Name: フライの日周期活動を定量化する手法 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-10-28T14:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 5 s
Description: 学ぶ ショウジョウバエの日周期活動を定量化する手法。多パラメータモデル波形を用いて、朝と夕方の活動ピークを特徴づける数学的アプローチを解説。神経科学と行動解析の研究者に有用です。

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1 測定飛行運動を使用してショウジョウバエ活動モニター (ダム) 注: 詳細については、参照 5 を参照してください。。
<ol><li>個々 の準備は 1 つの端に食物と一緒にチューブを飛ぶ、他のコットンします。食品とは、食品の乾燥を防ぐためにシーリングをします。
	<ol><li>は、50 mL ビーカーにはえの食糧の 5-6 g を置きます。それを溶けやすくするために小さな断片に食べ物をカット</li>
		<li>ゴムバンドを接続 32 個々 のガラス チューブ</li>。
		<li>ビーカーに食品をすべて 5 10 15 s. 停止電子レンジの電子レンジで加熱することによって溶かす s 食品の等しい融解ようにビーカーを慎重に振ると</li>。
		食べ物はまだ液体食品とビーカーに準備の個々 のチューブを入れている間は <li>。彼らは同じように満ちているので、チューブを上下に移動します</li>。
		<li>許可を冷やすのため、約 1 h. の固める食品</li>
		<li>食品が固体、ビーカーから食糧とチューブを削除します</li>。
		<li>シールのワックスを使用して食品を含む端。まず、慎重にきれいなペーパー タオルを使用してチューブを押してワックスに対してチューブ。視覚的に、シールの品質をチェックし、必要に応じて繰り返してシール再び</li>。
		<li>綿でチューブのもう一方の端を閉じる; 綿は、ハエを維持管でロックされている間、通過する空気を許可します</li>。
	</ol></li> <li>各個々 の管で 1 つのフライを配置し、ダムの管を配置します</li>。
	<li>の場所は、一定の温度と湿度を維持するインキュベーターで監視します。実験に基づく、適切な照明条件を設定します。
	<ol><li>/暗い実験が全体の実験の明暗サイクルにハエを保つため。分析測定の最初の日は使用しないでください</li>。
		<li>暗黒実験のため最初に同調し、時計の同期の明/暗条件で 2 日間ハエを保持し、暗黒に切り替えた。解析で暗黒の最初の日からの測定値を使用しないでください</li>。
	</ol></li> <li>解析に使用することができますデータの少なくとも 4 日間を収集します 。
	メモ: ダム システムはモニターですべてのハエの歩行記録と 1 つのファイルに出力されます</li>。
</ol> 2。データ分析 <ol><li>複数飛ぶアクティビティが 1 つのファイルに出力ファイルのモニター; 各ファイルは、1 つの列をする必要があります分割 &#39; .txt &#39; 個々 のフライ歩行測定ファイル</li>。
