Der Courtship Conditioning Assay kann verwendet werden, um Lernen und Gedächtnis in Drosophila zu messen. Um dies zu demonstrieren, analysieren die hier vorgestellten Ergebnisse STM und LTM in Kontrollfliegen im Vergleich zu Fliegen mit dem neuronenspezifischen Knockdown von Dhap-at. Kontroll-Männchen exprimieren eine RNA-Interferenz-Haarnadel-Sequenz, die auf ein Caenorhabditis-Elegans-spezifisches Gen, putatives Zinkfinger -Protein C02F5.12 19 abzielt . Dieser Kontrollstamm sorgt für eine gleiche Anzahl von Upstream-Aktivierungssequenz- (UAS-) Elementen zwischen dem Knockdown und der Kontrolle im gleichen genetischen Hintergrund, und die Kontroll-RNAi-Haarnadel für alle unspezifischen Effekte des RNAi-Systems. Kontroll-Männchen (Genotyp: UAS-dcr2 / +; P {KK108109} VIE-260B / +; elav-Gal4 / + ) zeigen eine signifikante Reduktion des CI in trainierten und naiven für beide STM (Abbildung 3A , p = 1,2 x 10 - 4 , Mann-WhitneY U-Test) und LTM ( Abbildung 3B , p = 1,2 x 10 -4 , Mann-Whitney U-Test). Dieses Ergebnis spiegelt die normale Fähigkeit zum Lernen und Gedächtnis in diesen Fliegen. Dhap-at- Knockdown-Fliegen (Genotyp: UAS-dcr2 / +; P {KK101437} VIE-260B / +; elav-Gal4 / + ) zeigen auch eine signifikante Reduktion von CI in trainierten versus naiven Fliegen für STM (Abbildung 3A , p = 1,2 x 10 & supmin ; & sup4 ;, Mann-Whitney-U-Test). Allerdings zeigen sie nach dem LTM-Training keine signifikante Reduktion des CI (Abbildung 3B , p = 0,33, Mann-Whitney U-Test). Der Mann-Whitney-U-Test wurde verwendet, um den mittleren CI von naiven und trainierten Fliegen aufgrund der nichtparametrischen Verteilung der CI-Daten für einige Bedingungen zu vergleichen (Abbildung 3A und 3B ). Die Unterschiede, die durch die Analyse von CIs beobachtet werden, spiegeln sich bei der LI für jeden Genotyp wider, der die prozentuale Reduktion misstIn CI in naiven versus ausgebildeten Fliegen ( Abbildung 3C ). Es gibt keinen signifikanten Unterschied in LI zwischen Kontrollen und Dhap-at-Knockdown-Fliegen für STM ( p = 0,115, 10,000 Bootstrap-Replikate, Abbildung 3C , Tabelle 3 ), während die LI für LTM bei Dhap-at- Knockdown-Fliegen signifikant niedriger ist ( p = 0,0034, 10 000 Bootstrap-Replikate, Fig. 3C , Tabelle 3 ). Für den Vergleich von LI zwischen Genotypen wurde ein Randomisierungstest 20 , der von einem zuerst von Kamyshev et al. 7 verwendet wurde. Da der LI ein einzelner Wert ist, der aus Populationsdaten abgeleitet ist ( dh mittlere CI-naive und mittlere CI-trainierte), gelten standardisierte statistische Methoden, die auf experimentell abgeleiteten Verteilungen beruhen, nicht. Der Randomisierungstest ist verteilungsfrei und verwendet Bootstrapping ( dh zufälliges SampliNg mit Ersatz), um hypothetische Datensätze zu generieren, die aus den tatsächlichen Daten abgeleitet werden. Das Analearn-Skript (Datei S3) erzeugt für jeden Genotyp einen Satz hypothetischer LIs und berechnet den Unterschied zwischen der Kontrolle und dem Testgenotyp (LIdiff). Dieser Vorgang wird 10.000 Mal wiederholt, und die resultierenden Werte werden verwendet, um das 95% Konfidenzintervall von LIdiff zu bestimmen ( Tabelle 3 ). Diese Daten werden verwendet, um einen p- Wert zu erzeugen, der die Wahrscheinlichkeit angibt, dass die LI der beiden Genotypen unterschiedlich ist. Die hier gezeigten Ergebnisse zeigen, dass Dhap-at in Neuronen für LTM, aber nicht für STM erforderlich ist.
Um die tägliche Variabilität zu kontrollieren, werden CIs und LIs zwischen replizierten Tagen verglichen ( Tabelle 4 ). Obwohl einige Schwankungen in LI von Tag zu Tag beobachtet werden, sind die Ergebnisse im Allgemeinen reproduzierbar. Es ist wichtig zu beachten, dass CI-Daten in Abhängigkeit von der Kontrolle str variieren könnenAin verwendet und die Umweltbedingungen der Prüfung. Die hier gezeigten CI-Daten sind typisch für diesen Kontroll-Genotyp, aber andere Genotypen können eine höhere oder niedrigere mittlere CI und Verteilung aufweisen.

