June 8th, 2018
TreadWheel 利用旋转运动, 通过利用蝇的先天、负 geotaxis, 轻轻诱导成年果蝇运动。它允许分析运动和因素之间的相互作用, 例如基因型、性别和饮食, 以及它们对生理和分子检测的影响, 以评估代谢健康。
这种方法可以帮助回答代谢研究领域的关键问题,例如确定特定的生活方式干预(如运动)是否可以使特定个体受益。通常,刚接触这种方法的个体在第一龄阶段很难识别幼虫。关键是收集与卵几乎相同大小的幼虫。
该技术的主要优点是可用于评估运动在许多实验条件和基因型中的影响。首先,为每个实验组组装产蛋室。将一团酵母糊涂在苹果汁琼脂平板上,并将平板固定在 6 盎司塑料瓶上。
苹果汁琼脂平板是通过在商店购买的苹果汁中制备 3% 琼脂溶液制成的。然后填满 35 x 10 毫米的盘子,沿着墙壁向上移动 3/4。酵母糊是通过将商店购买的活性干酵母与水以每克酵母约 2 毫升蒸馏水的比例混合制成的。
将糊状物松散地覆盖以允许脱气,并在每个板上涂抹约 3 毫米的块。瓶子由聚丙烯制成,必须准备有小孔以便通风。准备好腔室的组件后,继续装载成体。
一旦所需基因型的成虫全部放入瓶中,用板盖住瓶子并用橡皮筋固定组件。确保产卵室的成年果蝇数量足够,可能需要在计划的实验之前几代开始建立种群数量。现在,每天更换苹果汁琼脂板两次,早上一次,晚上一次。
然后让卵在收集的平板上发育 12 到 24 小时,形成第一龄幼虫。要收集这些幼虫,请使用细画笔或由灵活的细针和手柄制成的镐。对于每个实验组,将 50 只一龄幼虫转移到新鲜食品瓶中,让它们发育成虫。
为了确保您能够为每个重复收集足够的幼虫,请确保有研究人员可以有效地收集幼虫,以获得您需要的数量。化蛹后,先用小湿画笔润湿蛹,收集蛹。然后用抹刀轻轻地从小瓶的侧面舀出蛹。
将蛹装入空小瓶中。然后,在羽化后,将成虫转移到标准食品瓶中。羽化后 1 至 5 天,根据性别将果蝇分开,并将每种性别分为两组,实验组和对照组。
将成虫保持在每瓶 50 只苍蝇。每两天给果蝇喂食装有活酵母的新鲜小瓶。虽然可以在不补充活酵母的情况下维持成年人的生活,但我们发现成年人服用这种补充剂后表现更好。
活酵母补充剂是研究人员可以根据其特定研究目标进行修改的变量。该锻炼设备使用由变速电机提供动力的简单皮带和滑轮系统。在使用锻炼设备之前,请取下所有连接到它的小瓶,并使用电源校准其电机速度,使完整的旋转周期为 15 秒。
要对转速进行计时,请将小画笔连接到电机盖上,并调整画笔的位置,使其接触到其中一个旋转支架。然后通过计算每分钟画笔和支架的触点来计算旋转次数。使用校准的机器,进行第一天的运动,通常是星期一。
将样品瓶塞塞入样品瓶中。在对照瓶中为苍蝇留出 1 厘米的空间,在运动瓶中留出 6 厘米的空间。现在将小瓶放入夹具中,让果蝇适应 10 分钟。
该健身器械最多可容纳 48 个样品瓶。在整个多日手术过程中,室温应保持恒定,或者如果需要,可以将运动设备放入培养箱中。实验设计包括每周连续五天的锻炼。
每个锻炼日都包含交替的运动和休息时间。每天,其中一个锻炼时间增加 5 分钟,以便在 5 天的工作周中,所有 4 个锻炼时间都将增加 5 分钟。一旦果蝇适应了环境,就开始第一个锻炼期。
运行机器 15 分钟。在 5 分钟的周期间休息期间,将样品瓶放在夹子上。完成第四个循环运动后,将食品瓶塞放回正常位置,并将果蝇放回培养箱。
为了确定 TreadWheel 上的运动是否影响代谢特性,测量了俄勒冈 R 和黄一白果蝇的甘油三酯储存,并根据果蝇的蛋白质浓度进行了标准化。统计分析显示,运动相互作用影响甘油三酯储存的显着基因型。男性比女性储存更多的甘油三酯,也存在显着的性二态效应。
雌性运动的果蝇的甘油三酯水平明显低于未运动的苍蝇。这在雄性中没有观察到。接下来,通过可变饮食饲养果蝇,进行运动方案,然后在类似 RING 的阴性趋地性测定中进行测试。
在高脂肪饮食中饲养时,雌性爬升率明显高于任何其他治疗。对于雄性来说,只有当他们以正常饮食长大时,运动才能改善攀岩。高脂肪饮食没有效果。
有趣的是,当以正常饮食饲养时,DGRP 153 系列的女性在运动后的攀岩表现有所下降。因此,运动可能不是对所有基因型都一致的积极干预措施。在此程序之后,可以进行其他方法,例如血淋巴葡萄糖测定或寿命分析,以评估运动对 II 型糖尿病或长寿的影响。
这项技术使遗传学和代谢领域的研究人员能够探索运动在维持模式生物果蝇代谢健康中的作用。
TreadWheel利用旋转运动来促进成年果蝇的运动,利用它们天生的负向地向性。这种方法便于研究运动如何与各种因素如基因型、性别和饮食互动,影响代谢健康评估。
Controlled exercise modeling in Drosophila melanogaster using the TreadWheel enables systematic interrogation of genotype-by-environment interactions relevant to metabolic disease risk. This approach supports predictive confidence in early-stage target validation and de-risks translational hypotheses for metabolic health interventions. The platform's scalability and quantitative outputs position it as a reusable asset for portfolio-wide metabolic research.
The TreadWheel protocol integrates from early discovery through lead identification and preclinical metabolic research, enabling iterative hypothesis testing and quantitative phenotyping.