量化飞行昼夜活动的一种计算方法

Summary

本文提出了一种量化飞行节律中主要时间特征的方法。通过拟合参数模型波形, 实现了飞行活动的量化。模型参数描述了每日活动的早晚峰值的形状和大小。

Abstract

在大多数动物和植物中, 昼夜节律时钟协调行为和分子过程, 并使它们与每日暗周期同步。这种时间控制基础的基本机制被广泛地研究使用果蝇, 作为一个模型生物体 .在苍蝇, 时钟通常是研究通过分析多日运动记录。这样的记录显示了一个复杂的双峰模式, 有两个活动的高峰: 黎明时分发生的峰值, 以及黄昏时分发生的傍晚高峰。这两个峰值一起形成一个波形, 它与时钟基因中的正弦振荡非常不同, 这表明除了时钟之外的机制对产生行为数据中的观察到的模式有深远的影响。在这里, 我们提供了使用最近开发的计算方法的说明, 数学描述了飞行活动中的时态模式。该方法符合活动数据的模型波形, 包括四指数术语和九独立的参数, 充分描述的形状和大小的上午和晚上的活动高峰。提取的参数可以帮助阐明基底的动力学机制的基础上普遍观察到的双峰活动模式的飞行节律。

Introduction

生物钟是一种内生的生化振荡器, 周期约24小时, 在动植物中几乎无处不在^1,2。时钟有助于将生物体的内部过程和行为与外部光暗循环同步。自二十世纪六十年代使用果蝇、四腹果蝇以来, 昼夜节律时钟的遗传结构得到了广泛的研究。在这种昆虫中, 生物钟的核心包括四种蛋白质: 周期、永恒、时钟和周期。这些核心组分与其他分子一起形成一个反馈回路, 产生时钟基因的几乎正弦振荡^3,4。在苍蝇的生物钟是广泛的研究使用多日运动记录, 飞行活动是检测到的一个单一的红外光束跨越中间的单个管⁵。一个典型的飞行记录有一个复杂的双峰模式与两个很好的可区分峰: 早晨峰值 (M), 开始在晚上的结束, 并有一个最大的灯打开;和傍晚峰值 (E), 它在一天结束时开始, 在指示灯关闭⁶时具有最大值。有趣的是, 这种行为记录的形状与在分子水平上观察到的简单的正弦振荡有很大的不同, 这暗示了额外的机制对观测到的时间模式的作用。为了更好地理解这些隐藏的机制, 我们开发了一个计算工具, 它提供了对时态模式的定量描述。

在我们的工作中, 运动节律的定义是一个波形, 模仿飞行活动模式。由于简单的正弦波不能用来对活动中观察到的节律变化进行建模, 我们测试了各种信号形状, 以选择最简单的方法来捕捉记录中所看到的所有显著特征。果蝇昼夜节律行为是由时钟神经元的活动控制的, 通常有指数模式的激活和失活⁷。数据的指数动力学和可视化分析促使我们建立一个指数条件的模型, 由四指数组成, 具有九独立参数, 与飞行活动模式⁸相似。除了运动数据外, 我们还分析了它的功率谱。典型的飞行活动谱显示多个峰值在谐波 t₀/2, t₀/3,等, 除了预期的基本峰值在生理周期 t₀。根据傅立叶定理, 只有一个纯正弦波在功率谱中产生一个峰值, 而更复杂的波形在主周期的谐波中显示多个谱峰 (图 1)。因此, 考虑到飞行活动中的正弦时间模式⁸, 数据的峰功率谱在数学上是预期的, 并不一定意味着存在多个周期的振荡。重要的是, 所提出的模型波形的功率谱也显示了主周期所有谐波的峰值, 类似于飞行的运动记录, 从而强调了我们的模型描述的时间和频率上的飞行数据的高保真度。

在时间分辨率为几分钟或更少的情况下, 飞行活动数据出现噪音, 使得很难直接从原始数据中提取参数。分数据进入更长的时间间隔可以降低噪声水平, 但是, 可以改变数据的方式, 可能会影响模型参数的估计。因此, 我们从记录的功率谱中获取参数, 使用从模型函数的傅里叶变换中计算出的期望功率谱的解析表达式⁸ (参见附加文件1的引用⁸)。这种从功率谱获取参数的方法产生了精确的参数值, 而不需要对原始活动数据进行任何附加操作 (如分或过滤)。在参考⁸中描述了模型的数学细节以及对野生类型和突变数据的应用。这里介绍的协议集中于使用计算工具的 step-by 步骤指令。

Protocol

1. 使用果蝇活动监测器 (大坝) 测量飞行运动

注意: 有关详细信息, 请参阅参考 ⁵ 。

1. 在一端和棉花上准备单独的苍蝇管。食物的末端应密封, 以防食物干燥。
   1. 在50毫升的烧杯中放入5-6 克的飞行食物。把食物切成小块, 使它更容易融化.
   2. 连接32个单独的玻璃管和一个橡皮筋.
   3. 将烧杯中的食物加热到微波炉中10-15 秒. 每5秒停止微波炉, 并小心摇动烧杯, 以确保食物的均等融化.
   4. 当食物仍然是液体时, 把准备好的单独的管子放入烧杯中, 然后用食物。把管子上下移动, 这样它们就同样充满了.
   5. 允许食物冷却并固化约1小时.
   6. 食物固体后, 用烧杯中的食物取出管子.
   7. 用蜡封住含有食物的末端。首先, 用纸巾小心地清洗管子, 然后按下管子对蜡。目视检查密封件的质量, 如有必要, 再次重复密封.
   8. 用棉把管子的另一端关上; 棉花将允许空气通过, 同时保持一只苍蝇被锁在管子里.
2. 在每个单独的管道中放置一只苍蝇, 并将管道放置在大坝中.
3. 将监视器放置在恒温恒湿的恒温箱中。根据实验, 设置适当的光/暗条件如下。
   1. 用于进行光/暗实验以使苍蝇在光/暗循环中进行整个实验。不要在分析中使用测量的第一天.
   2. 对于恒定的黑暗实验, 首先保持苍蝇在光/黑暗的条件下, 夹带和同步时钟, 然后切换到恒定的黑暗。不要在分析中使用恒定黑暗的第一天的测量.
4. 收集可在分析中使用的至少四天的数据.
   注: 大坝系统将输出一个单一的文件与移动记录的所有苍蝇在显示器.

