$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Door het analyseren van motoriek in vloeibare (zwemmen), kunnen fenotypes die niet direct duidelijk op vaste media (kruipen) worden toegelicht. Tot zwemmen motoriek kwantificeren we ontwikkelden specifieke software die tien nieuwe parameters van het zwemmen gedrag 8 meet. De acht meest bruikbare van deze parameters worden in detail beschreven in tabel 1. Deze parameters worden genoemd Wave initiatie rate, Body wave nummer, Asymmetrie, Stretch, Curling, Rijsnelheid, borstel slag, en activiteit index. Studies toelichten van de kracht van de software hebt gedefinieerd de functionele achteruitgang van honderden verouderende volwassenen met WT, gedrags- of levensduur mutant achtergronden 8, en hebben het goed bestudeerde levensduur mutanten leeftijd-1 (hx546) en daƒ-16 (mgDƒ50) geanalyseerd, die mutaties herbergen de normale insuline-signaleringsroute verstoren. Het gen leeftijd-1 codeert voor een phosphatidylinositide 3-kinase (PIK3) Katalytische subunit, en, als het herbergt de mutatie hx546, veroorzaakt levensduurverlenging en stressbestendigheid 27-29. Het gen daƒ-16 codeert voor een forkhead box O (FOXO) transcriptiefactor die de levensduur verkort en schaadt de reactie op stress wanneer verwijderd 30-33.
Bepaalde parameters van het zwemmen zoals Wave initiatie rate, Rijsnelheid, borstel slag en activiteit index geleidelijk af met de leeftijd, zelfs in gunstige genetische achtergronden (figuur 1). In lijn met de huidige kennis, langlevende leeftijd-1 (hx546) mutanten liet een meer krachtige fysieke prestaties dan WT op geavanceerde en zeer oude leeftijden. Ook zoals verwacht, kortstondige daƒ-16 (mgDƒ50) mutanten weergegeven gecompromitteerd prestaties, vooral bij zeer oude leeftijd. Opmerkelijk was het alleen onder het toezicht van de Celest computer vision en wiskundige algoritme pakket dat de superior zwem prestaties oud-1 (hx546) mutanten detecteerbaar was bij het begin van de volwassenheid. Dat leeftijd-1 (hx546) leidt tot verbetering van fysieke prestaties bij jonge volwassenheid suggereert dat deze mutatie beïnvloedt normale ontwikkeling en / of jonge volwassenen fenotype op een niet eerder gewaardeerd (figuur 1).
Body wave nummer, Asymmetrie, Stretch en Curling parameters trendparameters omhoog met de leeftijd in WT en veroudering mutant volwassenen (figuur 2). Interessant is het resolutieniveau van de software geopenbaard fijnere gedragskenmerken zoals aanhoudende symmetrie oud-1 (hx546) mutanten gedurende hun levensduur en het onvermogen van extreme oude daƒ-16 (mgDƒ50) mutanten te rekken en krullen voorzover dezelfde -leeftijd WT en leeftijd-1 (hx546) volwassenen.
Naast de algemene onvermijdelijke verlies van fysische performance gevolg van leeftijd, elke individuelen toont een uniek patroon progressie door het verouderingsproces, zelfs wanneer genetica en milieu vrijwel homogeen 7. (Door het regelen genetica en omgeving, de mogelijke verstorende effecten van deze factoren geminimaliseerd, onthullen de belangrijke bijdrage van stochasticity aan leeftijd gerelateerde degeneratie.) Een gesynchroniseerd C. elegans populatie van vergelijkbare genetische achtergrond bewaard in een gecontroleerde omgeving bevat nog een mix van verschillende klassen van individuen naar hun veroudering eigenaardigheden. Hoewel alle beginnen als gezonde volwassenen, sommige snel verliezen hun fysieke conditie (slechte agers, klasse C), terwijl anderen beweren kracht voor een langere periode (sierlijke agers, klasse A). Bad agers dus lijkt een aanzienlijk kortere healthspan dan sierlijk agers hebben.
