Name: 使用 果蝇 活动监测系统进行耐热性测定:数据分析的可执行应用程序指南 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-12-13T15:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 5 s
Description: 学习使用果蝇活动监测系统（DAM2）测定黑腹果蝇耐热性的方法，通过红外光束记录个体运动并分析击倒时间。该自动化程序可帮助研究人员高效处理大型数据集，深入理解行为热调节机制。

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本项目获得了美国国立卫生研究院普通医学科学国家研究所的机构发展奖（IDeA）资助（5P20GM103427 和 1U54GM115458）。同时得到内布拉斯加大学卡尼尔分校本科生研究学者计划以及内布拉斯加医学中心医学生暑期研究计划的支持。

1. 果蝇饲养
<ol>
	<li>为实验选择合适的果蝇品系。 
	注意：为演示本实验方法，我们使用了瞬时感受器电位 TRPA1 基因敲除品系及其遗传对照品系 w1118。</li>
	<li>根据需要在一致的条件下维持果蝇品系的培养。为遵循本方案，将果蝇品系饲养在25 ˚C、12:12 昼夜循环条件下，并饲以标准培养基（玉米粉、糖蜜和酿酒酵母）。</li>
	<li>使用轻度麻醉将雄性和雌性果蝇分离。 
	注意：根据实验需求，可使用处女蝇或已交配果蝇。
	<ol>
		<li>让成年雄蝇和雌蝇（两个品系分别饲养）交配并产卵5天，随后移除成虫。</li>
		<li>数天后当新成虫开始羽化时，再次清除瓶内成虫。2天后，使用轻度乙醚麻醉将雄蝇和雌蝇分离，并以每管25只果蝇的密度分别饲养使其成熟。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
2. 预处理
<ol>
	<li>施加预处理或独立变量，以定义实验组（遗传、环境、药物或其他因素）。
	<ol>
		<li>按照本方案，将成虫按性别分开，5天后，将其中一半成虫进行预处理：将装有生物体的密封小瓶浸入37 ˚C水浴中持续1小时。对照组则保持在25 ˚C培养箱中。预处理后，让果蝇恢复24小时，再进行耐热性检测。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
3. DAM2 系统设置
<ol>
	<li>将果蝇装入DAM2监测管中，并用棉塞将管的两端封住。如果需要立即评估果蝇的耐热性，则在将果蝇装入监测管时不得使用任何麻醉剂，以避免麻醉暴露可能带来的干扰效应。相反，应使用吸管从保藏小瓶中逐个吸取果蝇至监测管中。</li>
	<li>将检测管放入活动监测仪中，并记录不同组别所对应的插槽编号。 
	注意：若监测仪内的位置可能被视为混杂变量，则可根据实验设计对插槽分配进行随机化。</li>
	<li>DAM2数据采集软件 
	注意：DAM2系统及其软件在公司网站上提供的DAMSystem3软件数据表中有详细说明（参见材料表）。有关具体故障排除和系统功能，请参考DAM2操作说明。以下内容将指导如何在本研究的耐热性检测中使用该系统。
	<ol>
		<li>DAM2系统可监测每根管内单个果蝇穿越红外光束的次数。数据采集软件会按预设的时间间隔对计数进行索引并重置。在偏好设置中，选择检测所用的读数间隔。我们发现15秒的读数间隔在分辨率和读数误差之间达到了良好平衡。 
		注意：建议读数间隔的秒数不应短于所使用的监测仪数量。较短的读数间隔虽可提高检测的时间分辨率，但也可能增加读数错误的发生频率。软件在尝试索引读数时可能出现滞后。此外，使用更新、更快的计算机可显著减少读数错误。</li>
		<li>考虑到读数错误的可能性，应确保运行DAM2数据采集软件的计算机设置为从不进入睡眠或休眠状态，以免中断检测。此外，在数据采集期间，应将自动更新（包括任何由机构控制的网络更新）设置为关闭。</li>
		<li>检查所有监测仪是否已连接并能与软件正常通信。在当前数据标签页下确认每个监测仪的状态指示为绿色。 
		注意：有关不同颜色代码所代表问题的详细信息，请参阅DAMSystem3软件数据表。</li>
		<li>数据采集软件将自动把活动计数写入系统文件夹内数据目录下的文本文件中。为便于后续数据分析，建议在每次开始数据采集前，删除该数据文件夹中的所有文本文件。 
		注意：文本文件会自动重新生成，因此可安全删除旧文件以清除历史数据，不会影响程序运行。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
4. 耐热性检测
<ol>
	<li>将监测器放入检测用培养箱中。</li>
	<li>启动采集软件，并在施加热应激前，让软件以设定的时间间隔（例如，若读取间隔设为 15 秒，则进行 40 次读数或 10 分钟）进行一定时长的索引采集。 
	注意：此步骤可使果蝇对监测管环境进行一定程度的适应，并从安装监测器过程中的移动中恢复。特别是当分析检测期间的活动性时，该适应期可在热应激诱导前建立基础活动水平。根据具体检测的性质，也可跳过此适应阶段，直接将监测器置于已达到应激温度的培养箱中。</li>
