Ensayos de envejecimiento conductual y vida útil de alto rendimiento con la máquina Lifespan

Resumen

La plataforma de imágenes "The Lifespan Machine" automatiza la observación de por vida de grandes poblaciones. Mostramos los pasos necesarios para realizar ensayos de esperanza de vida, resistencia al estrés, patogénesis y envejecimiento conductual. La calidad y el alcance de los datos permiten a los investigadores estudiar las intervenciones en el envejecimiento a pesar de la presencia de variaciones biológicas y ambientales.

Resumen

Los animales genéticamente idénticos mantenidos en un ambiente constante muestran una amplia distribución de la esperanza de vida, lo que refleja un gran aspecto estocástico no genético del envejecimiento conservado en todos los organismos estudiados. Este componente estocástico significa que para comprender el envejecimiento e identificar intervenciones exitosas que extiendan la vida útil o mejoren la salud, los investigadores deben monitorear grandes poblaciones de animales de experimentación simultáneamente. La puntuación manual tradicional de muertes limita el rendimiento y la escala necesarios para las pruebas de hipótesis a gran escala, lo que lleva al desarrollo de métodos automatizados para ensayos de vida útil de alto rendimiento. Lifespan Machine (LSM) es una plataforma de procesamiento de imágenes de alto rendimiento que combina escáneres planos modificados con software personalizado de procesamiento de imágenes y validación de datos para el seguimiento de nematodos durante toda la vida. La plataforma constituye un gran avance técnico al generar datos de vida útil altamente resueltos temporalmente de grandes poblaciones de animales a una escala sin precedentes y con una precisión estadística y exactitud igual a los ensayos manuales realizados por investigadores experimentados. Recientemente, el LSM se ha desarrollado aún más para cuantificar los cambios conductuales y morfológicos observados durante el envejecimiento y relacionarlos con la esperanza de vida. A continuación, describimos cómo planificar, ejecutar y analizar un experimento automatizado de vida útil mediante el LSM. Además, destacamos los pasos críticos necesarios para la recopilación exitosa de datos de comportamiento y curvas de supervivencia de alta calidad.

Introducción

El envejecimiento es un proceso complejo y multifacético caracterizado por una disminución de la función fisiológica de un organismo, lo que conduce a un aumento del riesgo de enfermedad y muerte a lo largo del tiempo¹. La esperanza de vida, medida como el tiempo que transcurre desde el nacimiento o el inicio de la edad adulta hasta la muerte, proporciona un resultado inequívoco del envejecimiento² y un indicador indirecto pero rigurosamente cuantitativo para medir la tasa relativa de envejecimiento entre poblaciones³. Los estudios sobre el envejecimiento a menudo dependen de mediciones precisas d....

Protocolo

1. Requisitos de software y hardware

1. Escáneres planos: En principio, el LSM se puede implementar utilizando una variedad de dispositivos de imagen. Las instrucciones detalladas para las modificaciones y el enfoque del escáner están disponibles en otra parte¹³. El hardware LSM se muestra en la Figura complementaria 1.
2. Herramientas de análisis de datos: el software LSM tiene tres componentes que interactúan: un paquete de software de control de escáner basado en Linux, un paquete de administración de metadatos basado en navegador web y un paquete de software de análisis de imágenes de cliente ....

Resultados

La reproducibilidad experimental en los ensayos de esperanza de vida es un reto y requiere tanto condiciones experimentales estrictamente controladas como grandes poblaciones para lograr una resolución estadística suficiente ^4,36. El LSM es especialmente adecuado para el estudio de grandes poblaciones de animales en un entorno constante con alta resolución temporal. Para demostrar la capacidad del LSM, resaltar los pasos cruciales del análisis y ayudar a los inve.......

Discusión

Aquí, proporcionamos un protocolo detallado y accesible para realizar un experimento utilizando la última versión de Lifespan Machine. Hemos demostrado que el paso crítico para lograr curvas de supervivencia bien resueltas es la exclusión manual de objetos que no sean gusanos durante la adquisición posterior a la imagen. La anotación manual del tiempo de muerte tiene un pequeño efecto en la forma general de las curvas de supervivencia, lo que demuestra que la estimación totalmente automatizada del tiempo de muerte es efi.......

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
1-Naftalenoacético  ácido (Auxina)	Sigma	N0640	Solubilizar Auxina en hidróxido de potasio 1M y añadir en agar fundido
5-fluoro-2-desoxiuridina (FUDR)	Sigma	F0503	27.5 μ Se utilizaron g/mL de FUDR para eliminar la progenie de las poblaciones de bacterias inactivadas por los rayos UV
Limpiador de	cristales Kristal-M	QB-KRISTAL-M125ml
Tratamiento hidrofóbico antivaho para vidrios	Rain-X Scheibenreiniger	C. 059140
Caucho mate	Crafstman		Cortado en una lámina de caucho EPDM de alta resistencia
Vidrio para escáner Proveedor			Hoja de vidrio de 9" x 11,5" pulgadas
Placas de escáner	de la Vida	351006	50 mm x 9 mm, placa de Petri de poliestireno
Termómetro de referencia	USB ULIFE055500		USB Brando  Para calibrar la temperatura de los escáneres

local local de hardware Ciencias