Il test di condizionamento per corteggiamento può essere utilizzato per misurare l' apprendimento e la memoria in Drosophila . Per dimostrare questo, i risultati qui presentati analizzano STM e LTM nelle mosche di controllo rispetto alle mosche con il disagio specifico del neurone di Dhap-at. I maschi di controllo esprimono una sequenza di forcella di interferenza di RNA che punta a un gene specifico di Caenorhabditis elegans , la presuntuosa proteina delle dita di zinco C02F5.12 19 . Questo ceppo di controllo assicura un numero uguale di elementi di sequenza di attivazione a monte (UAS) tra il knockdown e il controllo nello stesso sfondo genetico e il cono di controllo RNAi rappresenta per ogni effetto non specifico del sistema RNAi. I maschi di controllo (genotipo: UAS-dcr2 / +; P {KK108109} VIE-260B / +; elav-Gal4 / + ) mostrano una riduzione significativa del CI in formazione a fronte di entrambi STM ( figura 3A , p = 1,2 x 10 - 4 , Mann-WhitneY U-test) e LTM ( Figura 3B , p = 1,2 x 10 -4 , Mann-Whitney U-test). Questo risultato riflette la capacità normale di apprendimento e di memoria in queste mosche. Anche le mosche a disagio di Dhap (genotipo: UAS-dcr2 / +; P {KK101437} VIE-260B / +; elav-Gal4 / + ) mostrano anche una significativa riduzione di CI in mosche nautiche addestrate per STM ( Figura 3A , p = 1,2 x 10 -4 , Mann-Whitney U-test). Tuttavia, non mostrano una riduzione significativa del CI dopo l'allenamento LTM ( figura 3B , p = 0,33, Mann-Whitney U-test). L'U-test di Mann-Whitney è stato utilizzato per confrontare il CI medio delle mosche naïve e addestrate a causa della distribuzione non parametrica dei dati CI per alcune condizioni ( Figura 3A e 3B ). Le differenze osservate attraverso l'analisi dei CI sono riflesse dal LI per ciascun genotipo, che misura il reddito percentualeIn CI in mosche naïve contro versate ( Figura 3C ). Non vi è alcuna differenza significativa in LI tra i controlli e le mosche a discesa di Dhap per STM ( p = 0.115, 10.000 repliche di bootstrap, Figura 3C , Tabella 3 ), mentre il LI per LTM è significativamente più basso nelle mosche di Dhap ( p = 0.0034, 10.000 repliche di bootstrap, Figura 3C , Tabella 3 ). Per il confronto di LI tra i genotipi, un test di randomizzazione 20 adattato da un metodo primo raccomandato da Kamyshev et al. 7 è stato utilizzato. Poiché il LI è un unico valore derivato da dati di popolazione ( cioè CI-naïve e medio CI-formati), i metodi statistici standard che si basano su distribuzioni derivate sperimentalmente non si applicano. Il test di randomizzazione è privo di distribuzione e utilizza il bootstrapping ( cioè, campioni casualiNg con sostituzione) per generare set di dati ipotetici derivanti dai dati reali. Lo script analearn (File S3) genera un insieme di LIs ipotetici per ogni genotipo e calcola la differenza tra il controllo e il genotipo di prova (LIdiff). Questo processo viene ripetuto 10.000 volte e i valori risultanti vengono utilizzati per determinare l'intervallo di confidenza del 95% di LIdiff ( Tabella 3 ). Questi dati vengono usati per generare un valore p che indica la probabilità che il LI dei due genotipi sia diverso. I risultati mostrati qui dimostrano che Dhap-at è richiesto nei neuroni per LTM ma non per STM.
Al fine di controllare la variabilità quotidiana, i valori CI e LI vengono confrontati tra i giorni replicati ( tabella 4 ). Sebbene sia osservata una certa oscillazione di LI da un giorno all'altro, i risultati sono generalmente riproducibili. È importante notare che i dati CI possono variare notevolmente a seconda dello str. Di controlloUtilizzati e le condizioni ambientali di prova. I dati CI qui mostrati sono tipici per questo genotipo di controllo, ma altri genotipi possono presentare una media CI maggiore e minore e la distribuzione.