	<li>若进行静态（TKD）检测，应在适应期结束后，将培养箱设置为尽快升至设定的有害温度。响应变量将以最后一次记录到运动的时间（即最后一个非零索引）来操作化，用于估算 TKD。
	<ol>
		<li>若进行动态检测，需在适应期后确定温度升高速率。此时所测量的响应变量在技术上仍为时间。最后一次运动记录的时间将对应某一特定温度（CTmax），具体取决于升温速率。</li>
		<li>在采集软件的 DAM 系统显示界面中实时监测活动计数，或直接查看 DAMSystem3 程序文件夹中数据文件夹内的文本文件。请复制文本文件并打开副本，而非直接打开数据文件夹中的原始文件，以避免干扰正在进行的数据记录。</li>
		<li>当所有果蝇均持续数分钟未见任何运动时，停止采集软件。 
	注意：在我们的检测中发现，数分钟的持续无活动状态表明果蝇因热应激已发生生理衰竭，这与经典的手动 TKD 检测中观察到的现象相似。然而，该现象依赖于果蝇的自发逃避行为。因此，若研究中的特定处理可能影响该行为反应，应考虑潜在的混杂因素。此外，根据检测的具体参数（如温度、处理方式），检测持续时间显然会有所不同。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
5. 数据整理与分析
注意：有关如何从 GitHub 下载可执行应用程序以及软件基本功能的演示，请参见补充视频 S1。
<ol>
	<li>数据采集完成后，使用引用的软件（参见材料表）扫描文本文件以检查错误，并为活动数据的分段时间区间选择特定的起始和终止点。如果设置了10分钟的适应期，则从活动记录开始后10分钟处开始分段时间区间。有关分段时间的更多细节，请参见讨论部分。</li>
	<li>打开 HoTDAM! 分析软件，通过点击文件 | 加载监测数据导入已扫描的监测器数据文件。 
	注意：该软件及可执行应用程序可从 GitHub（https://github.com/MatthewR47/HoTDAM）或公司网站的分析软件部分获取。请注意，目前该可执行应用程序仅兼容 Windows 操作系统。</li>
	<li>添加组别标识，以指明各处理组对应 DAM2 监测器中的哪个细胞通道。 
	注意：软件界面的布局与监测器的实际布局相对应。</li>
	<li>点击开始多组定义，弹出对话框以添加将应用于多个细胞通道的组别标识。接受组别标识后，点击相应细胞通道以应用该标识，然后点击停止多组定义。 
	注意：该软件将对 DAMSystem3 数据进行组织，并导出为 .csv 文件，以便在统计分析软件中进一步处理。</li>
	<li>通过点击文件 | 导出击倒数据 | 导出所有监测器或导出选定监测器，将每个监测器内果蝇的 TKD（即最后一个非零索引值）导出为 .csv 文件。输出文件中，每只果蝇的 TKD 将按其组别标识进行组织。</li>
	<li>通过点击文件 | 导出活动数据 | 导出所有监测器或导出选定监测器，将每只果蝇的活动数据导出为 .csv 文件，仅保留时间戳和计数值数据，以简化后续数据处理，同时为每只果蝇分配指定的组别标签。 
	注意：DAMSystem3 数据文件的前几列包含监测器在数据采集期间的内部信息（例如光照监测或错误消息）。计数数据位于第11至42列（详见 DamSystem3 数据表）。使用该分析软件导出活动数据时，将自动删除除时间戳和计数数据列之外的所有列。</li>
	<li>若进行 CTmax 实验，可利用 TKD 和温度升高速率来确定 CTmax。 
	<img alt="临界热最大值的温度变化率公式。" src="/files/ftp_upload/67814/67814eq01.jpg" style="margin: auto;" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="公式 1"> 
	注意：该分析软件采用 C# 编写，具有面向对象的结构（源代码可在 GitHub 获取：https://github.com/MatthewR47/HoTDAM），程序的各个部分可轻松修改，便于根据特定需求进行定制化调整。</li>
</ol>
6. 统计学
注意：根据实验设置的具体情况，可以使用多种不同的测试方法来分析 TKD 数据。
<ol>
	<li>使用生存分析（例如，Cox 回归、Kaplan-Meier）将基因敲低视为实验中每只果蝇都将经历的一个事件。 
	注：有关详细综述，请参见 Bradburn 和 Clark 撰写的四篇系列论文，讨论生存分析及其实施方法5,6,7,8。</li>
	<li>使用方差分析（ANOVA）评估组间差异并比较不同模式，尤其是在针对特定条件验证自动化实验时。</li>
	<li>采用 Kaplan-Meier 生存分析方法分析 TKD 数据。按品系拆分文件，使分析分别进行（例如，针对 TRPA1 和 w1118 品系）。选择时间变量为TKD（单位为min），敲低作为事件，预处理作为因素，性别作为分层变量。</li>
	<li>进行 log-rank、Breslow 和 Tarone-Ware 检验，以比较每一层（即性别）的预处理情况，以示例方式展示多种方法。</li>
	<li>绘制生存曲线图。</li>
</ol>