	<li>実行 &#39; ModelFitPS3.m &#39; 次の入力パラメーターを持つ Matlab コマンド ウィンドウで関数: <ol><li>の サンプリング、データ サンプリング時間間隔を秒単位で設定します。たとえば、アクティビティでは、毎分を測定した場合入力 60 として、サンプリング</li>。
		<li>Bin_interval 分をデータは視覚化に適したビン分割される; 推奨箱間隔は 20-30 分の時間間隔を設定</li>
		<li>傾向、入力 &#34; 1 &#34; データ基準の傾向を示す場合、&#34; 0 &#34;; それ以外の場合の傾向とデータは 2 次多項式を適合し、データからそれを引いて最初前が</li>。
	</ol></li> <li>ポップアップ ウィンドウで飛ぶアクティビティが 1 つのファイルを選択します 。
	注: 最初のプロット、データのパワー スペクトルと理解活動のプロットではないです。プロットのパワー スペクトルから決定一次周期 T 0: 概日ピークにマウスの左ボタンまたは第 2 高調波のピークをマウスの右ボタンでクリックして (T 0 の周り/2).</li>
	<li>オープン データ プロットのチェックかどうかは朝と夜のピークも可視化します。ない場合は、グラフの任意の場所右クリックし、新しい bin_interval 値ダイアログ ボックスでを入力する bin_interval 値を変更します。プログラムは、間隔の新しい値を使用してデータを再描画されます。Bin_interval 値を受け入れるがどこでもグラフをクリック左します</li>。
	<li>プログラムは再度データを再描画し、活動の最初の 5 日を表示します。このプロットでは、(時々 1 つまたは 2 つの日をスキップする必要は) 分析で使用される最初の M ピークをクリックします 。
	注: プログラムが選んだ朝ピークからグラフを再描画されます。青と赤のラインが表示されます E ピークと次の日 M ピークのおおよその位置、それぞれステップ 2.4 に定める期間に基づいてします</li>。
	<li>同じグラフ モデルとデータの予備的なフィット感のためのデータを選択: 次の点をクリックして (この注文; クリックした位置、下部に赤い星を表示に注意してください): (i) トップの M ピーク;(ii) 末 M ピーク;(iii); E ピークの開始(iv); E ピークの上(v) 末 E ピーク;(次の日の M ピークの頂上 vi).</li>
	<li>プログラムが今パワー スペクトルを示すに注意してください 。
	注: x 軸は周波数で与えられた今。
	<ol><li>パワー スペクトルで開いたウィンドウでのモデルのパワー スペクトルの解析的な式をフィッティングに使用する点を選択します。手順 2.4 で検出された期間は、赤い線でマークされます。点列のフィッティングを選択するには、最初約は、2.4 の手順と同様、主な期間を決定します。継ぎ手を指すので、一次期間微調整スライダーを使用して値 (スライダーを移動した後表示されます赤い円で示されて) ピーク値が閉じられます</li>。
	</ol></li> <li>ビジュアル ピーク選択後クリックして &#34; 同意 &#34; プログラムは、モデル パラメーターを計算する解析式と選択したポイントをフィットします</li>。
	<li>パラメーターとスペクトル適合エラーがファイルに保存されている注 &#34; model_fit_parameters.txtŔ プログラム、運動データとそのパワー スペクトルのフィットを付けて 2 数字がまた</li>。
</ol>