Abbildung 1: Ermittlung des Courtship Index und experimentellen Überblicks. ( A ) Bilder, die stereotypen männlichen Balzverhalten gegenüber einer weiblichen Fliege zeigen. Es werden verschiedene Stufen des Balzverhaltens gezeigt: Orientierung (I), nach (II), Flügelvibration (Verlängerung) und Klopfen (III), Lecken (IV) und versuchte Kopulation (V). ( B ) Schematische Übersicht der Trainings- und Testzeiten relativ zum Inkubator-Lichtzyklus, markiert in Stunden. Trainingszeiten sind mit Stäben angegeben, Ruhezeiten für STM und LTM sind gestrichelt angedeutet und der Prüfstartpunkt wird als Pfeil angezeigt. Beachten Sie, dass dieTestzeit für LTM ist der Tag nach dem Training. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Abbildung 2: Ausrüstung für den Drosophila Courtship Conditioning Assay verwendet. ( A ) Der Gehäuseblock ist ein flacher Bodenboden mit 500 μl Powerfood pro Well. Es wird mit einer qPCR-Klebefolie mit mindestens 4 Löchern pro Well versiegelt, die mit einer Spritzenadel mit einem Durchmesser von 0,8 mm hergestellt wurden. Einzelne Reihen werden in Längsrichtung in Streifen mit einer Rasierklinge geschnitten, um das Öffnen und Schließen zu ermöglichen. ( B ) Der Aspirator ist für den sanften Transfer von männlichen und weiblichen Fliegen ohne die Verwendung von Anästhesie erforderlich. Die Einlage zeigt die Spitze des Aspirators, mit einem Stück Baumwolle zu keEp die Fliegen in der Spitze. ( C ) Aufbau eines Zwei-Kamera-Systems zur gleichzeitigen Aufzeichnung von zwei Balkenkammern. ( D ) Eine Balkenkammer mit 18 Arenen. Schiebeeintrittslöcher werden verwendet, um die Fliegen in die Arenen zu legen. Die weißen Teiler können gleichzeitig geöffnet werden, um die Wechselwirkung zwischen den Männchen und den Weibchen zu initiieren. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Abbildung 3: Analyse von STM und LTM in Control und Dhap-at Knockdown Fliegen. ( AB ) Boxplots, die die Verteilung der CI-Werte für naive (N) und trainierte (T) Fliegen der Kontrolle (grau) und Dhap-at Knockdown (weiße) Genotypen, die auf STM (A) und LTM (B) getestet wurden, zeigen. ( C ) KorrespondenzNding LI-Werte für die Steuerung und Dhap-at- Knockdown-Fliegen auf STM und LTM getestet. Unterschiede in LI zwischen Kontroll- und Knockdown-Genotypen wurden mit einem Randomisierungstest (10.000 Bootstrap-Replikate) verglichen. Fehlerbalken zeigen den Standardfehler des Mittelwertes an, der aus den an verschiedenen Testtagen berechneten LI-Werten abgeleitet wurde. Die Genotypen sind: w +, UAS-dcr2 / + ; P {KK108109} VIE-260B / + ; Und elav-Gal4 / + ( Kontrolle ) Und w +, UAS-dcr2 / + ; P {KK101437} VIE-260B / +; Und Elav-Gal4 / + ( Dhap-at- RNAi). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
| General | Sammeln | Zug | Test |
| Tag -11 | Starten Sie vorgestellte weibliche Sammlungskulturen (Schritt 1.3) | | | |
| Tag -10 | Starten Sie Kulturen für die Sammlung von männlichen Testpersonen (Schritt 2.2) | | | |
| Tag 1 | | Rep. 1 | | |
| Tag 2 | | Rep. 2 | | |
| Tag 3 | | Rep. 3 | | |
| Tag 4 | | Rep. 4 | Rep. 1 | |
| Tag 5 | | | Rep. 2 | Rep. 1 |
| Tag 6 | | | Rep. 3 | Rep. 2 |
| Tag 7 | | | Rep. 4 | Rep. 3 |
| Tag 8 | | | | Rep. 4 |
| Tag 9 | Videodatenanalyse und Statistik (Schritt 8) | | | |
| | | | |
| Rep = wiederholen | | | |
Tabelle 1 : Beispiel-Zeitleiste zum Testen von LTM über drei Replikate an einzelnen Tagen.
| Lernen | STM | LTM |
| Trainings zeit | 1 h. | 1 h. | 8 h. |
| Ruhezeit | 0 h. | 1 h. | ~ 24 h. |
| beginne zu trainieren | 0H. ALO | 0 h. ALO | 4 h BLO |
| Aufhören zu trainieren | 1 h. ALO | 1 h. ALO | 4 h ALO |
| Test starten | 1 h. ALO | 2 h ALO | 0 h. ALO (am nächsten Tag) |
| ALO = nach Lichter einschalten, BLO = vor Lichter einschalten, STM = Kurzzeitspeicher, LTM = Langzeitspeicher |
Tabelle 2 : Trainingsdauer, Trainingszeiten und Testzeiten für Lernen, STM und LTM.