High-Throughput Heat Tolerance Measurement in Drosophila Using DAM2 Systems

<ol><li>Cowles, R. B., Bogert, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+preliminary+study+of+the+thermal+requirements+of+desert+reptiles%5BTitle%5D)+AND+%22Bull+Am+Mus+Nat+Hist%22%5BJournal%5D)">A preliminary study of the thermal requirements of desert reptiles.</a> Bull Am Mus Nat Hist. 83, 261-296 (1944).</li>
<li>Lutterschmidt, W. I., Hutchison, V. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+critical+thermal+maximum%3A+history+and+critique%5BTitle%5D)+AND+%22Can+J+Zool%22%5BJournal%5D)">The critical thermal maximum: history and critique.</a> Can J Zool. 75, 1561-1574 (1997).</li>
<li>Jørgensen, L. B., Malte, H., Overgaard, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+to+assess+Drosophila+heat+tolerance%3A+Unifying+static+and+dynamic+tolerance+assays+to+predict+heat+distribution+limits%5BTitle%5D)+AND+%22Funct+Ecol%22%5BJournal%5D)">How to assess Drosophila heat tolerance: Unifying static and dynamic tolerance assays to predict heat distribution limits.</a> Funct Ecol. 33 (4), 629-642 (2019).</li>
<li>Rokusek, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((HoTDAM%21+An+easy-to-use+automated+assay+expands+the+inducible+thermotolerance+phenotype+in+Drosophila+melanogaster%3A+Heat+hardening+reduces+motility%5BTitle%5D)+AND+%22Comp+Biochem+Physiol+A+Mol+Integr+Physiol%22%5BJournal%5D)">HoTDAM! An easy-to-use automated assay expands the inducible thermotolerance phenotype in Drosophila melanogaster: Heat hardening reduces motility.</a> Comp Biochem Physiol A Mol Integr Physiol. 286, 111522(2023).</li>
<li>Bradburn, M. J., Clark, T. G., Love, S. B., Altman, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Survival+analysis+part+III%3A+Multivariate+data+analysis+-+Choosing+a+model+and+assessing+its+adequacy+and+fit%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Cancer%22%5BJournal%5D)">Survival analysis part III: Multivariate data analysis - Choosing a model and assessing its adequacy and fit.</a> Br J Cancer. 89 (4), 605-611 (2003).</li>
<li>Bradburn, M. J., Clark, T. G., Love, S. B., Altman, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Survival+analysis+part+II%3A+Multivariate+data+analysis-+An+introduction+to+concepts+and+methods%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Cancer%22%5BJournal%5D)">Survival analysis part II: Multivariate data analysis- An introduction to concepts and methods.</a> Br J Cancer. 89 (3), 431-436 (2003).</li>
<li>Clark, T. G., Bradburn, M. J., Love, S. B., Altman, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Survival+analysis+part+IV%3A+Further+concepts+and+methods+in+survival+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Cancer%22%5BJournal%5D)">Survival analysis part IV: Further concepts and methods in survival analysis.</a> Br J Cancer. 89 (5), 781-786 (2003).</li>
<li>Clark, T. G., Bradburn, M. J., Love, S. B., Altman, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Survival+analysis+part+I%3A+Basic+concepts+and+first+analyses%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Cancer%22%5BJournal%5D)">Survival analysis part I: Basic concepts and first analyses.</a> Br J Cancer. 89 (2), 232-238 (2003).</li>
<li>Hazra, A., Gogtay, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biostatistics+series+module+9%3A+survival+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Indian+J+Dermatol%22%5BJournal%5D)">Biostatistics series module 9: survival analysis.</a> Indian J Dermatol. 62 (3), 251-257 (2017).</li>
<li>Stevenson, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+relative+importance+of+behavioral+and+physiological+adjustments+controlling+body+temperature+in+terrestrial+ectotherms%5BTitle%5D)+AND+%22Am+Nat%22%5BJournal%5D)">The relative importance of behavioral and physiological adjustments controlling body temperature in terrestrial ectotherms.</a> Am Nat. 126 (3), 362-386 (1985).</li>
<li>Grigg, G. C., Beard, L. A., Augee, M. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+evolution+of+endothermy+and+its+diversity+in+mammals+and+birds%5BTitle%5D)+AND+%22Physiol+Biochem+Zool%22%5BJournal%5D)">The evolution of endothermy and its diversity in mammals and birds.</a> Physiol Biochem Zool. 77 (6), 982-997 (2004).</li>
<li>Soto-Padilla, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Thermosensory+perception+regulates+speed+of+movement+in+response+to+temperature+changes+in+Drosophila+melanogaster%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Biol%22%5BJournal%5D)">Thermosensory perception regulates speed of movement in response to temperature changes in Drosophila melanogaster.</a> J Exp Biol. 221 (10), jeb174151(2018).</li>
<li>Hoffmann, A. A., Sørensen, J. G., Loeschcke, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptation+of+Drosophila+to+temperature+extremes%3A+bringing+together+quantitative+and+molecular+approaches%5BTitle%5D)+AND+%22J+Therm+Biol%22%5BJournal%5D)">Adaptation of Drosophila to temperature extremes: bringing together quantitative and molecular approaches.</a> J Therm Biol. 28 (3), 175-216 (2003).</li>
<li>Terblanche, J. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ecologically+relevant+measures+of+tolerance+to+potentially+lethal+temperatures%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Biol%22%5BJournal%5D)">Ecologically relevant measures of tolerance to potentially lethal temperatures.</a> J Exp Biol. 214 (22), 3713-3725 (2011).</li>
<li>Rezende, E. L., Castaneda, L. E., Santos, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tolerance+landscapes+in+thermal+ecology%5BTitle%5D)+AND+%22Funct+Ecol%22%5BJournal%5D)">Tolerance landscapes in thermal ecology.</a> Funct Ecol. 28 (4), 799-809 (2014).</li>
<li>MacLean, H. J., Hjort Hansen, J., Sørensen, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validating+the+automation+of+different+measures+of+high+temperature+tolerance+of+small+terrestrial+insects%5BTitle%5D)+AND+%22J+Insect+Physiol%22%5BJournal%5D)">Validating the automation of different measures of high temperature tolerance of small terrestrial insects.</a> J Insect Physiol. 137, 104362(2022).</li>
<li>Gioia, A., Zars, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Thermotolerance+and+place+memory+in+adult+Drosophila+are+independent+of+natural+variation+at+the+foraging+locus%5BTitle%5D)+AND+%22J+Comp+Physiol+A%22%5BJournal%5D)">Thermotolerance and place memory in adult Drosophila are independent of natural variation at the foraging locus.</a> J Comp Physiol A. 195, 777-782 (2009).</li>
<li>Kjærsgaard, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effect+of+developmental+temperature+fluctuation+on+wing+traits+and+stressed+locomotor+performance+in+Drosophila+melanogaster%2C+and+its+dependence+on+heterozygosity%5BTitle%5D)+AND+%22Evol+Ecol+Res%22%5BJournal%5D)">The effect of developmental temperature fluctuation on wing traits and stressed locomotor performance in Drosophila melanogaster, and its dependence on heterozygosity.</a> Evol Ecol Res. 14 (7), 803-819 (2012).</li>
<li>Bak, N. K., Rohde, P. D., Kristensen, T. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Strong+sex-dependent+effects+of+malnutrition+on+life-+and+healthspan+in+Drosophila+melanogaster%5BTitle%5D)+AND+%22Insects%22%5BJournal%5D)">Strong sex-dependent effects of malnutrition on life- and healthspan in Drosophila melanogaster.</a> Insects. 15 (1), 9(2023).</li>
<li>Bettencourt, B. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Natural+variation+in+Drosophila+stressed+locomotion+meets+or+exceeds+variation+caused+by+Hsp70+mutation%3A+analysis+of+behavior+and+performance%5BTitle%5D)+AND+%22Behav+Genet%22%5BJournal%5D)">Natural variation in Drosophila stressed locomotion meets or exceeds variation caused by Hsp70 mutation: analysis of behavior and performance.</a> Behav Genet. 393, 306-320 (2009).</li>
<li>Kjærsgaard, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Locomotor+activity+of+Drosophila+melanogaster+in+high+temperature+environments%3A+plastic+and+evolutionary+responses%5BTitle%5D)+AND+%22Clim+Res%22%5BJournal%5D)">Locomotor activity of Drosophila melanogaster in high temperature environments: plastic and evolutionary responses.</a> Clim Res. 43 (1-2), 127-134 (2010).</li>
</ol>