<ol><li>Pittendrigh, C. S. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-1-4615-6552-9_5">Circadian systems: general perspective.</a> Biological Rhythms. II, 57-80 (1981).</li>
<li>Zhang, E. E., Kay, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clocks+not+winding+down%3A+unravelling+circadian+networks%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Mol+Cell+Biol%22%5BJournal%5D)">Clocks not winding down: unravelling circadian networks.</a> Nat Rev Mol Cell Biol. 11 (11), 764-776 (2010).</li>
<li>Tataroglu, O., Emery, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+molecular+ticks+of+the+Drosophila+circadian+clock%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Opin+Insect+Sci%22%5BJournal%5D)">The molecular ticks of the Drosophila circadian clock.</a> Curr Opin Insect Sci. 7, 51-57 (2015).</li>
<li>Plautz, J. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+analysis+of+Drosophila+period+gene+transcription+in+living+animals%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biol+Rhythms%22%5BJournal%5D)">Quantitative analysis of Drosophila period gene transcription in living animals.</a> J Biol Rhythms. 12 (3), 204-217 (1997).</li>
<li>Chiu, J. C., Low, K. H., Pike, D. H., Yildirim, E., Edery, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assaying+locomotor+activity+to+study+circadian+rhythms+and+sleep+parameters+in+Drosophila%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Assaying locomotor activity to study circadian rhythms and sleep parameters in Drosophila.</a> J Vis Exp. (43), e2157(2010).</li>
<li>Helfrich-Förster, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differential+control+of+morning+and+evening+components+in+the+activity+rhythm+of+Drosophila+melanogaster--sex-specific+differences+suggest+a+different+quality+of+activity%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biol+Rhythms%22%5BJournal%5D)">Differential control of morning and evening components in the activity rhythm of Drosophila melanogaster--sex-specific differences suggest a different quality of activity.</a> J Biol Rhythms. 15 (2), 135-154 (2000).</li>
<li>Dautzenberg, F. M., Neysari, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Irreversible+binding+kinetics+of+neuropeptide+Y+ligands+to+Y2+but+not+to+Y1+and+Y5+receptors%5BTitle%5D)+AND+%22Pharmacology%22%5BJournal%5D)">Irreversible binding kinetics of neuropeptide Y ligands to Y2 but not to Y1 and Y5 receptors.</a> Pharmacology. 75 (1), 21-29 (2005).</li>
<li>Lazopulo, A., Syed, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+mathematical+model+provides+mechanistic+links+to+temporal+patterns+in+Drosophila+daily+activity%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">A mathematical model provides mechanistic links to temporal patterns in Drosophila daily activity.</a> BMC Neuroscience. 17 (1), 14(2016).</li>
<li>Donelson, N., Kim, E. Z., Slawson, J. B., Vecsey, C. G., Huber, R., Griffith, L. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+positional+tracking+for+long-term+analysis+of+Drosophila+sleep+and+locomotion+using+the+%26%2334%3Btracker%26%2334%3B+program%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+ONE%22%5BJournal%5D)">High-resolution positional tracking for long-term analysis of Drosophila sleep and locomotion using the &#34;tracker&#34; program.</a> PloS ONE. 7 (5), e37250(2012).</li>
<li>Schlichting, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Neural+Network+Underlying+Circadian+Entrainment+and+Photoperiodic+Adjustment+of+Sleep+and+Activity+in+Drosophila%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci%22%5BJournal%5D)">A Neural Network Underlying Circadian Entrainment and Photoperiodic Adjustment of Sleep and Activity in Drosophila.</a> J Neurosci. 36 (35), 9084-9096 (2016).</li>
<li>Guo, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Circadian+neuron+feedback+controls+the+Drosophila+sleep-activity+profile%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Circadian neuron feedback controls the Drosophila sleep-activity profile.</a> Nature. 536 (7616), 292-297 (2016).</li>
</ol>