| Genotyp | Lernen Bedingung | CI naiv | CI Geschult | LI | LI Unterschied | Untere Grenze (95% Konfidenzintervall) | Höchstgrenze (95% Konfidenzintervall) | P-Wert |
| Steuern | STM | 0.467 | 0,116 | 0,752 | N / A | N / A | N / A | N / A |
| Dhap-at-RNAi | STM | 0.699 | 0,257 | 0,633 | 0.119 | -0.030 | 0,265 | 0,116 |
| Steuern | LTM | 0,590 | 0,384 | 0,348 | N / A | N / A | N / A | N / A |
| Dhap-at-RNAi | LTM | 0,697 | 0,650 | 0,068 | 0,280 | 0.103 | 0.446 | 0,003 |
Tabelle 3: Statistische Daten aus dem Analearn-Skript.
Statistische Daten aus dem Analearn-Skript. Die Ausgabedatei des bootstrapping R-Skripts mit dem Genotyp, Lernbedingung ( dh Lernen, STM oder LTM) bedeutet CI naiv, Mittelwert CI trainiert, LI, Differenz zwischen LI der Kontrolle im Vergleich zur experimentellen Bedingung (LI dif) , Die untere Grenze (LL) und die obere Grenze (UL) des 95% Konfidenzintervalls von LI dif und der p- Wert, der die Wahrscheinlichkeit angibt, dass es keinen signifikanten Unterschied gibt
| | Steuern | | | Dhap-at-RNAi | | |
| | Durchschnittlich CI naiv | Durchschnittlicher CI trainiert | LI | Durchschnittlich CI naiv | Durchschnittlicher CI trainiert | LI |
| STM | Tag 1 | 0,300 | 0,125 | 0,584 | 0.679 | 0,239 | 0.648 |
| Tag 2 | 0.634 | 0,107 | 0,831 | 0,720 | 0,266 | 0,617 |
| Alle Tage | 0.467 | 0,116 | 0,752 | 0.699 | 0,257 | 0,633 |
| LTM | Tag 1 | 0,590 | 0.441 | 0,252 | 0.630 | 0,646 | -0.027 |
| Tag 2 | 0,640 | 0,363 | 0.432 | 0.709 | 0,710 | -0.002 |
| Tag 3 | 0,547 | 0,349 | 0,363 | 0,738 | 0,598 | 0.190 |
| Alle Tage | 0,590 | 0,384 | 0,348 | 0,697 | 0,650 | 0,068 |
Tabelle 4 : CI- und LI-Werte, die an separaten Testtage erhalten wurden.
| "Naivelevel" bestimmt den Text, der für jeden Genotyp naive Werte identifiziert. Die Voreinstellung ist "N", aber dies kann in jeden anderen alphanumerischen Text geändert werden. |
"Refmutation" ist standardmäßig auf "NA" (nicht zutreffend) eingestellt, kann aber auf den Namen des Controls oder des Genotyps geändert werden, um statistische Vergleiche durchzuführen. Dies führt dazu, dass die sCript, um automatisch den Kontroll-Genotyp auszuwählen. |
| "Datname" bezieht sich auf den Namen der Datendatei und kann in diesem Argument anstelle der Standard-Dateiauswahl angegeben werden. |
"Header" kann verwendet werden, um anzugeben, ob die Datendatei Spaltenüberschriften enthält oder nicht. Die Voreinstellung ist "TRUE", aber eine Datei ohne Header kann verwendet werden, wenn dieses Argument auf "FALSE" geändert wird. |
"Seed" initialisiert den Zufallszahlengenerator, der standardmäßig auf "NA" gesetzt ist und bei jedem Einsatz des Skripts eine zufällige Zahl sicherstellt. Durch das Design wird eine Bootstrap-Analyse bei jedem Einsatz mit der gleichen Datendatei etwas unterschiedliche Ergebnisse liefern. Wenn der Samen durch irgendeine ganzzahlige Zahl größer als Null spezifiziert wird, wird der gleiche Satz von zufälligen Bootstrap-Samples erhalten. |
| "ausschreiben Put "kann auf" TRUE "oder" FALSE "gesetzt werden, um festzustellen, ob eine Ausgabedatei erzeugt werden soll. Die Voreinstellung ist "TRUE". |
Tabelle 5: Argumente, die in der Analearn-Funktion verwendet werden, die die Standardeinstellungen der Funktion ändern kann, um die Parameter des Bootstrappings anzupassen
Ergänzende Akte S1: Bauplan einer Balzkammer. Die Datei kann mit jeder Anwendung geöffnet werden, die .stp-Erweiterungen (CAD-Dateien) erlaubt . Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Datei S2 : Beispiel einer Eingabedatei für das Analearn-Skript .S2.zip "target =" _ blank "> Bitte hier klicken um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Datei S3 : Die Analearn.R Acript. Die Datei kann mit R-studio 18 geöffnet werden. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.