda färgdoseringskurvan var den optimala röda färgämneskoncentrationen 210 μM, vilket gav minimal färgämnesförskjutning (figur 1B). En högre röd färgkoncentration driver flugor för att föredra röd mat, medan en lägre koncentration driver flugor för att föredra blå mat. Förfina försiktigt de blå eller röda färgkoncentrationerna i steg om 1 μM, eftersom skillnader av denna storlek och större kan påverka experimentella resultat.
  2. Beredning av 1% agarose
    1. Kombinera 0,5 g agaros och 50 ml rent vatten (eller någon multipel därav) i ett mikrovågssäkert kärl. Mikrovåg agarosalösningen tills den är upplöst och rör om den efter behov.
  3. Beredning av andra livsmedelskomponenter
    1. Lös upp varje livsmedelskomponent, inklusive sackaros och eventuella experimentella föreningar, i vatten med en 100-faldig eller högre koncentration av den slutliga testade koncentrationen.
      OBS: Den totala volymen av varje livsmedelsingrediens som tillsätts till 1% agar bör inte överstiga 1 ml per 10 ml smält agar. Annars kan agarosen vara för utspädd och kommer inte att stelna på lämpligt sätt.
  4. Beredning av livsmedelsmedier
    1. Blanda agar, färgämne och önskad experimentell förening i koniska polypropylencentrifugrör (15 eller 50 ml); använd vatten i stället för den experimentella tastanten i kontrollmaten. Gör detta medan agaren fortfarande är helt flytande och blanda noggrant med en virvelblandare. Förvara rören i ett vattenbad på 60 °C när de inte används för att förhindra att agarosen härdas innan de fördelas i disk.
  5. Förbereda rätter för experimentet
    OBS: Se till att alla rätter är helt torra innan du börjar.
    1. Pipett 1 ml rött experimentellt matmedium i ena sidan av analysskålen (figur 1A); upprepa för önskat antal rätter. Låt agarosen svalna tills den är fast (3-5 min) och sedan pipetten 1 ml blå kontrollmat i andra sidan disken (figur 1A). Upprepa den här processen med kontrollen rött/experimentellt blått par.
      OBS: Se till att alla rätter är helt inställda innan du påbörjar experimentet. Använd rätterna inom 30 minuter.

5. Inleda tvåvägsmatningsanalysen

  1. Tillfälligt förlama experimentella flyglinjer på is tills inga uppenbara motoriska aktiviteter som flygning och klättring observeras. När flugorna är immobiliserade, vänd försiktigt injektionsflaskan och knacka för att överföra alla flugor till analyskammaren.
    OBS: Kall stöt tar ~3-5 min. Långvarig exponering för kyla kan påverka flugas fysiologi och hälsa och bör därför undvikas.
  2. Placera snabbt locket på kammaren och lägg det åt sidan. När alla flugor har överförts, flytta alla kamrar till ett mörkt, slutet utrymme. Låt analysen pågå i 90 minuter.
    OBS: En mörk miljö minimerar påverkan av flugens visuella väg på utfodringsbeteende och tar bort alla miljösignaler utanför skålen.

6. Avsluta tvåvägsmatningsanalysen

  1. Efter 90 min har gått, överför kamrarna till en -20 °C frys för att offra flugorna. Efter ~1 h, räkna flugorna.
    OBS: Vänd in varje Petri-skål innan du lägger skålen i frysen för att säkerställa att inga flugor kommer att frysas på maten.

7. Tilldela ett preferensindex (PI) för att bestämma livsmedelspreferensen

  1. Under ett standard dissekeringsmikroskop, undersök flugornas bukfärg i varje enskild maträtt. Räkna flugorna som antingen röda, blå eller lila enligt bukens färg (Figur 2A). Räkna flugan om buken är mer än 50% färgad, vilket indikerar robust matning (Figur 2B). Exkludera flugan om buken endast innehåller en liten matfläck, vilket indikerar dålig mat (Figur 2C).
  2. När antalet flugor som äter blå, rött eller både blå och rött livsmedel har räknats, använd följande ekvation för att tilldela varje Petri-maträtt ett preferensindex (PI):

PI = (Antal flugor som äter experimentell mat) - (Antal flugor som äter kontrollmat) / (Antal flugor som äter experimentell mat) + (Antal flugor som äter kontrollmat) + (Antal flugor som äter båda)

PI > 0 indikerar en preferens för den experimentella föreningen, PI < 0 indikerar en aversion mot den experimentella föreningen, och PI = 0 indikerar ingen effekt av föreningen på utfodringsbeteendet.