著者が明らかに何もありません。

この作品は、フライの歩行パターンの定量的説明計算ツールを使用する手順を示します。ツールは、一緒に形状と M と E のピークのサイズを記述する 4 つの指数言葉から成る数学モデルと歩行データをフィットします。モデル パラメーターの最終値は生データの使用は、ビニングまたはフィルタ リング データがパラメーター値に課すことができる artefactual の効果を避けることが、データのパワー スペクトルにフィッティングから取得されます。モデル パラメーターは、さらに研究飛ぶ運動や活動のピークを生じさせるメカニズムを使用できます。
管継手の品質は、2 つの方法で評価できる: フィット パワー スペクトルのパラメーターと共に計算適合エラー (二乗残差和) を使用して、目視による。フィットの品質に影響を与える重要な要因の 1 つは、概日周期 T0 (プロトコル手順 2.8) の決定です。この値を T0ピーク電力スペクトルとモデルのパラメーターの推定に影響を与えます。フィットの品質に影響を与えるもう一つの重要なステップは TM以...

概日時計約 24 時間周期で内因性の生化学的発振器です、ほとんどすべての動物と植物の1,2。時計は、生物の内部プロセスと外部ライト暗い周期に動作を同期するのに役立ちます。体内時計の遺伝子構造は、1960 年代から広く研究されているミバエ、キイロショウジョウバエを用いたします。この昆虫の体内時計の中核は、4 つの蛋白質から成り: 期間、タイムレス、クロック、およびサイクル。一緒に他の分子のこれらのコア コンポーネントは、時計遺伝子3,4のほぼ正弦波の振動を生成するフィード バック ループを形成します。ハエの体内時計では、個々 のチューブ5の中間を渡る単一の赤外線ビームを飛ぶアクティビティが検出される、複数日の歩行記録を使用して広く検討されています。記録典型的なハエがよく区別ピークをもつ複雑な二峰: 夜の終わりから開始し、最大は、ライトがオン; 朝のピーク (M)一日の終わりから始まり、最大は、ライトをオフに6夜ピーク (E)。興味深いことに、このような行動の記録の形が観測された時間的パターンに貢献する付加的なメカニズムのアクションを示唆して、分子レベルで観察される単純な正弦波振動と非常に異なって。これらの隠されたメカニズムについて、時系列パターンの定量的説明計算ツールを開発しました。
私たちの仕事の歩行リズムはフライの活動パターンを模した波形に基づいて定義されます。活動の観察されたリズミカルな変化をモデル化する単純な正弦波を使用できない、ため録音に見られるすべての顕著な特徴をキャプチャする最も単純な 1 つを選択する様々 な信号波形をテストしました。ショウジョウバエ概日行動は、多くの場合アクティブ化および非アクティブ化の7の指数パターンがあります時計ニューロンの活動によって制御されます。指数のダイナミクスと、データの視覚的な分析指数の条件 9 つの独立したパラメーターで 4 つの指数から成ると飛ぶ活動パターン8を密接に似ているモデルを構築する私たちの動機。運動データに加えて、そのパワー スペクトルを分析もできます。典型的な飛行活動のスペクトルは、高調波 T02、T03、等、概日周期 T0で期待される基礎的ピークに加えて複数のピークを示しています。フーリエの定理によると純粋な正弦波だけより複雑な波形は (図 1) のプライマリの期間の高調波で複数スペクトルのピークを表示しながらパワー スペクトルのピークを生成します。多ピーク スペクトル データ飛ぶ活動8の非正弦波の時空間パターンを考えると、したがって、数学的に予想される、複数振動の期間の存在を必ずしも意味しません。重要なは、提案モデル波形のスペクトルはまた一次周期、高忠実度モデル説明飛ぶデータを時間と周波数の両方を強調するためハエの歩行録音と同様のすべての高調波でピークを示しています。
数分以内飛ぶ活動時間解像度でデータが騒々しい、生データから直接パラメーターを抽出する困難に表示されます。長い時間間隔に合算データは騒音レベルを減らすことができますが、モデルのパラメーターの推定に影響を与えることができる方法でデータを変更することができます。我々 したがって、録音のパワー スペクトルからモデル関数8 (参照8の追加ファイル 1 を参照) のフーリエ変換から計算された予想されるスペクトルの解析式を使用してパラメーターを取得します。パワー スペクトルからのパラメーターの取得は、このアプローチには、ビニングまたは生アクティビティ データのフィルタ リングなどの任意の追加操作することがなく正確なパラメーター値が得られます。モデルとアプリケーションを野生型と変異型のデータの数学的な詳細は、参照8で説明されます。プロトコルはここで計算ツールを使用する手順に焦点を当てて紹介。

<table><tbody><tr><td>ショウジョウバエ活動</td><td>モニターTriKinetics</td><td>DAM2、DAM5</td><td>は、単一の赤外線ビームを使用してハエの位置を測定し</td></tr><tr>ます<td>MatLab</td><td>Mathworks</td><td></td><td>コンピューティング環境とプログラミング言語、MatLabは、最適化とシンボリック数学ツールボックスショ</td></tr><tr><td>ウジョウバエmelanogaster&nbspを含める必要があります。</td><td></td><td>per[S], per[L], iso31(野生型)</td><td>私たちの分析は、任意の概日周期のハエ変異体で行うことができます</td></tr></tbody></table>