Figura 1: Determinazione dell'indice di cortesia e panoramica sperimentale. ( A ) Immagini che mostrano un comportamento stereotipato di corteggiamento maschile verso una mosca femminile. Sono mostrate diverse fasi di comportamento di corteggiamento: orientamento (I), seguito (II), vibrazione dell'ala (estensione) e toccatura (III), leccata (IV) e tentata copulazione (V). ( B ) Schema generale dei tempi di formazione e di prova relativi al ciclo della luce dell'incubatore, contrassegnati in ore. I tempi di allenamento sono indicati con barre, i periodi di riposo per STM e LTM sono indicati con una linea tratteggiata e il punto di partenza del test è indicato come una freccia. Si noti che ilIl tempo di prova per LTM è il giorno dopo dopo l'allenamento. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 2: Apparecchiatura utilizzata per il test di condizionamento Drosophila Courtship. ( A ) Il blocco di alloggiamento è un blocco di fondo piano con 500 μL di alimentatore per pozzetto. È sigillato con una pellicola adesiva qPCR con almeno 4 fori per pozzetto che sono stati creati utilizzando un ago a siringa con un diametro di 0,8 mm. Le file individuali vengono tagliate in lunghezza in strisce utilizzando una lama di rasoio per consentire l'apertura e la chiusura. ( B ) L'aspirazione è necessaria per il dolce trasferimento delle mosche maschili e femminili senza l'uso di anestesia. L'inserto mostra la punta dell'aspirazione, chiusa con un pezzo di cotone a keEp le mosche all'interno della punta. ( C ) Impostazione di un sistema a due telecamere per la registrazione simultanea di due camere di corteggiamento. ( D ) Camera di corteggiamento con 18 arene. Per posizionare le mosche nelle arene vengono impiegati fori di ingresso scorrevoli. I divisori bianchi possono essere aperti contemporaneamente per avviare l'interazione tra i maschi e le femmine. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 3: Analisi di STM e LTM in Controllo e Dhap-in le mosse di Knockdown. ( AB ) Boxplots che mostrano la distribuzione dei valori di CI per le mosche naïve (N) e addestrate (T) dei genotipi di controllo (grigio) e Dhap-at knockdown (bianco) testati per STM (A) e LTM (B). ( C ) CorrespoNding i valori LI per il controllo e le mosche a scatto Dhap-at test per STM e LTM. Le differenze di LI tra i genotipi di controllo e knockdown sono state confrontate usando un test di randomizzazione (10.000 repliche di bootstrap). Le barre di errore indicano l'errore standard della media derivata dai valori LI calcolati nei diversi giorni di prova. I genotipi sono: w +, UAS-dcr2 / + ; P {KK108109} VIE-260B / + ; E elav-Gal4 / + ( controllo ) E w +, UAS-dcr2 / + ; P {KK101437} VIE-260B / +; E elav-Gal4 / + ( Dhap-at- RNAi). Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
| Generale | Raccogliere | Treno | Test |
| Giorno -11 | Avviare le colture femminili di premattere (passo 1.3) | | | |
| Giorno -10 | Avviare le culture per la raccolta di soggetti di prova maschile (punto 2.2) | | | |
| giorno 1 | | rappresentante. 1 | | |
| giorno 2 | | rappresentante. 2 | | |
| Giorno 3 | | rappresentante. 3 | | |
| Giorno 4 | | rappresentante. 4 | rappresentante. 1 | |
| Giorno 5 | | | rappresentante. 2 | rappresentante. 1 |
| Giorno 6 | | | rappresentante. 3 | rappresentante. 2 |
| Giorno 7 | | | rappresentante. 4 | rappresentante. 3 |
| Giorno 8 | | | | rappresentante. 4 |
| Giorno 9 | Analisi dei dati video e statistiche (passaggio 8) | | | |
| | | | |
| Rep = ripetizione | | | |
Tabella 1 : Timeline di esempio per testare LTM su tre repliche in giorni individuali.
| Apprendimento | STM | LTM |
| Tempo di allenamento | 1 h. | 1 h. | 8 h. |
| Tempo di riposo | 0 h. | 1 h. | ~ 24 h. |
| Inizia la formazione | 0h. ALO | 0 h. ALO | 4 h. BLO |
| Smettere di allenarsi | 1 h. ALO | 1 h. ALO | 4 h. ALO |
| Avviare il test | 1 h. ALO | 2 h. ALO | 0 h. ALO (il giorno dopo) |
| ALO = dopo che le luci si accendono, BLO = prima che accendino le luci, STM = memoria a breve termine, LTM = memoria a lungo termine |
Tabella 2 : durata della formazione, tempi di addestramento e tempi di prova per l'apprendimento, STM e LTM.
| Genotipo | Apprendimento condizione | CI ingenuo | CI allenato | LI | LI differenza | Limite inferiore (Intervallo di conficenza del 95%) | Limite superiore (Intervallo di conficenza del 95%) | p-value |
| Controllo | 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 |
| Controllo | 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 |
Tabella 3: Dati statistici prodotti dall'Analearn Script.