8. Rengöring av analyskamrarna

  1. Rengör snabbt petriskålarna genom att skrapa ut matsubstratet och skölja dem med ocenterad tvål och vatten. Blötlägg Petri-disken över natten i destillerat vatten. Kontrollera att delningstätningen i varje skål fortfarande är vattentät och låt sedan diskluften torka.
    OBS: Efter att ha sett till att det inte finns någon kvarvarande agarosa eller färgfärgning är petriskålarna redo att användas igen.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

I denna analys delades en 35 mm skål in i två lika stora foderutrymmen, där varje halva av skålen innehöll agarosamat i kombination med antingen blått eller rött färgämne (figur 1A). För att utesluta färgämnesförskjutning förfinades de blå och röda färgkoncentrationerna noggrant för att ge en ungefärlig "0" PI när endast dessa två färgämnen tillsattes (figur 1B). När Petri-skålen var laddad med testad mat överfördes ~ 70 våtsvultna, 2-4-dagars gamla vuxna flugor till skålen, så att de kunde välja mellan de två matalternativen i mörkret. Efter 90 min undersöktes flugornas bukfärg med ett dissekeringsmikroskop. Vanligtvis verkar flug buken blå eller röd om djuret huvudsakligen konsumerar blå eller rödmat ( figur 2A), respektive. Om flugan förbrukar både blått och rött blir buken lila (Bild 2A).

Flugorna som intog stora mängder mat fick poäng (figur 2B), samtidigt som flugorna hoppade över flugorna med otillräckligt matintag (Figur 2C). Denna Petri-dish-baserade analys jämfördes med multiwell-plate-baserade analysen. Resultaten visar att dessa två utfodringsmetoder ger i stort sett samma resultat när det gäller att analysera utfodringssvar på söta, bittra eller salta livsmedel i flugor av vild typ (figur 3A-C). Noterbart är att det går mycket snabbare att förbereda och distribuera mat i Petri-skålen än i multiwellplattan som innehåller 60 brunnar (Figur 3D). Sammantaget är den Petri-dish-baserade analysen en robust och snabbmatningsmetod som kan användas för att snabbt bestämma matpreferensen för flugor.

Figure 1
Figur 1:Tvåvalsanalysanordning och färgdoseringskurva. (A) Två halvor av en petriskål används för att presentera två olika matalternativ. Ena halvan av rätten innehåller blåfärgad mat, och den andra hälften innehåller rödfärgad mat. Förstjärniga flugor placeras i skålen så att de kan konsumera vilken mat de föredrar. (B) Livsmedelspreferens för flugor av vild typ som väljer mellan 1% agaros plus 2 mM sackaros som innehåller antingen 50 μM blått färgämne eller varierande koncentrationer av rött färgämne. Den optimala röda färgämneskoncentrationen är 210 μM. Data representerar ± standardfel av medelvärdet. För varje datapunkt, n = 6 försök. Cirka 70 flugor testades i varje försök. Klicka här om du vill visa en större version av den här figuren.

Figure 2
Bild 2: Fluga bukfärg efter att ha ätit blå, röd eller både blå och röd mat. (A) Representativa bilder av flugor efter att ha intagit blå mat (uppe till höger), röd mat (uppe till vänster), eller båda, vilket gör att buken verkar lila (botten). B)En fluga som uppvisar tillräcklig konsumtion av blå mat. C)En fluga efter intag av en liten mängd blå mat. Klicka här om du vill visa en större version av den här figuren.