フライの日周期活動を定量化する手法

A Computational Method to Quantify Fly Circadian Activity

ほとんどの動物と植物の概日時計は行動および分子プロセスを調整し、毎日の明暗サイクルに同期させます。この一時的なコントロールの根底にある根本的なメカニズムが広くミバエショウジョウバエをモデル生物.として使用ハエで時計は複数日の歩行記録を分析することによって, 通常。このような記録を示しています活動の 2 つのピークを持つ複雑な二峰: 夜明けのまわりで起こる朝ピークと夕暮れ時に発生するピークの夜。これらの 2 つのピーク一緒には、正弦波振動と非常に異なっている波形観測時計に加えてメカニズムある行動データで観測されたパターンの生産に大きな影響を及ぼすことを示唆している時計遺伝子を形成。ここで飛ぶ活動の時空間パターンを数学的に示す最近開発された計算方法の使用についての指示を提供します。4 つの指数言葉と形状と朝のサイズおよび活動の夜のピークを完全に記述する 9 つの独立したパラメーターで構成されるモデル波形と活動データをメソッドに適合します。抽出されたパラメーターは、フライの歩行リズムの一般的な観察のバイモーダル活動パターンの根底にある基板の速度論的解明を助けることができます。

ここで紹介した方法は、フライの歩行パターンで主な機能の定量化をことができます。4 つの指数言葉で構成されるモデルとアクティビティ データのあてはめによる定量化を行います
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/55977/55977eq1.jpg">
モデルでは、アクティビティのパターンを記述する 9 つの独立したパラメーターを持っています。パラメーター bMD、b氏、bED、a と bの小胞体は、夜の崩壊 (ED)、夕方上昇 (ER)、それぞれ朝崩壊 (MD) の朝上昇 (氏) のレートを定義します。パラメーター T0<...

フライ概歩行リズムに見られる時空間特徴を定量化する手法である. します。定量化を実現するには、マルチ パラメトリック モデル波形と飛ぶ活動をフィッティングします。モデル パラメーターは、形状と朝のサイズと夜の毎日の活動のピークをについて説明します。

In most animals and plants, circadian clocks orchestrate behavioral and molecular processes and synchronize them to the daily light-dark cycle. ...

