Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł metodologiczny

Testy tolerancji ciepła przy użyciu systemu monitorowania aktywności Drosophila: przewodnik po wykonywalnej aplikacji do analizy danych

1.4K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/67814

⸱

13 grudnia 2024

 ,  ,  ,  ,  , 

W tym artykule

Podsumowanie

Ten raport opisuje metodę pomiaru czasu do powalenia dorosłej Drosophila melanogaster za pomocą Monitora Aktywności Drosophila (DAM2) w odpowiedzi na stresor cieplny przewodnictwa powietrza w komorze inkubatora. DAM2 mierzy aktywność, rejestrując ruchy poszczególnych much, gdy przecinają one wiązkę podczerwieni. Analizę danych ułatwia stworzony przez autorów nowatorski plik wykonywalny.

Streszczenie

Badanie tolerancji na ciepło u Drosophila melanogaster było szczególnie interesujące dla badaczy od dziesięcioleci, a powszechnym podejściem do oceny tolerancji na ciepło jest monitorowanie czasu do powalenia (TKD) po ekspozycji na podwyższoną temperaturę. Klasycznie muchy są umieszczane w pojedynczych fiolkach i umieszczane w podgrzewanej łaźni wodnej. TKD jest następnie monitorowane ręcznie przez badaczy. Chociaż są one bardzo dobrze ugruntowane, nadal istnieją problemy z subiektywizmem i konsekwentnym stosowaniem namacalnej definicji ustania wszystkich ruchów, w tym skurczów mięśni, podczas wdrażania tych ręcznych testów. Opracowaliśmy wysokoprzepustową metodę automatyzacji testów tolerancji ciepła przy użyciu monitorów aktywności TriKinetics Drosophila (DAM2). Do systemu DAM2 napisaliśmy program i stworzyliśmy łatwy w użyciu plik wykonywalny, który automatycznie odczytuje czas ostatniego ruchu z wygenerowanych danych dotyczących aktywności. Ten skrypt następnie zapisuje w pliku .csv czas do paraliżu cieplnego (TKD) dla każdej muchy. Nasze dane pokazują, że ta zautomatyzowana metoda DAM2 jest spójna i niezawodna. Tymczasem interesujące są profile aktywności utworzone na podstawie danych o liczbie aktywności. Te profile aktywności mogą być kompilowane i mają potencjał do rozszerzenia testów tolerancji na ciepło o stosunkowo niezbadane behawioralne składniki tolerancji ciepła. Protokół ten szczegółowo opisuje, jak korzystać z systemu DAM2 i HoTDAM! oprogramowanie do szacowania tolerancji na ciepło u D. melanogaster.

Wprowadzenie

Ektotermy zazwyczaj reagują na stres cieplny zwiększoną aktywnością lokomotoryczną. Zjawisko to jest widoczne dla badaczy od dziesięcioleci, z charakterystyczną reakcją behawioralną opisaną przez Cowlesa i Bogerta w 19441. Opisali, w jaki sposób organizm poddany stresowi cieplnemu najpierw wykazuje wzmożony ruch lokomotoryczny. W miarę narastania stresu cieplnego krótkie okresy aktywności przeplatają się z okresami bezczynności. Temperatura, w której organizm nie może już wykazywać skoordynowanych ruchów, jest krytycznym maksimum termicznym (CTmax). Następuje spam mięśniowy, a ostatecznie organizm się załamuje1,2. Upadek ten jest trudny do zdefiniowania i reprezentuje coś w rodzaju "rygoru cieplnego, śpiączki lub śmierci"2. Tutaj użyjemy terminu zapadnięcie fizjologiczne, aby teoretycznie odnieść się do tego niewyraźnego punktu końcowego stresu cieplnego.

Drosophila melanogaster i inne małe owady były cennymi modelami do badania stresu cieplnego. Aby oszacować przynajmniej część złożonego zbioru cech, które składają się na tolerancję na ciepło, wielu badaczy ręcznie obserwowało czas i temperaturę, w której następuje zapadanie fizjologiczne, reprezentujące odpowiednio czas do powalenia (TKD) i CTmax. Chociaż te ręczne metody oznaczania są bardzo dobrze ugruntowane, mają pewne wady. Operacyjna definicja zapaści fizjologicznej może być trudna do ustalenia i odpowiedniego zastosowania do wszystkich przypadków, zwłaszcza gdy obserwatorzy są mniej doświadczeni. Na przykład, w którym momencie organizm przechodzi od skurczów mięśni do zapaści? Wzorzec skurczów mięśni i aktywności napadowej przed upadkiem może być nieprzewidywalny i może komplikować dokładną obserwację2,3, zagrażając dokładności i precyzji. Tymczasem trudność w obserwacji ogranicza również liczbę organizmów, które można oznaczyć w tym samym czasie, co ogranicza skalowalność.

Ponieważ wzrost aktywności jest konsekwentną reakcją na ciepło, a TKD i CTmax są ostatecznie punktem, w którym aktywność ustaje, staraliśmy się wykorzystać Monitory Aktywności Drosophila (DAM2) firmy TriKinetics do automatyzacji testów tolerancji ciepła. Niedawno opublikowaliśmy metodę automatycznego testu, wraz z łatwym w użyciu oprogramowaniem, przy użyciu systemu DAM2 4. Test został zwalidowany poprzez porównanie miar tolerancji ciepła pod względem TKD z klasycznym ręcznym testem TKD opartym na obserwacji w odniesieniu do kilku czynników. Zbadaliśmy również składnik aktywności lokomotorycznej w testach TKD, aby dokładniej scharakteryzować indukowalny fenotyp termotolerancji. Test i towarzyszące mu oprogramowanie nazwaliśmy HoTDAM! (Testy tolerancji ciepła przy użyciu Systemu Monitorowania Aktywności Drosophila). Poniżej przedstawiamy szczegółowy opis metody automatycznego oznaczania tolerancji ciepła przy użyciu systemu DAM2 i HoTDAM! oprogramowanie. Test jest łatwy w użyciu i łatwo skalowalny, aby umożliwić pomiar wielu organizmów jednocześnie.

W tym manuskrypcie przeprowadziliśmy testy TKD na termosensorycznie zmutowanych muszkach (przejściowy potencjał receptora ankyryna 1; TRPA1) i ich kontrola genetyczna (biały1118; w1118). Organizmy te zostały wybrane w celu podkreślenia znaczenia charakterystycznej zwiększonej aktywności obserwowanej podczas stresu cieplnego dla testu. Mianowicie, organizmy TRPA1 nie wykazują tego zachowania ucieczki, co ilustruje wewnętrzny związek między konserwatywnymi reakcjami behawioralnymi a szacunkami tolerancji na ciepło, takimi jak TKD. Przeprowadziliśmy test zarówno dla samic, jak i samców, wraz z wdrożeniem obróbki wstępnej utwardzania termicznego. Przedstawione tutaj reprezentatywne wyniki są danymi z całkowicie nowych testów niż te, które zostały wykorzystane w pierwotnie opublikowanych testach walidacyjnych.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

1. Hodowla much

  1. Wybierz odpowiednią linię/szczep muszek do badania.
    UWAGA: Aby zilustrować test, wykorzystano szczep z nokautem potencjału przejściowego TRPA1 oraz jego kontrolę genetyczną, szczep w1118.
  2. Utrzymuj szczepy muszek w stałych, odpowiednich warunkach. W celu realizacji niniejszego protokołu, hoduj szczepy w temperaturze 25 ˚C w cyklu dobowym 12:12 na standardowej pożywce (mąka kukurydziana, melasa i drożdże torula).
  3. Rozdziel samce i samice przy użyciu lekkiej anestezji.
    UWAGA: W zależności od eksperymentu można użyć muszek dziewiczych lub kopulowanych.
    1. Pozostaw dorosłe samce i samice (osobno dla obu szczepów) w celu kopulacji i składania jaj przez 5 dni. Usuń dorosłe osobniki z butelek.
    2. Gdy kilka dni później zaczną wykluwać się dorosłe osobniki, ponownie oczyść butelki. Po 2 dniach rozdziel samce i samice, stosując lekką anestezję eterową, i pozwól im dojrzewać oddzielnie w zagęszczeniu 25 muszek na fiolkę.

2. Obróbka wstępna

  1. Zastosuj wstępną obróbkę lub zmienną niezależną, która zdefiniuje grupy eksperymentalne (genetyczną, środowiskową, farmakologiczną lub inną).
    1. Aby postępować zgodnie z niniejszym protokołem, oddziel osobniki dorosłe według płci, a po 5 dniach poddaj połowę z nich wstępnej obróbce poprzez zanurzenie szczelnie zamkniętej fiolki z organizmami w łaźni wodnej w temperaturze 37 ˚C przez 1 h. Grupę kontrolną przechowuj w inkubatorze w temperaturze 25 ˚C. Przed przeprowadzeniem testu tolerancji cieplnej pozwól muchom na regenerację przez 24 h po wstępnej obróbce.

3. Konfiguracja systemu DAM2

  1. Przenieś muchy do probówek monitora DAM2 i zakorkuj oba końce probówek watą. Jeśli muchy mają zostać poddane ocenie tolerancji cieplnej natychmiast, nie stosuj żadnej anestezji podczas przenoszenia organizmów do probówek monitora, aby uniknąć potencjalnych efektów zakłócających związanych z ekspozycją na środek znieczulający. Zamiast tego, odsysaj pojedyncze muchy z fiolek hodowlanych do probówek monitora.
  2. Umieść probówki testowe w monitorach aktywności, odnotowując numery slotów, do których wprowadzono poszczególne grupy.
    UWAGA: W zależności od eksperymentu rozmieszczenie może być randomizowane, jeśli lokalizacja wewnątrz monitora mogłaby zostać uznana za zmienną zakłócającą.
  3. Oprogramowanie do akwizycji danych DAM2
    UWAGA: System i oprogramowanie DAM2 są szczegółowo opisane w arkuszu danych DAMSystem3 Software Data Sheet dostępnym na stronie internetowej firmy (patrz Tabela materiałów). W celu rozwiązania konkretnych problemów oraz zapoznania się z ogólną funkcjonalnością należy odnieść się do instrukcji DAM2. Poniżej przedstawiamy wskazówki dotyczące korzystania z systemu w kontekście naszego testu tolerancji cieplnej.
    1. System DAM2 monitoruje liczbę razy, gdy pojedyncza mucha w każdej probówce przecina wiązkę podczerwieni. Oprogramowanie do akwizycji danych indeksuje i resetuje to zliczenie w każdym zdefiniowanym odstępie czasu. W sekcji preferences (preferencje) wybierz reading interval (interwał odczytu), który zostanie zastosowany w teście. Ustaliliśmy, że interwał odczytu wynoszący 15 s zapewnia dobrą równowagę między rozdzielczością a błędami odczytu.
      UWAGA: Zaleca się, aby interwał odczytu w sekundach nie był krótszy niż liczba używanych monitorów. Krótszy interwał odczytu zapewni lepszą rozdzielczość czasową testu, ale potencjalnie zwiększy również liczbę błędów odczytu. Oprogramowanie może nie nadążać z indeksowaniem odczytów. Ponadto nowszy, szybszy komputer w znacznym stopniu pomaga zapobiegać błędom odczytu.
    2. Biorąc pod uwagę błędy odczytu, upewnij się, że komputer używany do uruchamiania oprogramowania do akwizycji danych DAM2 jest ustawiony tak, aby nigdy nie przechodził w tryb uśpienia ani hibernacji, aby nie przerwać testu. Ponadto upewnij się, że auto-updates (automatyczne aktualizacje, w tym wszelkie aktualizacje sieciowe kontrolowane przez instytucję) są wyłączone podczas gromadzenia danych.
    3. Sprawdź, czy wszystkie monitory są podłączone i komunikują się z oprogramowaniem. Potwierdź, że status każdego monitora jest zielony w zakładce current data (bieżące dane).
      UWAGA: Szczegóły dotyczące tego, jakie problemy oznaczają poszczególne kody kolorów, znajdują się w arkuszu danych DAMSystem3 Software Datasheet.
    4. Oprogramowanie do akwizycji danych automatycznie zapisze wyniki aktywności w plikach tekstowych w folderze Data w plikach systemowych. Aby ułatwić analizę danych, usuń wszelkie pliki tekstowe z tego folderu Data przed uruchomieniem oprogramowania do akwizycji danych dla każdego testu.
      UWAGA: Pliki tekstowe zostaną utworzone automatycznie, więc dopuszczalne jest usunięcie ich z tego folderu w celu wyczyszczenia starych danych bez utrudniania pracy programu.

4. Test tolerancji na wysoką temperaturę

  1. Umieść monitory w inkubatorze do analizy.
  2. Uruchom oprogramowanie do akwizycji i pozwól mu indeksować przez określony czas (np. 40 indeksów lub 10 min, jeśli odstęp odczytu jest ustawiony na 15 s) przed zastosowaniem stresu cieplnego.
    UWAGA: Pozwala to na aklimatyzację w probówkach i regenerację po przemieszczaniu monitorów podczas ich ustawiania. Szczególnie w przypadku analizy aktywności podczas testu, czas ten pozwoli na ustalenie bazowej aktywności przed indukcją stresu cieplnego. W zależności od specyfiki wykonywanej analizy, fazę aklimatyzacji można pominąć, umieszczając monitory bezpośrednio w inkubatorze już w temperaturze stresowej.
  3. W przypadku przeprowadzania statycznego testu (TKD), ustaw inkubator tak, aby temperatura rosła tak szybko, jak to możliwe, do wyznaczonej temperatury szkodliwej po okresie aklimatyzacji. Zmienną odpowiedzią będzie ostatni zarejestrowany czas ruchu (tj. ostatni niezerowy indeks) w celu oszacowania TKD.
    1. W przypadku przeprowadzania testu dynamicznego, określ tempo wzrostu temperatury po okresie aklimatyzacji. W tym przypadku zmienną odpowiedzią jest ponownie czas. Moment zarejestrowania ostatniego ruchu będzie odpowiadał konkretnej temperaturze (CTmax), w zależności od tempa wzrostu temperatury.
    2. Monitoruj liczbę aktywności w czasie rzeczywistym na wyświetlaczu systemu DAM w oprogramowaniu do akwizycji lub bezpośrednio analizuj pliki tekstowe w folderze danych w plikach programu DAMSystem3. Kopiuj pliki tekstowe i otwieraj kopię, a nie plik oryginalny w folderze danych, aby uniknąć problemów z zapisywaniem danych na żywo.
    3. Po kilku minutach braku ruchu u wszystkich much zatrzymaj oprogramowanie do akwizycji.
      UWAGA: W naszych analizach stwierdziliśmy, że od kilku do kilkunastu minut braku aktywności świadczy o załamaniu fizjologicznym spowodowanym stresem cieplnym, podobnym do tego obserwowanego w klasycznych ręcznych testach TKD. Jest to jednak zależne od spontanicznych zachowań ucieczkowych. W związku z tym należy wziąć pod uwagę możliwe zmienne zakłócające, jeśli konkretna metoda traktowania w badaniu może zmienić tę reakcję behawioralną. Ponadto długość testu będzie oczywiście różnić się w zależności od konkretnych parametrów analizy (np. temperatury, traktowania).

5. Organizacja i analiza danych

UWAGA: Zobacz Supplemental Video S1, aby zapoznać się z instrukcją pobierania aplikacji wykonywalnej z serwisu GitHub, a także z podstawowymi funkcjami oprogramowania.

  1. Po pozyskaniu danych, przeskanuj pliki tekstowe w poszukiwaniu błędów za pomocą referowanego oprogramowania (patrz Tabela materiałów) i wybierz konkretne punkty początkowe i końcowe dla binowania danych o aktywności. Jeśli zastosowano 10 min interwał aklimatyzacji, rozpocznij binowanie w 10 min nagrania aktywności. Szczegóły dotyczące binowania znajdują się w dyskusji.
  2. Otwórz oprogramowanie analityczne HoTDAM! i zaimportuj przeskanowane pliki danych z monitora, klikając File | load monitor data.
    UWAGA: Oprogramowanie i aplikacja wykonywalna są dostępne w serwisie GitHub (https://github.com/MatthewR47/HoTDAM) lub na stronie internetowej firmy w sekcji Analysis Software. Należy pamiętać, że aplikacja wykonywalna jest obecnie kompatybilna wyłącznie z systemami operacyjnymi Windows.
  3. Dodaj oznaczenia grup, aby wskazać, które grupy badawcze odpowiadają którym komórkom w monitorach DAM2.
    UWAGA: Układ interfejsu oprogramowania odpowiada układowi monitorów.
  4. Kliknij Start Multi-Group Definition, aby wyświetlić okno dialogowe służące do dodawania oznaczenia grupy, które zostanie zastosowane do wielu komórek. Po zaakceptowaniu oznaczenia grupy, klikaj w komórki, aby przypisać im to oznaczenie, a następnie kliknij Stop Multi-Group Designation.
    UWAGA: Oprogramowanie organizuje i eksportuje dane z DAMSystem3 do plików .csv w celu ich analizy w programach statystycznych.
  5. Wyeksportuj TKD (tj. ostatni niezerowy indeks) dla każdej muchy w monitorach do pliku .csv, klikając File | Export Knockdown Data | Export All Monitors or Export Selected Monitors. TKD dla każdej muchy zostanie zorganizowane w pliku wyjściowym według oznaczenia grupy.
  6. Wyeksportuj dane o aktywności dla każdej muchy, klikając File | Export Activity Data | Export All Monitors or Export Selected Monitors do pliku .csv, zachowując jedynie znacznik czasu i dane o liczbie zdarzeń, co ułatwi pracę z plikiem danych, jednocześnie przypisując wyznaczone etykiety grup dla każdej muchy.
    UWAGA: Pierwsze kilka kolumn w plikach danych DAMSystem3 odpowiada wewnętrznym danym monitorów (np. monitorowanie światła lub komunikaty o błędach) podczas akwizycji. Dane o liczbie zdarzeń znajdują się w kolumnach 11-42 (szczegóły w arkuszu danych DamSystem3). Eksport danych o aktywności za pomocą oprogramowania analitycznego usunie wszystkie kolumny poza znacznikiem czasu i kolumnami z danymi o liczbie zdarzeń.
  7. W przypadku przeprowadzania eksperymentu CTmax, użyj TKD do wyznaczenia CTmax, wykorzystując tempo wzrostu temperatury.
    Równanie tempa zmiany temperatury dla krytycznego maksimum termicznego, wzór.
    UWAGA: Oprogramowanie analityczne zostało napisane w sposób obiektowy w języku C# (kod źródłowy dostępny na GitHub; https://github.com/MatthewR47/HoTDAM), dzięki czemu elementy programu można łatwo modyfikować, aby dostosować je do konkretnych celów.

6. Statystyka

UWAGA: W zależności od specyfiki układu eksperymentalnego do analizy danych TKD można zastosować wiele różnych testów.

  1. Zastosuj analizę przeżycia (np. regresję Coxa, metodę Kaplana-Meiera), aby zdefiniować knockdown jako zdarzenie, którego doświadczy każda mucha w ramach testu.
    UWAGA: Szczegółowy przegląd zagadnienia znajduje się w serii czterech prac Bradburna i Clarka omawiających analizę przeżycia i jej implementację5,6,7,8.
  2. Użyj analizy ANOVA do oceny różnic między grupami i porównania modalności, szczególnie podczas walidacji zautomatyzowanego testu dla określonych warunków.
  3. Przeanalizuj dane TKD za pomocą analizy przeżycia Kaplana-Meiera. Podziel plik według linii hodowlanych tak, aby analiza była przeprowadzona oddzielnie (np. dla linii TRPA1 i w1118). Wybierz zmienną czasową jako TKD (w min), knockdown jako zdarzenie, pretreatment jako czynnik oraz płeć jako stratyfikację.
  4. Przeprowadź testy log-rank, Breslowa i Tarone-Ware'a, aby porównać pretreatment dla każdej warstwy (tj. płci), w celu zilustrowania kilku metod.
  5. Stwórz wykresy przeżycia.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Analizy dla linii TRPA1 oraz w1118  przeprowadzono oddzielnie. Percentyle czasów TKD oraz inne statystyki opisowe znajdują się w Tabeli 1.

Percentylea
PłećZabieg25,00%50,00%

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Opisana tutaj metoda testu tolerancji cieplnej jest wszechstronna i skalowalna. Wcześniej opublikowaliśmy badanie walidacyjne, w którym porównaliśmy metodę HoTDAM! z klasycznym testem TKD opartym na obserwacji i stwierdziliśmy, że test zautomatyzowany wykazuje ten sam ogólny trend w odniesieniu do kilku czynników4 (Rysunek 3). Innymi słowy, podobnie jak w przypadku klasycznego ręcznego testu TKD, zautomatyzowany test DAM2 był w stanie zróżnicować organizmy ze względu ...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy oświadczają, że nie pozostają w konflikcie interesów.

Podziękowania

Opisany projekt był wspierany przez granty Institutional Development Award (IDeA) z National Institute of General Medical Sciences of the National Institutes of Health (5P20GM103427 i 1U54GM115458). Program stypendialny UNK Undergraduate Research Fellows oraz Letni Program Badawczy Studentów Medycyny UNMC.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
14 ml probówki z polistyrenuFalcon352057
30 galonówWal-mart
Butelki 8 uncjiGenesee32-129F
Komora klimatyczna do testów stabilnościMemmertHPP750eco
Lab ScientificFLY801010
DAM2  Monitor aktywności DrosophilaTriKineticsDAM2(arkusz danych DAMSystem3) https://www.trikinetics.com/Downloads/DAMSystem%20Price%20List%202024.7.pdf
oprogramowanie do akwizycji danych DAMSystemTriKineticsdo pobrania za darmo
Drosophila agarLab ScientificFLY80201
etanolFisher ScientificBP82011
EtherOprogramowanie Fisher ScientificE134-4
FileScanTriKineticsdo skanowania w poszukiwaniu błędów tekstowych, kategoryzacji danych i wyprowadzania
FlyStuff Flugs do butelekGenesee49-100
FlyStuff Flugs do fiolekGenesee49-102
Fiolki FlyStuffGenesee32-113RL
Oprogramowanie HoTDAMGithub lub Trikinetykahttps://github.com/MatthewR47/HoTDAM
Zanurzeniowa grzałka obiegowaPolyScienceMX-CA11B
melasaLab ScientificFLY80084
kwas propionowyFisher ScientificA258-500
Pyrex Rurki szklane 5 x 65 mm do DAM2TriKineticsPGT 5x65https://www.trikinetics.com/Downloads/DAMSystem%20Price%20List%202024.7.pdf
mały pędzelWal-mart
SPSS StatisticsIBM
tegoseptLab ScientificFLY55015
torula drożdżeMP Biomedicals290308505
TRPA1 mutant stockBloomington Stock Center26504w[1118]; TI{w[+mW.hs]=TI}TrpA1[1]
w1118 stockBloomington Centrum magazynowe3605
akwarium