Figure 3
Figur 3: Matningssvar på olika smakämnen i flugor av vild typ och matlastningstiden för 60-brunnsplattan vs Petri-diskbaserad matningsanordning. (A) Matpreferens för flugor av vild typ som väljer mellan 2 mM sackaros och 10 mM sackaros. n = 12 försök, unpaired Studentens t-tester. B)Livsmedelspreferens i flugor av vild typ för livsmedel som innehåller 2 mM sackaros med eller utan 10 mM koffein. n = 10 försök, unpaired Studentens t-tester. C)Livsmedelspreferens i flugor av vild typ för livsmedel som innehåller 2 mM sackaros med eller utan 20 mM NaCl. n = 10 försök, unpaired Studentens t-tester. (D) Tid som spenderas på att fylla mat i en 60-brunns tallrik och en Petri-maträtt. n = 12 tallrikar eller rätter, *p < 0,0001, oparerade Students t-tester. Data representerar ± SEM. Förkortningar: n.s. = inte statistiskt signifikant; SEM = standardfel av medelvärdet; NaCl = natriumklorid. Klicka här om du vill visa en större version av den här figuren.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Den här metoden innebär flera viktiga steg där problem kan uppstå. Se först till att flugor intar en tillräcklig mängd mat för att ge stabila data. Om flugor äter dåligt, se till att flugorna har varit våtsvultna i minst 24 timmar och att de experimentella medierna innehåller minst en minimal sackaroskoncentration (2 mM). För att ytterligare stimulera matkonsumtionen, förläng den våta svältperioden efter 24 timmar, beroende på flugornas fysiologiska tillstånd. Om för många flugor misslyckas med att överleva den långvariga svälten, se till att tillräckligt med vatten tillsätts till vävnadspapperet när du utför våt svält i injektionsflaska. Undvik överdrivet vatten som kan dränka flugorna. För det andra tenderar flugor att visa matningsbias mot antingen blått eller rött färgämne om deras koncentrationer inte är noggrant balanserade. Små variationer i färgkoncentrationen kan ha djupgående utfodringseffekter (figur 1B). För att förhindra färgämnesförskjutning bör färgkoncentrationen vara exakt. Om flugor påverkas av färgämnet, förfina försiktigt färgämneskoncentrationen i en ökning av 1 μM och testa sedan olika färgkombinationer för att identifiera det röda/blå färgkoncentrationsparet som ger en PI = 0 när ingen experimentell förening förutom en låg koncentration av sackaros (t.ex. 2 mM) tillsätts. Den optimala röda eller blå färgkonserten bör justeras vid testning av nya fluglinjer eller efter att ha gjort nya färgbestånd. För det tredje, se till att analysen är begränsad till 90 min. Enligt en tidigare studie22kan långvarig utfodring leda till smakanpassning eller desensibilisering.

Jämfört med andra utfodringstekniker, såsom FLIC27- eller CAFE25-analyser, har denna Petri-dish-baserade tvåvalsanalys följande funktioner och fördelar: (1) Enkelhet: denna enhet består endast av en liten Petri-maträtt tudead med en plastavdelare. Eftersom disken och plastavdelarna är billiga och lätta att montera kräver ett helt experiment endast minimal investering. (2) Ändamålsenlighet: Den Petriskålsbaserade anordningen påskyndar foderanalysen avsevärt (figur 3D). Färgbedömningsprocessen är också snabb och enkel med hjälp av ett vanligt dissekeringsmikroskop. Med denna metod kan flugornas smakpreferens mot en viss livsmedelsingrediens snabbt testas. Således är den lämplig för både småskalig forskning och storskaliga genetiska skärmar. (3) Stabilitet: I motsats till andra utfodringsmetoder som endast analyserar ett fåtal flugor i varje anordning möjliggör denna metod kvantifiering av utfodringssvar för ett stort antal vuxna flugor på en gång, vilket avsevärt minimerar effekterna av matningsvariationer bland enskilda flugor. Denna färgämnesbaserade tvåvalsmatningsanalys har visat sig vara rigorös och reproducerbar och har använts för att isolera viktiga flugmutanter med defekter i uppfattande mat smaker och texturer11,22,33.