作者声明不存在利益冲突。

本文所述的耐热性测定方法具有多功能性和可扩展性。我们此前已发表了一项验证研究，将HoTDAM!方法与经典的基于观察的TKD测定法进行了比较，发现自动化测定法在多个因素上呈现出相同的总体趋势4（图3）。换句话说，与传统的手工TKD测定法一样，DAM2自动化测定法能够根据性别、测定温度、热适应预处理以及测定前热适应预处理后的恢复时间来区分生物个体。尽管自动化测定法被认为更具客观性，因为其TKD结果不依赖研究人员的主观观察，但我们的数据并未表明该方法在检测效应方面明显优于手工测定法。我们发现两种测定方法在精确度方面相当，甚至在某些方面，自动化测定法的效应量略小（详见Rokusek等4发表的补充材料中关于验证研究中自动化DAM2测定法与手工观察法的详细描述性统计与方差分析数据）。造成这一现象的原因可能与两种测定方法在TKD测量指标上的内在差异有关，下文将对此进行详细讨论。
<img alt="分析TKD与检测温度、恢复时间、性别关系的图表；比较人工法与DAM2方法。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67814/67814fig03.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图3"> 
图3自动化DAM2检测法与经典基于观察的TKD检测法的比较 图中显示平均 TKD（分钟）及其误差线为平均值的标准误。比较的独立因素为（A) 性别与检测温度，（B）通过测定温度使硬化，（C）性别与恢复时间的关系，（D）按性别硬化，（E) 通过恢复时间测定反应温度，以及（F) 恢复时间对硬化的影响。自动化检测中的绝对TKD往往较长，但两种检测方法在各因素下的总体趋势一致。此图源自Rokusek等人的研究。 4缩写：TKD = 击倒所需时间。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67814/67814fig03large.jpg" target="_blank">请点击此处以查看此图的放大版本。</a>
此处展示的示例数据来自与我们最初验证实验完全独立的实验，且使用了不同的果蝇品系。该检测方法（TKD 和活动性）对 w1118 品系的硬化预处理效应具有敏感性（我们在原始实验中使用的是Canton S野生型品系），这表明该检测方法的基本功能在不同条件下具有稳定性，尽管目前仅测试了少数品系。该检测方法具有良好的通用性，不仅限于TKD的测量。由于在本实验中TKD被定义为运动活动的停止，若已知温度上升速率，则可据此确定CTmax。最后，该检测方法完全自动化，可通过增加更多活动监测仪轻松实现通量扩展，从而实现比人工观察方法大得多的样本量。
进行该实验及数据分析时需考虑的一些关键点如下：应使用能够快速达到设定温度的培养箱，以便将监测装置在培养温度下放入培养箱后，可静置一段时间以适应新环境，然后再施加热应激。如果温度上升过慢，则该实验将更接近于动态临界高温（CTmax）实验，而非静态热击倒（TKD）实验。例如，若软件在施加热应激前已采集了40个时间点以建立基线，则软件可从第40个时间点开始输出用于TKD测定和数据分析的数据文件。起始点以软件记录的时间戳为准，因此需注意索引间隔（例如，若索引间隔为15秒，则40个索引对应10分钟）。
文件扫描软件还可用于对索引进行“分箱”处理，并可对计数值进行求和或取平均值。例如，当我们绘制活动数据图时（见下文），我们将每四个索引合并为一组并对计数值求和（即，将活动数据以每分钟为单位导出，而不是每15秒）。需要注意的是，在分箱时，文件扫描软件不允许以非整分钟的时间作为起始时间点（以时间戳为准）。例如，如果第一个索引的时间为12:10:15，索引间隔设为15秒，则以1分钟为单位的分箱将从最近的下一个整分钟开始（例如，12:11:00）。因此，如果计划在分析中使用以分钟为单位的活动数据，但又希望TKD数据具有15秒的时间分辨率，则应在距离最近整分钟前的15秒内（例如，12:09:45之后至12:10:00之前）启动数据采集软件。这一限制的原因在于，数据采集软件使用计算机系统时钟作为时间戳，而DAMSystem3系统在设计时可能主要考虑了睡眠研究的应用需求。
在统计学方法用于TKD比较方面，我们认为生存分析比简单比较各组的平均或中位敲低时间能提供更多信息。生存曲线可直观展示实验过程中种群敲低随时间变化的趋势。同样，统计检验可根据研究中提出的具体问题进行选择。例如，广义Wilcoxon检验更重视早期事件，而log-rank检验对所有时间点赋予相同权重，对后期时间点的差异更为敏感。如果风险比不成比例（即生存曲线交叉），则Tarone-Ware检验更为严谨。由于在本实验中不应存在数据删失（所有生物个体最终都会发生事件，即被敲低），因此可以采用非参数的秩和检验方法，如Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验，并结合Kaplan-Meier生存曲线9。如果研究关注的是在特定时间长度后的敲低情况，而非所有生物个体均被敲低后的TKD，则使用生存分析以及log-rank检验或广义Wilcoxon检验能够有效处理删失数据（即在实验结束时并非所有生物个体都已停止运动或倒下的情况）。我们在表2中提供了log-rank、广义Wilcoxon和Tarone-Ware检验的结果作为示例。
在热应激过程中，且在达到临界最高温度（CTmax）之前，行为改变（例如逃避行为）可作为应对机制。这些先天的行为策略在动物界中具有高度保守性，对于变温动物而言尤为重要，因其代谢性体温调节能力较弱。10,11显然，行为是变温动物热应激表型的一个重要方面，但目前针对热耐受行为特征的研究仍相对较少。由于本文所描述的方法依赖于个体在热应激下运动活动特征性的增加，因此该检测非常适合用于探究热应激反应中的运动行为特征。然而，这种对自发活动的依赖也带来了一些局限性。在研究热应激运动反应的各个组分时，尤其需要牢记的是，热击倒温度（TKD）与活动水平本质上是相互关联的。为了说明本方法在某些情况下的局限性，本文提供了来自 TRPA1 缺乏温度感知能力的生物体。当生物体缺乏TRPA1受体时，果蝇不会表现出对热刺激的典型运动反应12在所示的代表性数据中，活动反应在 TRPA1 生物体的反应减弱。由于该测量值代表的是不同的运动反应，因此TKD测量结果将难以与野生型生物体进行直接比较。
结果的普适性以及与经典热耐受实验的直接比较也可能存在局限性（图3）。通常，基于观察的实验方法会引入机械刺激或其他刺激，以确认不活动的生物体确实发生了生理功能衰竭，而不仅仅是缺乏自发活动3,13。由于我们的实验依赖于自发活动，因此在热击倒温度（TKD）的操作定义上存在本质差异，这可能使比较变得复杂。换句话说，我们将TKD定义为运动活动的停止，而经典实验方法通常将其定义为生理功能的崩溃。此外，我们所描述的自动化实验依赖加热空气，而手动实验通常使用水浴，因而具有更高效的热传递效率。这些不同实验方法之间的比较局限性，限制了自动化方法在普适性方面的应用。与此同时，已有研究报道，基于观察的方法在不同研究之间的直接比较也存在类似问题2,14,15。我们认为，尽管存在上述局限性，自动化实验仍是估算热耐受性（以TKD或CTmax表示）的一种可行手段。
针对热击昏迷温度（TKD）和临界热最大值（CTmax）的其他自动化耐热性检测方法已在文献中已有报道16,17,18,19，其中一些研究采用了DAM2活动监测仪18,19。此外，已有至少几项研究利用基于视频的方法16,20,21以及DAM2活动监测仪20，来分析果蝇在急性热应激条件下的活动模式，以评估其耐热性。因此，包括使用DAM2系统在内的耐热性检测自动化并非新概念。本实验方法的创新性和价值在于，HoTDAM!（分析）软件极大地方便了数据管理。活动数据通常难以处理，若缺乏针对特定情况定制的软件或脚本，即使从大型数据集中提取最基本的指标（例如TKD），也可能耗时且繁琐。HoTDAM! 是一款免费软件，提供功能完整的可执行应用程序，界面简洁、易于操作，无需任何编程经验。此外，该软件采用面向对象方式编写，并配有详细文档，便于修改。因此，HoTDAM! 可根据具体需求轻松定制。源代码与可执行程序一并提供。我们希望HoTDAM! 能够为初次开展耐热性检测的实验室提供一种简便测量TKD和CTmax的手段，同时也能为已有经验的实验室提供可定制的软件工具，以提升数据管理效率。