Zoals verder beschreven in onze studie 8, sierlijke agers onderhouden jeugdige fysieke fitness zoals waargenomen in vergelijking met de swim-profiel van veel jongere volwassenen (figuren 3, 4 en 5). Deze aanhoudende fitness is vergelijkbaar met de fysieke prestaties van langlevende leeftijd-1 (hx546) mutanten op post-reproductieve leeftijd (D 11) (figuren 1 en 2). Integendeel, slechte agers dramatisch verloren veel van hun fysieke capaciteit snel na reproductie, presteren op niveaus vergelijkbaar met die van extreme oude progeric daƒ-16 (mgDƒ50) volwassenen (figuren 1-4). Deze overeenkomsten kunnen door grove vergelijking worden getrokken, maar met name handtekeningen zijn direct merkbaar bij de loep. Bijvoorbeeld, hoewel er enige correlatie tussen de mate van zowel rek en curling in extreme oude wildtype en veroudering mutanten (figuur 2), deze relatie is niet waargenomen in slechte gers (figuren 4 en 5), die een hogere neiging vertonen te krullen up maarniet te rekken in de geteste monsters. De software presenteren we aldus toegevoegde dimensie aan de analyse van de lichamelijke conditie of motorische capaciteit door het gereedschap naar geavanceerdere studies die niet eerder waren traceerbaar. Samengevat, Celest biedt uitgebreide uitlezingen in de vorm van acht nieuwe maatregelen hier uitgelicht, waardoor de gedrags-vingerafdruk van specifieke genetische, epigenetische definiëren en achtergronden van het milieu, waardoor de identificatie van de unieke en gemeenschappelijke parameter patronen die kunnen worden de handtekeningen van specifieke voorwaarden ( milieu, farmacologische, voedingswaarde), biologische processen, of organisme staten zoals healthspan.

Figuur 1: celest Software Rapporten over Wave Initiation Rate (A), Activity Index (B), Penseelstreek (C) en Travel Speed (D) voor WT, leeftijd-1 (hx546) en daƒ-16 (mgDƒ50) Volwassenen op D 4 (jong volwassenheid), 11 (post-voortplanting) en 20 (extreme oud). '#' In 'nummer' y-as betekent. WT's zijn gekleurd in grijs, leeftijd-1 in groen en daƒ-16 in het rood. Error bars zijn de standaardafwijking van het gemiddelde (SEM). Dezelfde leeftijd WT en veroudering mutanten werden vergeleken voor statistische significantie via een ANOVA gevolgd door meervoudige vergelijkingstest van Dunnett. **, P = 0,001 - <0,01; ***, P = 0,0001 - <0,001. n = 62 in elke data wijzen uit vier onafhankelijke studies. Merk op dat hier, en in figuur 2, is elke afzonderlijke 30 s video gemaakt met 4 dieren en voor elk onderzoek we scoren in totaal 16 dieren 4 swim's, dit gebeurt voor 4 biologische replicaten per gegevenspunt weergegeven. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
ntent "fo: keep-together.within-page =" 1 ">
Figuur 2: Software Rapporten over Body Wave Number (A), Asymmetrie (B), Stretch (C), en Curling (D) voor WT, leeftijd-1 (hx546) en daƒ-16 (mgDƒ50) Volwassenen op D 4 (jonge volwassenheid), 11 (post-voortplanting) en 20 (extreme oud). '#' In 'nummer' y-as betekent. WT zijn gekleurd in grijs,
leeftijd-1 in groen, en
daf-16 in het rood. Error bars zijn de standaardafwijking van het gemiddelde (SEM). Dezelfde leeftijd WT en veroudering mutanten werden vergeleken voor statistische significantie via een ANOVA gevolgd door meervoudige vergelijkingstest van Dunnett.