Som framgår av dessa resultat ger petriskålsbaserad analys i stort sett samma resultat som den multiwellbaserade utfodringsanalysen för söta, bittra och salta smaksvar, även om petriskålsbaserad analys tenderar att ha mindre variationer(figur 3A-C). Ett tidskrävande steg i den färgbaserade utfodringsanalysen är utsläpp av mat i utfodringskammaren. Multiwellplattan, som innehåller 60 eller fler brunnar, kan vara mödosam att ställa in på grund av kravet på exakt lastning av smält agarosamat i 60 eller fler brunnar per tallrik. Det går mycket snabbare att förbereda och lasta mat i Petri-skålen än i multiwellplattan, eftersom Petri-skålen endast innehåller två separata fack (Figur 3D). Således upprätthåller denna Petri-dish-baserade metod inte bara robustheten hos den färgämnesbaserade analysen, men minskar också avsevärt den tid och ansträngning som spenderas i analysberedning, vilket avsevärt ökar kapaciteten och hastigheten hos utfodringsanalysen. Följaktligen kan det lätt användas för att analysera ett stort antal fluglinjer, till exempel i ett genetiskt skärmprojekt.

Medan färgämnesbaserade analyser ger en studieväg med hög genomströmning på grund av deras enkelhet och hastighet, kan de inte fånga information om mer detaljerade kvantitativa aspekter av utfodring som varaktighet eller volym. För att övervinna detta problem kan en höghastighetskamera installeras ovanför skålen, vilket avslöjar mer detaljerad information om utfodringsprocessen, till exempel matningstiden och frekvensen i varje kammare. Dessutom kan flera andra utfodringsparadigmer användas för att komplettera data som samlats in från de färgbaserade experimenten. Automatiska matningsenheter, såsom FLIC27 och flugproboscisen och aktivitetsdetektorn (FlyPAD)34, kan registrera matningens temporala dynamik. CAFE-analysen25 eller manuellautfodringsanalyser 35 kan mäta mängden mat som konsumeras. Ändå har dessa tillvägagångssätt sina egna varningar. Till exempel, jämfört med Petri-skålen eller multiwell-plattan, är automatiska matningsenheter mycket dyra att ställa in i labbet. Dessutom analyserar varje enhet bara några flugor i taget, vilket gör den mer sårbar för variation hos enskilda djur. Eftersom CAFE-analysen förlitar sig på flugornas förmåga att manövrera sina kroppar upp till slutet av kapillärröret som hänger inuti matkammaren, kan resultaten förvirras av motoriska funktionsnedsättningar som inte är relaterade till smaksensation.

Även om andra tillvägagångssätt är kraftfulla i sin egen rätt, kan färgbaserade analyser vara ett effektivare verktyg för att snabbt upptäcka och analysera matpreferenser i flugor. Dessutom kan tvåvalsinstallationen integreras med banbrytande tekniker som optogenetik36 för att selektivt och akut manipulera flugens utfodringsbeteende. Detta kan göras med ena halvan av skålen för ljusaktivering och den andra hälften som en ljusinaktiv kontroll. Direkt aktivering eller inaktivering av specifika nervceller hjälper till att avgöra om de har en roll i att reglera utfodringsbeteenden. Sammanfattningsvis visar dessa resultat att den Petri-dish-baserade tvåvalsmatningsanalysen är en snabb och robust utfodringsmetod som kan hjälpa forskare att analysera utfodringsbeteendet under olika fysiologiska och metaboliska tillstånd.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Författarna förklarar inga intressekonflikter eller konkurrerande ekonomiska intressen.