变温动物在热应激下通常表现出运动活动增加。这一现象数十年来已被研究人员所注意，其特征性行为反应由 Cowles 和 Bogert 于 1944 年描述1。他们指出，处于热应激下的生物体首先会表现出运动活动增强。随着热应激加剧，短暂的活动爆发与静止期交替出现。当温度达到生物体无法再维持协调运动时，即为临界热最大值（CTmax）。随后出现肌肉痉挛，最终导致生物体发生生理崩溃1,2。这种崩溃&#160;难以明确定义，其状态类似于&#34;热僵直、昏迷或死亡&#34;2。本文将使用生理崩溃&#160;这一术语，理论上指代热应激这一模糊的终点状态。
黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）及其他小型昆虫是研究热应激的宝贵模型。为了估算构成耐热性这一复杂性状集合中的至少一部分特征，许多研究人员曾手动观察生理功能衰竭发生的时间和温度，分别代表击倒时间（TKD）和临界热最大值（CTmax）。尽管这些手动检测方法已被广泛确立，但仍存在一些缺陷。生理功能衰竭的操作定义可能难以建立，并难以恰当地适用于所有情况，尤其是在观察者经验不足时。例如，生物体从肌肉痉挛到完全衰竭的转变发生在哪个时间点？在衰竭发生前，肌肉痉挛和癫痫样活动的模式可能难以预测，这会增加准确观察的难度2,3，从而威胁结果的准确性与精确性。同时，观察难度也限制了单次实验可检测的生物个体数量，制约了实验的可扩展性。
由于活动性增加是对热刺激的一致性反应，而TKD和CTmax本质上是活动停止的临界点，因此我们尝试采用TriKinetics公司的果蝇活动监测仪（DAM2）来实现耐热性检测的自动化。我们近期发表了一种基于DAM2系统并配有易于使用的软件的自动化检测方法4。该检测方法通过将多种因素下基于TKD的耐热性测量结果与经典的依赖人工观察的TKD检测方法进行比较，完成了验证。我们还进一步探究了TKD检测中的运动活动成分，以更深入地表征可诱导的热耐受表型。我们将该检测方法及其配套软件命名为HoTDAM!（利用果蝇活动监测系统进行耐热性检测）。本文中，我们详细描述了使用DAM2系统和HoTDAM!软件进行自动化耐热性检测的方法。该方法操作简便，易于扩展，可同时对大量生物个体进行测量。
在本研究中，我们对温度感受突变果蝇（瞬时受体电位锚蛋白1；&#160;TRPA1）及其遗传对照（white1118；w1118）进行了热击倒（TKD）实验。选择这些生物体是为了突出在热应激过程中表现出的特征性活动增加对该实验的重要性。具体而言，TRPA1 果蝇不表现出这种逃避行为，说明了保守的行为反应与热耐受性评估指标（如TKD）之间的内在联系。我们对雌性和雄性果蝇均进行了实验，并实施了热适应预处理。此处展示的代表性结果来自全新的实验，不同于此前已发表的原始验证实验所使用的数据。