Bibliografia

  1. Cowles, R. B., Bogert, C. M. A preliminary study of the thermal requirements of desert reptiles. Bull Am Mus Nat Hist. 83, 261-296 (1944).
  2. Lutterschmidt, W. I., Hutchison, V. H. The critical thermal maximum: history and critique. Can J Zool. 75, 1561-1574 (1997).
  3. Jørgensen, L. B., Malte, H., Overgaard, J. How to assess Drosophila heat tolerance: Unifying static and dynamic tolerance assays to predict heat distribution limits. Funct Ecol. 33 (4), 629-642 (2019).
  4. Rokusek, B., et al. HoTDAM! An easy-to-use automated assay expands the inducible thermotolerance phenotype in Drosophila melanogaster: Heat hardening reduces motility. Comp Biochem Physiol A Mol Integr Physiol. 286, 111522(2023).
  5. Bradburn, M. J., Clark, T. G., Love, S. B., Altman, D. G. Survival analysis part III: Multivariate data analysis - Choosing a model and assessing its adequacy and fit. Br J Cancer. 89 (4), 605-611 (2003).
  6. Bradburn, M. J., Clark, T. G., Love, S. B., Altman, D. G. Survival analysis part II: Multivariate data analysis- An introduction to concepts and methods. Br J Cancer. 89 (3), 431-436 (2003).
  7. Clark, T. G., Bradburn, M. J., Love, S. B., Altman, D. G. Survival analysis part IV: Further concepts and methods in survival analysis. Br J Cancer. 89 (5), 781-786 (2003).
  8. Clark, T. G., Bradburn, M. J., Love, S. B., Altman, D. G. Survival analysis part I: Basic concepts and first analyses. Br J Cancer. 89 (2), 232-238 (2003).
  9. Hazra, A., Gogtay, N. Biostatistics series module 9: survival analysis. Indian J Dermatol. 62 (3), 251-257 (2017).
  10. Stevenson, R. D. The relative importance of behavioral and physiological adjustments controlling body temperature in terrestrial ectotherms. Am Nat. 126 (3), 362-386 (1985).
  11. Grigg, G. C., Beard, L. A., Augee, M. L. The evolution of endothermy and its diversity in mammals and birds. Physiol Biochem Zool. 77 (6), 982-997 (2004).
  12. Soto-Padilla, A., et al. Thermosensory perception regulates speed of movement in response to temperature changes in Drosophila melanogaster. J Exp Biol. 221 (10), jeb174151(2018).
  13. Hoffmann, A. A., Sørensen, J. G., Loeschcke, V. Adaptation of Drosophila to temperature extremes: bringing together quantitative and molecular approaches. J Therm Biol. 28 (3), 175-216 (2003).
  14. Terblanche, J. S., et al. Ecologically relevant measures of tolerance to potentially lethal temperatures. J Exp Biol. 214 (22), 3713-3725 (2011).
  15. Rezende, E. L., Castaneda, L. E., Santos, M. Tolerance landscapes in thermal ecology. Funct Ecol. 28 (4), 799-809 (2014).
  16. MacLean, H. J., Hjort Hansen, J., Sørensen, J. G. Validating the automation of different measures of high temperature tolerance of small terrestrial insects. J Insect Physiol. 137, 104362(2022).
  17. Gioia, A., Zars, T. Thermotolerance and place memory in adult Drosophila are independent of natural variation at the foraging locus. J Comp Physiol A. 195, 777-782 (2009).
  18. Kjærsgaard, A., et al. The effect of developmental temperature fluctuation on wing traits and stressed locomotor performance in Drosophila melanogaster, and its dependence on heterozygosity. Evol Ecol Res. 14 (7), 803-819 (2012).
  19. Bak, N. K., Rohde, P. D., Kristensen, T. N. Strong sex-dependent effects of malnutrition on life- and healthspan in Drosophila melanogaster. Insects. 15 (1), 9(2023).
  20. Bettencourt, B. R., et al. Natural variation in Drosophila stressed locomotion meets or exceeds variation caused by Hsp70 mutation: analysis of behavior and performance. Behav Genet. 393, 306-320 (2009).
  21. Kjærsgaard, A., et al. Locomotor activity of Drosophila melanogaster in high temperature environments: plastic and evolutionary responses. Clim Res. 43 (1-2), 127-134 (2010).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Przeglądaj więcej artykułów

Czas do znokautowaniabehawioralna termoregulacjazautomatyzowany test ciepłaanaliza danych o aktywnościregulacja termicznaoprogramowanie HoTDAMprawdopodobieństwo znokautowaniatest wysokoprzepustowy