*, P = 0,01 - <0,05;
**, P = 0,001 - <0,01;
***, P = 0,0001 - <0,001. n = 62 in elk meetpunt uit vier onafhankelijke, 30 s zwemmen proeven.e.jpg "target =" _ blank "> Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 3: Software Rapporten over Wave Initiation Rate (A), Activity Index (B), Penseelstreek (C), en Travel Speed (D) voor jonge WT volwassenen (D 4), en met hetzelfde leeftijd Sierlijk en Bad agers (D10 en 11). '#' In 'nummer' y-as betekent. Young betreffende AM zijn gekleurd in grijs, klasse A bevallige agers in groen, en klasse C slechte agers in het rood. Error bars zijn de standaardafwijking van het gemiddelde (SEM). Klasse A sierlijke agers en klasse C slechte agers werden vergeleken met D 4 jonge volwassenen met behulp van one-way ANOVA gevolgd door meerdere vergelijkingstest Dunnett's. ****, P <0,0001. n = 27 in elk meetpunt van twee onafhankelijke, 30 s zwemmen proeven. Graph is enigszins gewijzigd ten opzichte van Restif et al. (2014) 8, die onder de Creative werd gepubliceerdCommons (CC BY) licentie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 4: Software Rapporten over Body Wave Number (A), Asymmetrie (B), en Curling (C) voor jonge WT volwassenen (D 4), en met hetzelfde leeftijd sierlijk en Bad agers (D 10 en 11). '#' In 'nummer' y-as betekent. Young betreffende AM zijn gekleurd in grijs, klasse A bevallige agers in groen en klasse C slechte agers in het rood. Error bars zijn de standaardafwijking van het gemiddelde (SEM). Klasse A sierlijke agers en klasse C slechte agers werden vergeleken met D 4 jonge volwassenen met behulp van one-way ANOVA gevolgd door meerdere vergelijkingstest Dunnett's. **, P = 0,001 - <0,01; ****, P <0,0001; n / a, niet van toepassing, aangezien slechts één dier uit van de totale steekproefomvang gekruld. n = 27 in elk meetpunt van twee onafhankelijke, 30 s zwemmen proeven. Graph is enigszins gewijzigd ten opzichte van Restif et al. (2014) 8, die onder de Creative Commons Naamsvermelding (CC BY) licentie http werd gepubliceerd: /creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 5: Software Verslag over Stretch voor jonge WT volwassenen (D 4), en met hetzelfde leeftijd Sierlijk en Bad agers (D 10 en 11). Young betreffende AM zijn gekleurd in grijs, klasse A bevallige agers in groen en klasse C slechte agers in het rood. Error bars zijn de standaardafwijking van het gemiddelde (SEM). Klasse A sierlijke agers en klasse C slechte agers werden vergeleken met D 4 young volwassenen met behulp van one-way ANOVA gevolgd door meerdere vergelijkingstest Dunnett's. n = 27 in elke data wijzen uit twee onafhankelijke studies. Graph is enigszins gewijzigd ten opzichte van Restif et al. (2014) 8, die onder de Creative Commons Naamsvermelding (CC BY) licentie http werd gepubliceerd: /creativecommons.org/licenses/by/4.0/. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Video 1: Zwemmen van een representatieve groep van C. elegans volwassenen. Klik hier om deze video te bekijken. (Klik met de rechtermuisknop om te downloaden.)

Video 2: celest Software Berekening van de individuele kromming Kaarten van de Swim Performances van de geteste dieren. Kromming kaarten worden berekend op de achtergrond; zij niet in de software-interface met de gebruiker. Klik hier om deze video te bekijken. (Klik met de rechtermuisknop om te downloaden.)

Video 3: Software berekening van zwemmen Maatregelen op basis van individuele Maps kromming. Klik hier om deze video te bekijken. (Klik met de rechtermuisknop om te downloaden.)

Video 4: Software Berekening van de Swim Maatregelen die niet afhankelijk zijn van CurvatureMaps. Klik hier om deze video te bekijken. (Klik met de rechtermuisknop om te downloaden.)