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Mediante el análisis de la locomoción en líquido (natación), fenotipos que no son fácilmente evidentes en medios sólidos (rastreo) pueden ser dilucidados. Para cuantificar la locomoción natación hemos desarrollado un software específico que mide diez nuevos parámetros de comportamiento natatorio 8. Los ocho más útil de estos parámetros se describen en detalle en la Tabla 1. Estos parámetros se denominan Wave tasa de iniciación, número de la onda del cuerpo, Asimétrico, estiramiento, Curling, Velocidad de desplazamiento, movimiento del cepillo, y el índice de actividad. Los estudios que ejemplifican el poder del software han definido el deterioro funcional de cientos de envejecimiento adultos con WT, fondos de comportamiento o de longevidad mutante 8, y han analizado el bien estudiado mutantes longevidad edad-1 (hx546) y daƒ-16 (mgDƒ50), los cuales albergan mutaciones que alteran la vía normal de señalización de la insulina. La edad-1 gen codifica para una phosphatidylinositide 3-quinasa (PIK3) Subunidad catalítica, y, cuando se alberga el hx546 mutación, provoca prolongación de la vida y la resistencia al estrés 27-29. El gen daƒ-16 codifica para un factor de transcripción forkhead cuadro de O (FOXO) que acorta la vida útil y deteriora la respuesta al estrés cuando se suprime 30-33.
Ciertos parámetros de la natación como Wave tasa de inicio, la velocidad del viaje, del movimiento del cepillo y el índice de actividad disminuyó gradualmente con la edad, incluso en contextos genéticos favorables (Figura 1). De acuerdo con los conocimientos actuales, de larga vida con la edad (1) hx546 mutantes mostraron un rendimiento físico más vigoroso que WT en edades avanzadas y muy viejos. También como se había anticipado, de corta vida daƒ-16 (mgDƒ50) mutantes visualizan en peligro el rendimiento, especialmente a edades muy antiguas. Sorprendentemente, fue sólo bajo el escrutinio de la visión por ordenador y el paquete de Celest algoritmo matemático que el superiorendimiento de la natación r-1 de edad mutantes (hx546) era detectable en el inicio de la edad adulta. El hecho de que los resultados en mejora del rendimiento físico en la vida adulta temprana edad-1 (hx546) sugiere que esta mutación afecta el desarrollo normal y / o fenotipo de adultos jóvenes de una manera no apreciado anteriormente (Figura 1).
Número de la onda del cuerpo, la asimetría, estirar y Curling parámetros mostraron una tendencia aumenta con la edad en el WT y el envejecimiento de los adultos mutantes (Figura 2). Curiosamente, el nivel de resolución del software reveló rasgos de comportamiento más finos como la simetría sostenido de mutantes a lo largo de su vida útil y la incapacidad de los viejos-16 daƒ mutantes extremas (mgDƒ50) edad-1 (hx546) para estirar y enroscarse en la medida en la misma WT y la edad-1 (hx546) -Edad adultos hacen.
Además de la pérdida inevitable total de perfo físicarmance debido a la edad, cada individuo adulto muestra un patrón único a través de la progresión del proceso de envejecimiento, incluso cuando la genética y el medio ambiente son prácticamente homogénea 7. (Mediante el control de la genética y el medio ambiente, los posibles efectos de confusión de estos factores se reducen al mínimo, al presentar la importante contribución de la estocasticidad a la degeneración relacionada con la edad.) A C. elegans población sincronizada de los antecedentes genéticos similares que son mantenidas en un ambiente controlado todavía contiene una mezcla de diferentes clases de individuos de acuerdo con sus peculiaridades envejecimiento. A pesar de todo el comienzo como adultos sanos, algunos pierden rápidamente su condición física (malos gerentes, clase C), mientras que otros mantienen el vigor para el período más largo de tiempo (gerentes agraciado, clase A). por lo tanto malos gerentes parecen tener un healthspan considerablemente más corto que quinceañeros agraciado.
Como se detalla más adelante en nuestro estudio 8, gerentes agraciados mantienen fitn física juveniless como se observa por comparación con el perfil de natación de los adultos más jóvenes (Figuras 3, 4 y 5). Esta aptitud sostenida es comparable con el rendimiento físico de edad-1 mutantes (hx546) de larga vida en la era post-reproductiva (D 11) (Figuras 1 y 2). Por el contrario, los malos gerentes pierden drásticamente gran parte de su capacidad física poco después de la reproducción, que se realiza en niveles similares a los de los adultos de edad extremas y progeric daƒ-16 (mgDƒ50) (Figuras 1 - 4). Estas similitudes se pueden extraer por comparación bruta, sin embargo, las firmas particulares son fácilmente perceptibles a una mirada más cercana. Por ejemplo, aunque hay alguna correlación entre el grado de tanto estiramiento y rizado en los tipos silvestres de edad extremas y los mutantes de envejecimiento (Figura 2), esta relación no se observa en los malos gerentes (Figuras 4 y 5), que muestran mayor propensión a enroscarse pero hastade no estirar en las muestras ensayadas. El software se presenta por lo tanto añade dimensión al análisis de la condición física o la capacidad de locomoción, proporcionando las herramientas para estudios más sofisticados que no eran tratables antes. En resumen, Celest proporciona lecturas completas en forma de ocho nuevas medidas destacadas aquí, que definen la huella digital del comportamiento del concreto genética, epigenética, y fondos ambientales, lo que permite la identificación de patrones de parámetros únicos y comunes que pueden ser las firmas de condiciones específicas ( ambiental, farmacológico, nutricional), biológicos u organismo estados como healthspan.