<table><tbody><tr><td>14 mL 聚苯乙烯试管</td><td>Falcon</td><td>352057</td><td></td></tr><tr><td>30 加仑鱼缸</td><td>Wal-mart</td><td></td><td></td></tr><tr><td>8 盎司瓶子</td><td>Genesee</td><td>32-129F</td><td></td></tr><tr><td>恒温恒湿培养箱</td><td>Memmert</td><td>HPP750eco</td><td></td></tr><tr><td>玉米粉</td><td>Lab Scientific</td><td>FLY801010</td><td></td></tr><tr><td>DAM2&amp;nbsp; 果蝇活动监测仪</td><td>TriKinetics</td><td>DAM2</td><td>(DAMSystem3 数据表) https://www.trikinetics.com/Downloads/DAMSystem%20Price%20List%202024.7.pdf</td></tr><tr><td>DAMSystem 数据采集软件</td><td>TriKinetics</td><td></td><td>免费下载</td></tr><tr><td>果蝇琼脂</td><td>Lab Scientific</td><td>FLY80201</td><td></td></tr><tr><td>乙醇</td><td>Fisher Scientific</td><td>BP82011</td><td></td></tr><tr><td>乙醚</td><td>Fisher Scientific</td><td>E134-4</td><td></td></tr><tr><td>FileScan 软件</td><td>TriKinetics</td><td></td><td>用于扫描文本错误、数据分箱和输出</td></tr><tr><td>Genesee 瓶用封口棉</td><td>Genesee</td><td>49-100</td><td></td></tr><tr><td>Genesee 试管用封口棉</td><td>Genesee</td><td>49-102</td><td></td></tr><tr><td>Genesee 试管</td><td>Genesee</td><td>32-113RL</td><td></td></tr><tr><td>HoTDAM 软件</td><td>Github 或 Trikinetics</td><td></td><td>https://github.com/MatthewR47/HoTDAM</td></tr><tr><td>浸入式循环加热器</td><td>PolyScience</td><td>MX-CA11B</td><td></td></tr><tr><td>糖蜜</td><td>Lab Scientific</td><td>FLY80084</td><td></td></tr><tr><td>丙酸</td><td>Fisher Scientific</td><td>A258-500</td><td></td></tr><tr><td>DAM2 用 Pyrex 玻璃管 5 × 65 mm</td><td>TriKinetics</td><td>PGT 5x65</td><td>https://www.trikinetics.com/Downloads/DAMSystem%20Price%20List%202024.7.pdf</td></tr><tr><td>小型毛笔</td><td>Wal-mart</td><td></td><td></td></tr><tr><td>SPSS Statistics</td><td>IBM</td><td></td><td></td></tr><tr><td>丙酸钠（tegosept）</td><td>Lab Scientific</td><td>FLY55015</td><td></td></tr><tr><td>面包酵母（torula yeast）</td><td>MP Biomedicals</td><td>290308505</td><td></td></tr><tr><td>&lt;em&gt;TRPA1 &lt;/em&gt;突变品系</td><td>Bloomington Stock center</td><td>26504</td><td>&lt;em&gt;w[1118]; TI{w[+mW.hs]=TI}TrpA1[1]&lt;/em&gt;</td></tr><tr><td>&lt;em&gt;w1118 &lt;/em&gt;品系</td><td>Bloomington Stock center</td><td>3605</td><td></td></tr></tbody></table>

使用drosophila活动监测系统进行耐热性测定：数据分析可执行应用程序指南

Heat Tolerance Assays Using the Drosophila Activity Monitor System: A Guide to an Executable Application for Data Analysis

热耐受性研究&#8239;黑腹果蝇 几十年来，研究人员一直对热耐受性特别关注，通常通过监测生物在高温暴露后失能时间（TKD）来评估其热耐受能力。传统方法是将果蝇单独饲养于小瓶中，并置于恒温水浴内，随后由研究人员人工观察并记录TKD。尽管该方法已被广泛使用，但在实施人工检测时，仍存在主观性问题，以及对“完全停止活动”（包括肌肉痉挛）这一可操作定义的一致性应用困难。我们开发了一种基于TriKinetics系统的高通量自动化热耐受检测方法 果蝇 活动监测仪（DAM2）。为配合DAM2系统使用，我们编写了一个程序并制作了易于操作的可执行文件，可自动从活动数据中读取最后一次运动的时间。该脚本随后将每只果蝇的热致瘫痪时间（TKD）写入.csv文件。我们的数据显示，这种自动化的DAM2方法具有一致性和可靠性。同时，由活动计数数据生成的活动谱也具有研究价值。这些活动谱可以被整合起来，有望将热耐受性检测扩展至包括目前研究较少的热耐受行为学组分。本实验方案将详细描述如何使用DAM2系统和HoTDAM!软件来评估热耐受性 D. melanogaster