Acknowledgments

Författarna vill tacka Dr. Tingwei Mi för att hjälpa dem att optimera tvåvalsmatningsanalysen. De vill också tacka Samuel Chan och Wyatt Koolmees för deras kommentarer om manuskriptet. Detta projekt finansierades av National Institutes of Health grants R03 DC014787 (Y.V.Z.) och R01 DC018592 (Y.V.Z.) och ambrose Monell Foundation.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
35 mm Petri dish Fisher Scientific 08-772E
Agarose Thomas Scientific C756P56
Clear adhesive Fisher Scientific NC9884114
Conical centrifuge tubes Fisher Scientific 05-527-90
Dissection microscope Amscope SM-2T-6WB-V331
FCF Brilliant Blue Wako Chemical 3844-45-9
Fly CO2 anesthesia setup Genesee Scientfic 59-114/54-104M
Fly incubator with programmable day/night cycle Powers Scientific Inc. IS33SD
Fly lines
Glass dish (microwave-safe)
Kimwipes Fisher Scientific 06-666A
Media storage bottle Fisher Scientific 50-192-9998
Plastic divider cut to fit the dish from a sheet no thicker than 5 mm
Plastic fly vials Genesee Scientific 32-116
Sucrose Millipore Sigma S9378
Sulforhodamine B Millipore Sigma S9012
Tastant compound of interest
Vortex mixer Benchmark Scientific BV1000
Water bath Fisher Scientific FSGPD05