Figura 1: Informes de software Célest en onda Iniciación Rate (A), el Índice de Actividad (B), Pincelada (C) y Velocidad de desplazamiento (D) de WT, edad-1 (hx546), y daƒ-16 (mgDƒ50) Adultos D 4 (edad adulta), 11 (post-reproducción) y 20 (extrema de edad). '#' 'En la serie' medios eje y. WT son de color gris, la edad-1 en verde y daƒ-16 en rojo. Las barras de error son el error estándar de la media (SEM). WT-edad Same y mutantes de envejecimiento se compararon de significación estadística utilizando ANOVA de una vía seguido por prueba de comparación múltiple de Dunnett. **, P = 0,001 - <0,01; ***, P = 0,0001 - <0,001. n = 62 en cada punto de datos de cuatro ensayos independientes. Tenga en cuenta que aquí, y para la Figura 2, cada uno de 30 s de vídeo se realiza con 4 animales, y para cada ensayo que anotar un total de 16 animales a partir de 4 vídeos de natación, esto se hace para 4 repeticiones biológica para cada punto de datos se muestra. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
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Figura 2: Informes de software en el cuerpo Número de onda (A), Asimétrico (B), Estiramiento (C), y se encrespa (D) para WT, edad-1 (hx546) y (mgDƒ50) Adultos D 4 16 daƒ-(jóvenes la edad adulta), 11 (post-reproducción) y 20 (extrema de edad). '#' 'En la serie' medios eje y. WT son de color gris, la
edad-1 en verde, y
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Figura 3: Informes de software en la onda de Iniciación Rate (A), Índice de Actividad (B), Pincelada (C), y Velocidad de desplazamiento (D) para los adultos WT jóvenes (D4), y de la misma edad agraciado y Bad Age (D10 y 11). '#' 'En la serie' medios eje y. WT jóvenes son de color gris, clase A agraciados gerentes en verde, y de clase C malos gerentes en rojo. Las barras de error son el error estándar de la media (SEM). Clase A elegantes y gerentes de clase C malos gerentes se compararon con D 4 adultos jóvenes usando ANOVA de una vía seguido de la prueba de comparación múltiple de Dunnett. ****, P <0,0001. n = 27 en cada punto de datos de dos independientes, 30 s nadan ensayos. Gráfico se modifica ligeramente de Restif et al. (2014) 8, que fue publicado bajo el creativoCommons Reconocimiento (CC BY) http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ licencia. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4: Informes de software en el cuerpo Número de onda (A), Asimétrico (B), y Curling (C) para WT adultos jóvenes (D 4), y de la misma edad Age elegantes y Bad (D 10 y 11). '#' 'En la serie' medios eje y. WT jóvenes son de color gris, clase A agraciados gerentes de gerentes verde y de clase C malas en rojo. Las barras de error son el error estándar de la media (SEM). Clase A elegantes y gerentes de clase C malos gerentes se compararon con D 4 adultos jóvenes usando ANOVA de una vía seguido de la prueba de comparación múltiple de Dunnett. **, P = 0,001 - <0,01; ****, P <0,0001; et al. (2014) 8, que fue publicado bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento (CC BY) licencia http: /creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 5: Informe sobre el estiramiento de software para adultos WT joven (D4), y de la misma edad agraciado y Bad Age (D 10 y 11). WT jóvenes son de color gris, clase A agraciados gerentes de gerentes verde y de clase C malas en rojo. Las barras de error son el error estándar de la media (SEM). Clase A gerentes elegantes y de clase C malos gerentes se compararon con D 4 yos jóvenes adultos utilizando ANOVA de una vía seguido de la prueba de comparación múltiple de Dunnett. n = 27 en cada punto de datos de dos ensayos independientes. Gráfico se modifica ligeramente de Restif et al. (2014) 8, que fue publicado bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento (CC BY) licencia http: /creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Video 1: Natación de un grupo representativo de C. elegans adultos. Por favor, haga clic aquí para ver el vídeo. (Haga clic aquí para descargar.)

Video 2: Celest Software Cálculo de mapas individuales curvatura de las Actuaciones de natación de los animales ensayados. Los mapas de curvatura se calculan en el fondo; que no aparecen en la interfaz de software con el usuario. Por favor, haga clic aquí para ver el vídeo. (Haga clic aquí para descargar.)

Video 3: Software de cálculo de las medidas de baño individuales basados en mapas de curvatura. Por favor, haga clic aquí para ver el vídeo. (Haga clic aquí para descargar.)

Video 4: Cálculo Software de Medidas de natación que no dependen de la curvaturaMapas. Por favor, haga clic aquí para ver el vídeo. (Haga clic aquí para descargar.)