TRPA1 和 w1118 品系的分析分别进行。截尾百分位时间及其他描述性统计结果见表1。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td colspan="6">百分位数a</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>性别</td>
			<td>处理方式</td>
			<td></td>
			<td colspan="2">25.00%</td>
			<td colspan="2">50.00%</td>
			<td colspan="2">75.00%</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>N</td>
			<td>估计值</td>
			<td>标准误</td>
			<td>估计值</td>
			<td>标准误</td>
			<td>估计值</td>
			<td>标准误</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>W1118</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>雌性</td>
			<td>对照</td>
			<td>16</td>
			<td>42.50</td>
			<td>0.43</td>
			<td>40.75</td>
			<td>2.00</td>
			<td>38.75</td>
			<td>0.43</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>硬化处理</td>
			<td>16</td>
			<td>48.75</td>
			<td>4.55</td>
			<td>43.25</td>
			<td>2.50</td>
			<td>38.50</td>
			<td>1.95</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>雄性</td>
			<td>对照</td>
			<td>16</td>
			<td>43.25</td>
			<td>1.88</td>
			<td>39.75</td>
			<td>0.25</td>
			<td>37.00</td>
			<td>2.38</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>硬化处理</td>
			<td>16</td>
			<td>46.50</td>
			<td>5.63</td>
			<td>35.50</td>
			<td>2.00</td>
			<td>30.75</td>
			<td>3.03</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TRPA1</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>雌性</td>
			<td>对照</td>
			<td>16</td>
			<td>34.25</td>
			<td>2.17</td>
			<td>29.25</td>
			<td>7.50</td>
			<td>21.50</td>
			<td>0.72</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>硬化处理</td>
			<td>15</td>
			<td>37.25</td>
			<td>4.84</td>
			<td>28.75</td>
			<td>1.77</td>
			<td>25.75</td>
			<td>0.86</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>雄性</td>
			<td>对照</td>
			<td>15</td>
			<td>38.25</td>
			<td>3.29</td>
			<td>32.00</td>
			<td>1.29</td>
			<td>24.50</td>
			<td>7.92</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>硬化处理</td>
			<td>16</td>
			<td>27.50</td>
			<td>0.72</td>
			<td>25.75</td>
			<td>1.00</td>
			<td>22.75</td>
			<td>6.06</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
表1：Kaplan-Meier生存分析的描述性统计 w1118 和 TRPA1 果蝇。 百分位数 TKD 值以分钟为单位。硬化指在 37 ˚C 预处理后，恢复 24 小时，再进行 39 ˚C 热激。对照组在整个预处理期间保持在 25 ˚C。注：在生存分析中，75th 百分位数是指75%的样本仍持续表现出活性的最晚时间。
对于 w1118  果蝇，Log-rank 检验发现，经硬化处理的雌性与对照组雌性在击倒概率上存在显著差异（p = 0.026），表现为在实验过程中，经硬化处理的雌性因热应激而被击倒的概率更低。与此同时，Log-rank 检验显示，在经硬化处理与对照组的 w1118  雄性之间，击倒概率无显著差异（p = 0.798）。对于 TRPA1 雌性，通过 Log-rank 检验未发现经硬化处理与对照组个体在击倒概率上的显著差异（p = 0.547）。最后，对于 TRPA1 雄性，Log-rank 检验发现经硬化处理与对照组个体在击倒概率上存在显著差异（p = 0.014），其中对照组个体因热应激而被击倒的概率更低。所有生存分析结果（包括广义 Wilcoxon 检验和 Tarone-Ware 检验）见表2，生存曲线见图1。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>性别</td>
			<td></td>
			<td>χ2</td>
			<td>df</td>
			<td>p-值</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>W1118</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>雌性</td>
			<td>Log Rank (Mantel-Cox)</td>
			<td>4.96</td>
			<td>1</td>
			<td>0.026</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Breslow (Generalized Wilcoxon)</td>
			<td>1.72</td>
			<td>1</td>
			<td>0.190</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Tarone-Ware</td>
			<td>3.07</td>
			<td>1</td>
			<td>0.080</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>雄性</td>
			<td>Log Rank (Mantel-Cox)</td>
			<td>0.07</td>
			<td>1</td>
			<td>0.798</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Breslow (Generalized Wilcoxon)</td>
			<td>0.86</td>
			<td>1</td>
			<td>0.353</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Tarone-Ware</td>
			<td>0.32</td>
			<td>1</td>
			<td>0.572</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TRPA1</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>雌性</td>
			<td>Log Rank (Mantel-Cox)</td>
			<td>0.36</td>
			<td>1</td>
			<td>0.547</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Breslow (Generalized Wilcoxon)</td>
			<td>0.45</td>
			<td>1</td>
			<td>0.503</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Tarone-Ware</td>
			<td>0.36</td>
			<td>1</td>
			<td>0.549</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>雄性</td>
			<td>Log Rank (Mantel-Cox)</td>
			<td>6.01</td>
			<td>1</td>
			<td>0.014</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Breslow (Generalized Wilcoxon)</td>
			<td>4.19</td>
			<td>1</td>
			<td>0.041</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Tarone-Ware</td>
			<td>5.20</td>
			<td>1</td>
			<td>0.023</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
表2：比较经预处理与对照组的 w1118  和 TRPA1 雌雄果蝇在保持活跃状态概率上的显著性检验。 “硬化”指在37 ˚C下进行预处理，随后恢复24小时，再接受39 ˚C的热激处理。对照组生物在整个预处理期间保持在25 ˚C环境中。
<img alt="对照组与强化处理条件下TKD的生存函数图；雄性/雌性W1118、TRPA1品系" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67814/67814fig01.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图1"> 
图1：生存曲线显示了在TKD检测过程中仍保持活性的生物体比例 w1118 和 TRPA1 果蝇。 硬化处理指在37 °C预处理后，恢复24小时，再进行39 °C热激。对照组生物在整个预处理期间保持在25 °C。TKD指引入39 °C热应激后的时间（单位：分钟）。缩略语：TKD = 击倒时间；TRPA1 = 瞬时受体电位锚蛋白1. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67814/67814fig01large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的放大版本。</a>
硬化组与对照组 TRPA1 及 w1118 雄性和雌性果蝇的平均活动随时间的变化如图2所示。
<img alt="W1118 和 TRPA1 品系在对照组与硬化处理组中的活动水平：时间序列图分析" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67814/67814fig02.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图2"> 
图2：平均活性随时间变化 w1118 和 TRPA1 在整个TKD检测过程中饲养果蝇。 缩写：TKD = 沉默时间；TRPA1 = 瞬时受体电位锚蛋白1. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67814/67814fig02large.jpg" target="_blank">请点击此处以查看此图的放大版本。</a>
分析活动数据的方法可能多种多样且具有创新性，尤其是在考虑组效应并结合TKD时。由于在热耐受期间的活动分析研究相对较少，我们并未探索可能存在的新颖统计学方法来分析活动数据。此类统计学检验需要进行更为广泛的文献综述和讨论，超出了本文的适当范围。因此，我们仅将每组（预处理组或对照组）的平均活动量随时间变化绘制成图，因为我们此前已发表过该方法，并附有适当的文献综述以说明活动变化情况。
补充视频 S1：从 GitHub 下载可执行程序及软件基本功能的操作指南。 最新版本（目前仅兼容 Windows 系统）可在指定的 GitHub 页面（https://github.com/MatthewR47/HoTDAM）获取，或通过公司网站的分析软件部分中的索引链接访问。下载版本后，需解压文件，然后即可运行 HoTDAM! 应用程序。杀毒软件可能会阻止该程序运行，此时可能需要为该应用程序授予相应权限。启动界面后，可上传扫描得到的 DAM2 数据（文件扫描软件）（文件 | 加载监测数据）。分组指定界面展示活动监测仪的布局，允许用户逐个或通过多选分组定义功能批量为试管指定处理组。所有监测仪在分组指定功能中相互独立，必须分别定义。随后，可将选定监测仪的 TKD 和活动数据单独或一次性全部导出为 .csv 文件（文件 | 导出击倒数据 或 文件 | 导出活动数据）。若一次性导出所有监测仪的数据，TKD 或活动数据将被合并至单个 .csv 文件中，但各监测仪的数据将在文件内分隔呈现。导出的 TKD 文件会将果蝇按组分类，并显示每根试管最后一次非零活动的时间索引。活动数据文件则保持各试管数据分离，同时关联对应的分组信息，并仅保留每根试管的时间戳和计数数据，其余信息均被移除。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67814/67814_2.mp4" target="_blank">请点击此处下载该文件。</a>