2。数据分析

1. 将监视器输出文件拆分为多个单飞活动文件; 每个文件都应是单个列和 #39; .txt 和 #39; 文件与个人飞行运动测量.
2. 运行和 #39; ModelFitPS3 #39; 在 Matlab 命令窗口中使用以下输入参数:
   1. For samplingrate , 设置数据采样时间间隔 (以秒为单位)。例如, 如果每分钟测量一次活动, 则输入60作为 samplingrate.
   2. for bin_interval , 设置搁置数据的时间间隔 (以分钟为单位), 以便更好地进行可视化; 建议的 bin 间隔为 20-30 min.
   3. For 趋势 , 输入 和 #34; 1 和 #34; 如果数据显示基线趋势和 #34; 0 和 #34; 否则; 趋势首先通过拟合第二阶多项式, 然后从数据中减去数据。
3. 在弹出窗口中选择一个单飞活动文件.
   注意: 第一个图形是数据功率谱, 而不是熟悉的活动图。从绘制的功率谱中, 确定主周期 T ₀ : 在生理峰值上单击鼠标左键, 或者在第二个谐波峰值 (在 T ₀ /2) 上用鼠标右键.
4. 在打开的数据图中, 检查上午和晚上的峰值是否可视化。如果没有, 则通过右键单击关系图上的任意位置来更改 bin_interval 值, 并在对话框中输入新的 bin_interval 值。该程序将使用间隔的新值重绘数据。若要接受 bin_interval 值, 请在关系图上的任意位置单击左键.
5. 程序将重新绘制数据, 并显示前五天的活动。在此图中, 单击将在分析中使用的第一个 M 峰值 (有时需要跳过一或两天).
   注意: 该程序将重新绘制的图形从采摘的早晨峰值开始。蓝色和红色线将根据步骤2.4 中确定的期间分别显示 E 峰值和第二天 M 峰值的大致位置.
6. 在同一图形上, 为数据的初步拟合选择数据与模型: 单击以下点 (按此顺序; 请注意, 单击的位置将在底部显示一个红星): (i) M 峰值的顶部;(ii) M 峰值的结束;(iii) 电子山顶的开始;(iv) 山顶;(v) 电子山顶的终点;(vi) 第二天最高的 M 峰值.
7. 请注意, 该程序现在显示了功率谱.
   注意: x 轴现在是以频率给定的。
   1. 在打开的窗口中使用功率谱, 选取将用于拟合模型功率谱的解析表达式的点。在步骤2.4 中检测到的期间标记为红色线。要选取拟合点, 首先粗略确定主周期, 类似于步骤2.4。然后使用滑块, 微调主周期值, 以便在移动滑块后显示的管接头点 (以红色圆圈显示) 将关闭到峰值值.
8. 在视觉峰值选择之后, 单击并 #34; 接受和 #34; 该程序将与分析表达式的选取点配合以计算模型参数.
9. 请注意, 参数和频谱拟合错误保存到文件和 #34; model_fit_parameters. txt 和 #34;; 该程序将另外保存2数字与适合的运动数据和它的功率谱.

Results

这里提出的方法可以量化的主要特点, 在飞行的运动模式。量化是通过将活动数据与由四指数术语组成的模型拟合来实现的:

该模型具有描述活动模式的九独立参数。参数 b_md、_bMR、_bED、_{和 bER}分别定义了晨衰 (md)、晨升 (mr)、夜间衰变 (ED) 和傍晚上升 (ER) 的速率。参数 t₀定义了昼夜节律周期, t_m和 t_e定义 m 和 e 峰值的宽度, h_m和 h...

Discussion

这项工作给出了使用计算工具的说明, 它提供了对飞行运动模式的定量描述。该工具适用于运动数据与一个数学模型, 由四指数术语, 共同描述的形状和大小的 M 和 E 峰。模型参数的最终值是从拟合数据的功率谱得到的, 在这里, 原始数据的使用可以避免数据分或过滤对参数值施加的 artefactual 影响。模型参数可用于进一步研究飞行运动和引起活动峰的机制。

该管接头的质量可以通过两种方法进行评估: 通过对功率谱拟合的目视观察和使用与参数一起计算的拟合误差 (平方和残差)。影响健身质量的关键因素之一是昼夜周期 T₀ (协议步骤 2.8) 的确定。T₀的这个值影响了功率谱和模型参数中峰值的估计。影响 fit 质量的另一个关键步骤是选择数据的初步拟合的起始点 (协议步骤 2.7), 因为 t_M和 t_E值是通过此选择定义的。用户可以通过选择不同的活动天数来定义 t_M和 t_E来探索多个合适的结果。

我们的模型的重...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
果蝇活动监测器	TriKinetics	DAM2， DAM5	使用单红外光束测量苍蝇定位
MatLab	Mathworks		计算环境和编程语言，MatLab 应包括优化和符号数学工具箱
黑腹果蝇		per[S]， per[L]， iso31（野生型）	我们的分析可以用任何昼夜节律时期的果蝇突变体进行