ほとんどの動物において、概日時計は行動的および分子的なプロセスを制御し、それらを日々の明暗サイクルに同期させています。ショウジョウバエでは、通常、運動量の記録を用いて時計の研究が行われます。ここでは、12時間明期・12時間暗期のサイクルで測定された野生型の平均的な運動量の例を示します。明暗サイクルは上部の黄と黒のバーで示されています。典型的なショウジョウバエの記録では、夜明け頃に起こる朝のピークと、黄昏時頃に起こる夕方のピークという2つの活動ピークを持つ、複雑なバイモーダル（二峰性）パターンが示されます。これら2つのピークが合わせて形成する波形は、時計遺伝子で観察される正弦波振動とは大きく異なっており、時計機構に加えて、行動データの観察パターンを生成する上で深い影響を及ぼすメカニズムが存在することが示唆されます。本稿では、ショウジョウバエの活動における時間的パターンを数学的に記述する初の手法を提示します。活動データを、ショウジョウバエの移動を模したモデル波形に適合させました。このモデルは4つの指数項で構成されており、午前中のピークに2項、夕方のピークに2項が割り当てられています。概日周期を含め、本モデルは9つの独立したパラメータを有しています。Bパラメータは、朝の上昇率、朝の減衰率、夕方の上昇率、および夕方の減衰率を定義します。TMおよびTEは朝と夕方のピークの幅を定義し、HMおよびHEはピークの高さを定義します。これらのパラメータを合わせることで、活動パターンにおける朝と夕方のピークの大きさおよび形状を完全に記述することができます。本法は、ショウジョウバエの移動量測定において一般的に観察されるバイモーダルな活性パターンの根底にあるメカニズムと基質を解明するために適用できます。移動実験のために、片端に餌、もう片端に綿を入れた個別のチューブを準備します。そのために、まず50 mLのビーカーに5〜6 gのショウジョウバエ用餌を入れます。食品を小さく切ります。これにより、電子レンジで溶かしやすくなります。シングルアクティビティモニターには32本のチューブを装着できます。したがって、32本のチューブを用意し、ゴムバンドでまとめて固定します。ビーカーに入れた餌を電子レンジで融解させます。餌を約10〜15秒間加熱します。5秒ごとに加熱を停止し、餌の入ったビーカーを軽く振って、餌が均一に融解するようにしてください。すべての餌が溶け、ビーカー内に固形の餌が残っていないことを確認してください。餌が液状のうちに、餌の入ったビーカーにチューブを挿入します。チューブを少し上下に動かし、均等に充填されるようにしてください。餌を約1時間放置し、冷却して凝固させます。餌が固まったら、ビーカーの底に餌が張り付かないよう、回転させるようにしてチューブをビーカーから取り出します。その後、ゴムバンドを取り除きます。ワックスを用いて、食品が入った端を封印します。まず、ペーパータオルでチューブを丁寧に拭き取ってください。次に、チューブをワックスに押し付けます。シールの品質を視覚的に確認し、必要に応じて再度シールを行います。この手法を用いて、実験に使用するすべてのチューブをシールしてください。チューブのもう一方の端は綿で閉じます。綿は、ショウジョウバエをチューブ内に閉じ込めたまま、空気を通す役割を果たします。また、簡単に取り外しと再装着ができるため、実験に向けてチューブにバエを導入する際に便利です。チューブの準備が整ったら、実験用のバエを導入します。そのために、CO2を用いてショウジョウバエをパッド上に移します。次に、筆を用いて、個別のチューブに1匹ずつ慎重に入れます。ハエが入ったチューブをモニターに設置します。モニターでの順序と同じく、ハエの移動がモニターシステムによって出力ファイルに記録されます。モニターをコンピューターに接続し、一定の温度と湿度を維持するインキュベーター内に設置してください。実験に基づき、適切な明暗条件に設定してください。明暗実験では、実験期間中ずっとハエを明暗サイクル下で維持します。なお、解析には測定1日目のデータを使用しないでください。恒暗実験では、まず時計の同調と同期のためにハエを2日間明暗条件下で飼育し、その後、恒暗条件下に切り替えます。完全暗闇の1日目の測定値は解析に使用しないでください。次のセクションに進む前に、プロトコルを読まれることを推奨します。モニターシステムは、モニター内のすべてのハエの活動量を含む単一のファイルを出力します。出力ファイルの最後の32列には、個々のハエの活動データが含まれています。本プログラムは単一のハエの活動データを処理するため、出力ファイルを複数の単一ハエ活動ファイルに分割してください。各ファイルは単一列のTXTファイルである必要があります。活性ファイルを用意した後、解析を実行できます。MATLABコマンドウィンドウで、以下の入力パラメータを用いてModelFitPS3関数を実行してください。サンプリングレートには、データサンプルの時間間隔を秒単位で入力します。例えば、データが20秒間隔で取得された場合は、ここに20と入力します。bin intervalには、データの視覚化を改善するためにデータをグループ化する時間間隔を分単位で入力してください。20分または30分でのビニングを推奨しますが、ここでは後で簡単に変更できることを示すため、一旦10と入力します。