本报告描述了一种利用培养箱内 Drosophila 活动监测仪（DAM2）检测成年 Drosophila melanogaster 在空气传导热应激条件下达到击倒时间的方法。DAM2 通过记录单只果蝇穿越红外光束时的运动来测量其活动水平。数据分析由作者开发的一种新型可执行文件辅助完成。

使用Drosophila活动监测系统进行耐热性测定：数据分析可执行应用程序指南

黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）的耐热性研究数十年来一直受到科研人员的特别关注，一种常用的方法是……

在研究生阶段，我对耐热性产生了浓厚兴趣，尤其是其行为学方面的内容。从那时起，我一直对行为性体温调节以及恒温动物用于调节体温的机制非常关注。耐热性已通过研究人员对生物体的观察研究了几十年。近年来，基于视频和自动化的方法开始被用于测量耐热性的各个方面。我认为，看到这些新技术将如何帮助我们探索与体温调节相关的行为和活动的复杂机制，将会非常令人兴奋。该领域的一个挑战在于，尽管我们现在已有方法可以监测并收集大量活动数据，但这些活动数据在生物学意义上的相关性及其在实际应用中的意义仍需进一步研究。使用自动化程序的一个优势在于，它能够以更加便捷和易于访问的方式处理大型数据集。过去，人们必须手动浏览大量的 Excel 文件来分析和解读结果。自动化程序使数据分析变得更加简便。首先，将果蝇装入 DAM2 监测管中，并用棉塞封住管子的两端。将存放于收集小瓶中的单只果蝇吸入监测管中。将检测用试管插入活动监测仪，并仔细记录每组对应的插槽编号。将监测仪放入检测用培养箱中。启动采集软件，并在开始实验数据采集前确保已设置好各项参数。通过DAMSystem界面实时查看监测数据和索引编号。在达到预定的索引数量后，设定培养箱的有害温度，以此标志适应期的结束。使用采集软件中的DAMSystem显示实时监测活动计数。或者，也可以直接在DAMSystem文件中查看活动数据，这样可能更为方便。为避免干扰正在进行的数据记录，请复制文本文件并打开副本，而非原始文件。在观察到所有果蝇数分钟内均无活动后，停止采集软件。数据采集完成后，使用引用的软件扫描文本文件以检查错误。根据施加有害温度前实施的适应时间段，选择特定的起始点和终止点，对活动数据进行分段处理，然后保存扫描后的文件。现在，打开 HoTDAM! 分析软件，点击“文件”并加载监测数据，以导入扫描的监测数据文件。添加分组标识，以指明与 DAM2 监测仪中每个细胞相对应的处理组。单击“开始多组定义”以打开添加组标识的对话框。然后，单击相应的单元格以应用组标识，并单击“停止多组定义”。要将每只果蝇的TKD导出为CSV文件，请单击文件、导出基因敲低数据，然后选择导出所有监测器或导出所选监测器。输出结果将按组别标识整理每只果蝇的TKD数据。现在点击文件，导出活动数据，然后选择导出所有监测器或导出选定监测器，以将每只果蝇的活动数据导出为CSV文件，仅保留时间戳和计数数据以简化数据文件，并为每只果蝇分配指定的组别标签。与对照组雌性相比，硬化型W1118雌性在热应激期间的击倒概率显著降低。尽管在雄性中未观察到显著差异，但在热应激过程中，经热驯化的TRPA1雄性果蝇相较于对照组雄性表现出显著更高的击倒概率；而在雌性中，驯化组与对照组之间未发现显著差异。W1118品系在热耐受期间的平均活动水平在驯化组与对照组之间表现出明显差异，雄性和雌性均在约30分钟时出现活动次数的峰值。TRPA1品系的活动水平在初始阶段均出现急剧上升，随后所有组别均迅速下降。

heat-tolerance-assays-using-drosophila-activity-monitor-system-guide

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科研

JoVE Journal

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行为

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本实验方案用于评估动物的运动活动能力 果蝇...

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本方案介绍了一种高通量、低成本的方法，通过量化果蝇运动功能障碍来评估其神经毒性，作为传统哺乳动物模型的替代方案。该方法旨在利用一种灵敏、可重复且符合伦理要求的模型，评估药物化合物、环境因子或基因修饰的神经毒性效应。...

Drosophila melanogaster 运动功能障碍的行为学分析作为神经毒性的检测指标

本文介绍了一种利用视频分析系统评估小鼠恐惧学习与记忆的场景性和提示性恐惧条件反射实验方案。...

使用视频分析系统对小鼠进行情境与线索性恐惧条件反射测试

学习使用果蝇活动监测系统（DAM2）测定黑腹果蝇耐热性的方法，通过红外光束记录个体运动并分析击倒时间。该自动化程序可帮助研究人员高效处理大型数据集，深入理解行为热调节机制。

使用Drosophila活动监测系统进行耐热性测定：数据分析可执行应用程序指南

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