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Jiao, Y., Moon, S. J., Montell, C. A Drosophila gustatory receptor required for the responses to sucrose, glucose, and maltose identified by mRNA tagging. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 104 (35), 14110-14115 (2007).
  2. Dahanukar, A., Foster, K., van der Goes van Naters, W. M., Carlson, J. R. A Gr receptor is required for response to the sugar trehalose in taste neurons of Drosophila. Nature Neuroscience. 4 (12), 1182-1186 (2001).
  3. Ueno, K., et al. Trehalose sensitivity in Drosophila correlates with mutations in and expression of the gustatory receptor gene Gr5a. Current Biology. 11 (18), 1451-1455 (2001).
  4. Fujii, S., et al. Drosophila sugar receptors in sweet taste perception, olfaction, and internal nutrient sensing. Current Biology. 25 (5), 621-627 (2015).
  5. Wang, Z., Singhvi, A., Kong, P., Scott, K. Taste representations in the Drosophila brain. Cell. 117 (7), 981-991 (2004).
  6. Thorne, N., Chromey, C., Bray, S., Amrein, H. Taste perception and coding in Drosophila. Current Biology. 14 (12), 1065-1079 (2004).
  7. Slone, J., Daniels, J., Amrein, H. Sugar receptors in Drosophila. Current Biology. 17 (20), 1809-1816 (2007).
  8. Dus, M., et al. Nutrient sensor in the brain directs the action of the brain-gut axis in Drosophila. Neuron. 87 (1), 139-151 (2015).
  9. Toshima, N., Tanimura, T. Taste preference for amino acids is dependent on internal nutritional state in Drosophila melanogaster. Journal of Experimental Biology. 215 (16), 2827-2832 (2012).
  10. Melcher, C., Bader, R., Pankratz, M. J. Amino acids, taste circuits, and feeding behavior in Drosophila: towards understanding the psychology of feeding in flies and man. Journal of Endocrinology. 192 (3), 467-472 (2007).
  11. Zhang, Y. V., Ni, J., Montell, C. The molecular basis for attractive salt-taste coding in Drosophila. Science. 340 (6138), 1334-1338 (2013).
  12. Weiss, L. A., Dahanukar, A., Kwon, J. Y., Banerjee, D., Carlson, J. R. The molecular and cellular basis of bitter taste in Drosophila. Neuron. 69 (2), 258-272 (2011).
  13. Moon, S. J., Kottgen, M., Jiao, Y., Xu, H., Montell, C. A taste receptor required for the caffeine response in vivo. Current Biology. 16 (18), 1812-1817 (2006).
  14. Dweck, H. K. M., Carlson, J. R. Molecular logic and evolution of bitter taste in Drosophila. Current Biology. 30 (1), 17-30 (2020).
  15. Lee, Y., et al. Gustatory receptors required for avoiding the insecticide L-canavanine. Journal of Neuroscience. 32 (4), 1429-1435 (2012).
  16. Montell, C. A taste of the Drosophila gustatory receptors. Current Opinion in Neurobiology. 19 (4), 345-353 (2009).
  17. Clyne, P. J., Warr, C. G., Carlson, J. R. Candidate taste receptors in Drosophila. Science. 287 (5459), 1830-1834 (2000).
  18. Liman, E. R., Zhang, Y. V., Montell, C. Peripheral coding of taste. Neuron. 81 (5), 984-1000 (2014).
  19. Scott, K. Gustatory processing in Drosophila melanogaster. Annual Review of Entomology. 63, 15-30 (2018).
  20. Freeman, E. G., Dahanukar, A. Molecular neurobiology of Drosophila taste. Current Opinion in Neurobiology. 34, 140-148 (2015).
  21. Tanimura, T., Isono, K., Yamamoto, M. T. Taste sensitivity to trehalose and its alteration by gene dosage in Drosophila melanogaster. Genetics. 119 (2), 399-406 (1988).
  22. Zhang, Y. V., Raghuwanshi, R. P., Shen, W. L., Montell, C. Food experience-induced taste desensitization modulated by the Drosophila TRPL channel. Nature Neuroscience. 16 (10), 1468-1476 (2013).
  23. Bantel, A. P., Tessier, C. R. Taste preference assay for adult Drosophila. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (115), e54403 (2016).
  24. Shiraiwa, T., Carlson, J. R. Proboscis extension response (PER) assay in Drosophila. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (3), e193 (2007).
  25. Ja, W. W., et al. Prandiology of Drosophila and the CAFE assay. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 104 (20), 8253-8256 (2007).
  26. Diegelmann, S., et al. The CApillary FEeder assay measures food intake in Drosophila melanogaster. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (121), e55024 (2017).
  27. Ro, J., Harvanek, Z. M., Pletcher, S. D. FLIC: high-throughput, continuous analysis of feeding behaviors in Drosophila. PLoS One. 9 (6), 101107 (2014).
  28. Yoshihara, M. Simultaneous recording of calcium signals from identified neurons and feeding behavior of Drosophila melanogaster. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (62), e3625 (2012).
  29. Deshpande, S. A., et al. Quantifying Drosophila food intake: comparative analysis of current methodology. Nature Methods. 11 (5), 535-540 (2014).
  30. Yapici, N., Cohn, R., Schusterreiter, C., Ruta, V., Vosshall, L. B. A taste circuit that regulates ingestion by integrating food and hunger signals. Cell. 165 (3), 715-729 (2016).
  31. Jiang, L., Zhan, Y., Zhu, Y. Combining quantitative food-intake assays and forcibly activating neurons to study appetite in Drosophila. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (134), e56900 (2018).
  32. Moon, S. J., Lee, Y., Jiao, Y., Montell, C. A Drosophila gustatory receptor essential for aversive taste and inhibiting male-to-male courtship. Current Biology. 19 (19), 1623-1627 (2009).
  33. Zhang, Y. V., Aikin, T. J., Li, Z., Montell, C. The basis of food texture sensation in Drosophila. Neuron. 91 (4), 863-877 (2016).
  34. Itskov, P. M., et al. Automated monitoring and quantitative analysis of feeding behaviour in Drosophila. Nature Communications. 5, 4560 (2014).
  35. Qi, W., et al. A quantitative feeding assay in adult Drosophila reveals rapid modulation of food ingestion by its nutritional value. Molecular Brain. 8, 87 (2015).
  36. Simpson, J. H., Looger, L. L. Functional imaging and optogenetics in Drosophila. Genetics. 208 (4), 1291-1309 (2018).

Tags

Neurovetenskap nummer 168
En snabb livsmedelspreferensanalys i <em>Drosophila</em>
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Mack, J. O., Zhang, Y. V. A Rapid… More

Mack, J. O., Zhang, Y. V. A Rapid Food-Preference Assay in Drosophila. J. Vis. Exp. (168), e62051, doi:10.3791/62051 (2021).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter