Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Высокопроизводительный скрининг низкомолекулярных препаратов на возрастные нарушения сна с использованием Drosophila melanogaster

3.2K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/65787

⸱

20 октября 2023 г.

 ,  ,  ,  ,  , 
1School of Life Science and Technology, Key Laboratory of Developmental Genes and Human Disease, Southeast University

В этой статье

Краткое содержание

Представлен протокол высокопроизводительного скрининга лекарственных препаратов для улучшения сна путем мониторинга поведения плодовых мушек во сне на пожилой модели дрозофилы .

Аннотация

Сон, важнейший компонент здоровья и общего благополучия, часто представляет проблемы для пожилых людей, которые часто сталкиваются с нарушениями сна, характеризующимися сокращением продолжительности сна и фрагментированными паттернами. Эти нарушения сна также коррелируют с повышенным риском различных заболеваний у пожилых людей, включая диабет, сердечно-сосудистые заболевания и психологические расстройства. К сожалению, существующие препараты для лечения расстройств сна связаны со значительными побочными эффектами, такими как когнитивные нарушения и зависимость. Следовательно, срочно необходима разработка новых, более безопасных и эффективных препаратов для лечения расстройств сна. Тем не менее, высокая стоимость и длительная продолжительность экспериментов существующих методов скрининга лекарственных средств остаются ограничивающими факторами.

Этот протокол описывает экономически эффективный и высокопроизводительный метод скрининга, в котором используется Drosophila melanogaster, вид с высококонсервативным механизмом регуляции сна по сравнению с млекопитающими, что делает его идеальной моделью для изучения нарушений сна у пожилых людей. Вводя различные мелкие соединения старым мухам, мы можем оценить их влияние на нарушения сна. Поведение этих мух во время сна записывается с помощью инфракрасного устройства мониторинга и анализируется с помощью пакета данных с открытым исходным кодом Sleep and Circadian Analysis MATLAB Program 2020 (SCAMP2020). Этот протокол предлагает недорогой, воспроизводимый и эффективный подход к скринингу для регуляции сна. Плодовые мушки, благодаря своему короткому жизненному циклу, низкой стоимости содержания и простоте в обращении, служат отличными объектами для этого метода. В качестве иллюстрации можно привести Резерпин, один из протестированных препаратов, продемонстрировавший способность увеличивать продолжительность сна у пожилых мух, подчеркнув эффективность этого протокола.

Введение

Сон, одно из основных форм поведения, необходимых для выживания человека, характеризуется двумя основными состояниями: сон с быстрыми движениями глаз (БДГ)и сон с небыстрыми движениями глаз (NREM). Фазы быстрого сна включают в себя три стадии: N1 (переход между бодрствованием и сном), N2 (легкий сон) и N3 (глубокий сон, медленный сон), представляющие собой прогрессию от бодрствования к глубокому сну1. Сон играет важнейшую роль как в физическом, так и в психическом здоровье2. Тем не менее, старение снижает общую продолжительность сна, эффективность сна, процент медленного сна и процент быстрого сна у взрослых3. Пожилые люди, как правило, проводят больше времени в легком сне по сравнению с медленным сном, что делает их более чувствительными к ночным пробуждениям. По мере увеличения числа пробуждений среднее время сна уменьшается, что приводит к фрагментированному режиму сна у пожилых людей, что может быть связано с чрезмерным возбуждением нейронов Hcrt у мышей4. Кроме того, возрастное снижение циркадных механизмов способствует более раннему сдвигу продолжительности сна 5,6. В сочетании с физическими заболеваниями, психологическим стрессом, факторами окружающей среды и приемом лекарств эти факторы делают пожилых людей более восприимчивыми к нарушениям сна, таким как бессонница, расстройство поведения во время быстрого сна, нарколепсия, периодические движения ног, синдром беспокойных ног и нарушение дыхания во сне 7,8.

Эпидемиологические исследования показали, что нарушения сна тесно связаны с хроническимизаболеваниями у пожилых людей9, включая депрессию 10, сердечно-сосудистые заболевания11 и деменцию12. Борьба с нарушениями сна играет решающую роль в улучшении и лечении хронических заболеваний и повышении качества жизни пожилых людей. В настоящее время пациенты в основном полагаются на такие препараты, как бензодиазепины, небензодиазепины и агонисты рецепторов мелатонина для улучшения качества сна13. Тем не менее, бензодиазепины могут приводить к подавлению регуляции рецепторов и зависимости после длительного использования, вызывая тяжелые симптомы отмены при прекращении приема14,15. Небензодиазепиновые препараты также несут риски, включая деменцию16, переломы17 и рак18. Широко используемый агонист рецепторов мелатонина, рамелтеон, уменьшает латентность сна, но не увеличивает продолжительность сна и вызывает проблемы, связанные с функцией печени, из-за обширной элиминации при первом прохождении19. Агомелатин, агонист рецепторов мелатонина и антагонист серотониновых рецепторов, улучшает бессонницу, связанную с депрессией, но также представляет риск повреждения печени20. Следовательно, существует острая потребность в более безопасных препаратах для лечения или облегчения нарушений сна. Однако современные стратегии скрининга лекарственных средств, основанные на молекулярных и клеточных экспериментах в сочетании с автоматизированными системами и компьютерным анализом, являются дорогостоящими и трудоемкими. Структурно-ориентированные стратегии разработки лекарственных средств, основанные на структуре и свойствах рецепторов, требуют четкого понимания трехмерной структуры рецептора и не имеют прогностических возможностей для эффектов лекарств22.

В 2000 году, основываясь на критериях сна, предложенных Кэмпбеллом и Тоблером в 1984 году, исследователи создали простые животные модели дляизучения сна, включая Drosophila melanogaster, которая демонстрировала состояния, похожие на сон25,26. Несмотря на анатомические различия между дрозофилой и человеком, многие нейрохимические компоненты и сигнальные пути, регулирующие сон у дрозофилы, сохраняются во сне млекопитающих, что облегчает изучение неврологических заболеваний человека 27,28. Дрозофила также широко используется в исследованиях циркадных ритмов, несмотря на различия в основных осцилляторах у мух и млекопитающих 29,30,31. Таким образом, дрозофила служит ценным модельным организмом для изучения поведения во сне и проведения скрининга лекарств, связанных со сном.

В этом исследовании предлагается экономически эффективный и простой фенотипический подход к скринингу низкомолекулярных препаратов для лечения нарушений сна с использованием старых мух. Регуляция сна у дрозофилы являетсявысококонсервативной, и снижение сна, наблюдаемое с возрастом, может быть обратимым при приеме лекарств. Таким образом, этот метод скрининга, основанный на фенотипе сна, может интуитивно отражать эффективность препарата. Мы кормим мух смесью исследуемого препарата и корма, отслеживаем и записываем поведение во сне с помощью монитора активности дрозофилы (DAM)32 и анализируем полученные данные с помощью пакета данных SCAMP2020 с открытым исходным кодом в MATLAB (рис. 1). Статистический анализ выполняется с помощью программ для статистики и построения графиков (см. Таблицу материалов). В качестве примера мы демонстрируем эффективность этого протокола, представляя экспериментальные данные по резерпину, низкомолекулярному ингибитору везикулярного переносчика моноаминов, который, как сообщается, увеличивает сон33. Этот протокол обеспечивает ценный подход к определению препаратов для лечения возрастных проблем со сном.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

В этом протоколе используются 30-дневные мухи w1118 из Bloomington Drosophila Stock Center (BDSC_3605, см. Таблицу материалов).

1. Приготовление выдержанных плодовых мушек

  1. Приготовление пищи
    1. Приготовьте стандартную питательную среду для кукурузного крахмала, смешав кукурузные хлопья 50 г/л, сахар 110 г/л, агар 5 г/л и дрожжи 25 г/л. Нагрейте кукурузные хлопья и дрожжи с водой до желатинизации, а затем полностью растворите все вещества.
    2. Когда среда остынет до 50-60 °C, добавьте 6 мл/л пропионовой кислоты и немедленно расфасуйте их во флаконы для культур.
  2. Разведение мух и подготовка старых мух
    1. Разводят штамм мух w1118в бутылках, содержащих стандартную питательную среду для кукурузного крахмала, и помещают бутылки в инкубатор с постоянной температурой при температуре 25 ° C, относительной влажности 68%, условиях освещения 500-1000 люкс и цикле 12 ч: 12 ч свет: темнота.
    2. Пересаживайте мух в новую бутылку каждые 7 дней в соответствии с циклом роста мух, сохраняя возраст особей в одной и той же бутылке постоянным.
    3. Соберите новую партию мух, которые вылупились из оригинальной бутылки через 3 дня после их переноса, и поместите их в новую бутылку. Следуя принципу замены бутылочки каждые 7 дней, они будут культивироваться примерно до 30-дневного возраста.