Dati statistici prodotti dallo script analearn. Il file di output dello script R di bootstation che contiene il genotipo, la condizione di apprendimento ( cioè l'apprendimento, STM o LTM), significa CI naïve, media CI addestrato, LI, differenza tra LI del controllo rispetto allo stato sperimentale (LI dif) , Il limite inferiore (LL) e il limite superiore (UL) dell'intervallo di confidenza del 95% di LI dif e il valore p che indica la probabilità che non vi sia alcuna differenza significativa.
| | Controllo | | | Dhap-at-RNAi | | |
| | Media CI naïve | Media CI addestrato | LI | Media CI naïve | Media CI addestrato | LI |
| STM | Giorno 1 | 0.300 | 0,125 | 0,584 | 0,679 | 0,239 | 0,648 |
| Giorno 2 | 0,634 | 0,107 | 0,831 | 0,720 | 0,276 | 0,617 |
| Tutti i giorni | 0,467 | 0,116 | 0,752 | 0,699 | 0,257 | 0,633 |
| LTM | Giorno 1 | 0,590 | 0.441 | 0.252 | 0.630 | 0,646 | -0,027 |
| Giorno 2 | 0,640 | 0.363 | 0.432 | 0,709 | 0,710 | -0,002 |
| Giorno 3 | 0,547 | 0,349 | 0.363 | 0.738 | 0,598 | 0.190 |
| Tutti i giorni | 0,590 | 0,384 | 0,348 | 0,697 | 0.650 | 0.068 |
Tabella 4 : valori CI e LI ottenuti in giorni di prova separati.
| "Naivelevel" determina il testo che identifica i valori ingannevoli per ogni genotipo. Il valore predefinito è "N", ma questo può essere modificato in qualsiasi altro testo alfanumerico. |
Per "default" è impostato su "NA" (non applicabile) per impostazione predefinita, ma può essere modificato al nome del controllo o del genotipo per eseguire comparazioni statistiche. Ciò causerà gli sScript per selezionare automaticamente il genotipo di controllo. |
| "Datname" si riferisce al nome del file di dati e può essere specificato in questo argomento anziché la selezione predefinita di file. |
"Header" può essere utilizzato per indicare se il file di dati contiene o non contiene intestazioni di colonna. L'impostazione predefinita è "TRUE", ma un file senza intestazioni può essere utilizzato quando questo argomento viene modificato in "FALSE". |
"Seed" inizializza il generatore di numeri casuali, impostato per impostazione predefinita su "NA" e assicura un numero casuale ogni volta che viene utilizzato lo script. Dal disegno, un'analisi di bootstrap fornirà risultati leggermente diversi ogni volta che viene eseguito, anche quando si utilizza lo stesso file di dati. Quando il seme è specificato da un numero intero maggiore di zero, si ottiene lo stesso insieme di campioni di bootstrap casuali. |
| "accantonare Put "può essere impostato su" TRUE "o" FALSE "per determinare se verrà generato un file di output. L'impostazione predefinita è "TRUE". |
Tabella 5: Argomenti utilizzati nella funzione Analearn che possono modificare le impostazioni predefinite della funzione per regolare i parametri di avvio di avvio
Supplemento File S1: Piano di costruzione di una camera di corteggiamento. Il file può essere aperto con qualsiasi applicazione che consente le estensioni .stp (file CAD) . Clicca qui per scaricare questo file.
Supplemento File S2 : Esempio di un file di input per lo script Analearn .S2.zip "target =" _ blank "> Fare clic qui per scaricare questo file.
Supplemento File S3 : L'Analearn.R Acript. Il file può essere aperto con R-studio 18 . Clicca qui per scaricare questo file.