trendについては、データにベースラインの傾向が見られる場合は1を、それ以外の場合は0を入力してください。当社のデータにはベースラインの傾向がありません。そのため、ここでは0を入力します。Enterキーを押して関数を実行してください。ポップアップウィンドウで、個別のハエの活動ファイルを選択し、「Open」を押します。プログラムがデータパワースペクトルを計算し、プロットします。このウィンドウで、データ内の主要周期を決定します。そのため、概日周期のピークをマウスの左ボタンでクリックするか、または概日周期の約2分の1に複製される第2高調波のピークを右ボタンでクリックします。本ケースでは、第2高調波のピークの方が概日周期のピークよりもはるかに大きく、鋭いため、後者のオプションを使用します。次に、プログラムは選択したビン間隔でまとめられたデータをプロットします。ご覧の通り、10分のビン間隔では、午前と午後のピークが十分に視覚化されていません。そのため、この値を変更する必要があります。そのためには、グラフ上の任意の場所を右クリックします。新しく表示されるダイアログボックスに、ビン間隔の新しい値を入力してください。ビン間隔は20分に設定することを推奨します。したがって、ここに20を入力します。OKを押してください。プログラムが直ちに、新しいビン間隔の値でデータを再描画します。この値を確定するには、グラフ上の任意の場所を左クリックしてください。プログラムがデータを再描画し、5日間の測定結果のみが表示されます。このウィンドウで、解析に使用する最初の朝のピークを選択してください。ショウジョウバエが明暗サイクルに適応するまで時間がかかるため、最初の1〜2日間をスキップする必要がある場合があります。朝のピークを選択するには、希望するピークをクリックしてください。プログラムがデータを再描画し、選択した朝のピークから3日間の測定結果のみが表示されます。青色と赤色の垂直線は、最初のウィンドウで選択した周期に基づいた、最初の夜のピークと2回目の朝のピークを示しています。このウィンドウで、モデル関数を用いてデータの予備的なフィッティングに使用するチューブの点を選択します。そのためには、以下の点をこの特定の順序でクリックしてください。まず、最初のモーニングピークの頂点をクリックします。クリックした箇所は、下部の赤い星印で示されています。次に、モーニングピークの終点、イブニングピークの開始点、イブニングピークの頂点、イブニングピークの終点、そして最後に翌日のモーニングピークの頂点を順番にクリックします。最終的なパラメータはスペクトルフィッティングから得られるため、プログラムによってパワースペクトルが再度プロットされます。スペクトルは、x軸に周波数をプロットして表示されており、概日ピークはプロットの左側に位置しています。最初のステップで決定された周期は、赤色の垂直線で示されています。フィッティングポイントを選択するために、まず主周期を大まかに決定します。そのために、概日周期のピークを左クリックするか、第2高調波のピークを右クリックします。ここでは再び後者の方法を使用します。その後、画面下部にスライダーが表示され、スペクトルフィッティングのための点を選択できるようになります。ポイントは赤色の円で表示され、スライダーを動かした後に現れます。スライダーを左右に動かし、スペクトルピークの頂点にできるだけ近づけてポイントを配置してください。最適な状態で配置できたら、「Accept」ボタンを押してください。プログラムが選択されたポイントをモデルパワースペクトルの解析式でフィッティングします。フィッティング後、プログラムはさらに2つのグラフを出力します。1つ目は、抽出されたパラメータを用いて構築されたモデルのパワースペクトルです。2つ目は、モデルを用いてフィッティングされたデータです。データは黒線で、モデルは赤線で示されています。関数がデータ、特に活動の最後の3日間に密接に一致していることがわかります。抽出されたパラメータは、model fit parameters TXTファイルに保存されます。ファイル名の後に、パラメータが次の順序で保存されます。まず朝の減衰のb、次に朝の上昇のb、夜の上昇のb、夜の減衰のb、概日周期、次に概日周期で除した朝のピーク幅、概日周期で除した夜のピーク幅、朝のピーク高さ、夜のピーク高さ、そしてスペクトルフィッティングの適合誤差です。モデルフィッティングパラメータファイルに加えて、プログラムはさらに2つのファイルを出力します。1つ目はモデル関数によるデータフィッティングであり、2つ目はスペクトルフィッティングです。他のアクティビティファイルを用いてこの解析を行ってください。抽出されたすべてのパラメータはモデル適合パラメータのTXTファイルに保存され、モデルのアクティビティパターンによって制御されるショウジョウバエの日次行動を調節する基礎的なメカニズムと、行動出力を結びつけるためにさらに利用することができます。

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Research

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Behavior

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