2. Подготовка лекарственных продуктов питания и стеклянных пробирок к мониторингу

ПРИМЕЧАНИЕ: Процедура подготовки стеклянных пробирок повторяет работу Jin et al. с изменениями34.

  1. Очистка и сушка стеклянных трубок
    1. Поместите стеклянную трубку (5 мм в диаметр и 65 мм в длину, см. Таблицу материалов) в большой стакан, замочите ее и прокипятите в двойной дистиллированной воде в течение 20 минут. Повторить 3 раза.
    2. Снимите и свяжите стеклянную трубку, промойте внутреннюю часть двойной дистиллированной водой 3-5 раз и поставьте в духовку для просушки.
  2. Приготовление простой питательной среды (100 мл)
    1. Растворите 1,5 г агара и 5 г сахарозы в воде двойной дистилляции, нагрейте и концентрируйте до 100 мл.
    2. Добавьте 600 мкл пропионовой кислоты, когда среда остынет примерно до 70 °C, предотвратив ее затвердевание с помощью водяной бани постоянной температуры.
    3. Добавьте примерно 4 мл простой среды и резерпина (см. таблицу материалов) в маленький стакан объемом 10 мл до тех пор, пока препарат не достигнет 20 мкМ или 50 мкМ. Добавьте диметилсульфоксид (ДМСО) до концентрации 0,2% в отрицательной контрольной группе.
  3. Приготовление стеклянных пробирок с лекарственным средством
    1. Чтобы облегчить поток среды, осторожно вставьте стеклянную трубку подходящей длины в небольшой стакан. Среда будет естественным образом попадать в стеклянную трубку из-за атмосферного давления.
    2. Вытащите стеклянную пробирку, когда питательная среда полностью затвердеет, и протрите внешнюю стенку, чтобы получить контрольную стеклянную пробирку с питательной средой, содержащей лекарственные препараты на одном конце.
    3. Нагрейте твердый парафин в стакане до тех пор, пока он не расплавится при температуре 70 °C, поместите конец стеклянной трубки близко к пище в парафиновую жидкость примерно на 5 мм и быстро извлеките ее. Подождите, пока парафин затвердеет, чтобы запечатать пищевой конец стеклянной трубки.

3. Экспериментальный дизайн и лечение мух

  1. Спланируйте эксперимент по обработке мух в соответствии с таблицей 1.

4. Сборка дрозофилы и мониторинг сна

ПРИМЕЧАНИЕ: Процедура сборки дрозофилы повторяет работу Jin et al.34 с изменениями.

  1. Обезболивайте мух газомСО2 , помещайте их в стеклянные пробирки с парафином (по одной в каждой пробирке) и закройте непищевой конец абсорбирующим ватным тампоном, чтобы мухи не убегали и обеспечивали циркуляцию воздуха.
  2. Загрузите трубки на инфракрасный монитор для их мониторинга.
    1. Соберите стеклянные трубки с мухами на инфракрасный монитор в том же направлении и запишите номер монитора и номер отверстия, соответствующие каждому препарату.
    2. Отрегулируйте выравнивание каждой трубки и сделайте так, чтобы инфракрасные лучи проходили вертикально через центр диапазона активности мушки.
    3. Поместите монитор в инкубатор с температурой 25 °C, расположенный в темной комнате для сна мух, следуя указанным настройкам: температура 25 °C, Zeitgeber 12 (ZT12) (эквивалент местного времени 08:00 вечера) и ZT24 (эквивалент местного времени 08:00 утра). Эта настройка гарантирует, что мухи будут испытывать чередующиеся периоды света и темноты в течение 12 часов.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Старайтесь не открывать дверцу до завершения сбора данных мониторинга, чтобы поддерживать стабильную среду в инкубаторе во время мониторинга.
    4. Начните мониторинг с помощью системы DAM2 (см. Таблицу материалов).
    5. После завершения мониторинга загрузите собранные данные в формате .txt из системы.

5. Обработка данных

ПРИМЕЧАНИЕ: Обработка данных с помощью системы DAM, DAMFileScan107 и SCAMP проводилась в соответствии с инструкциями на их официальных сайтах (см. Таблицу материалов).

  1. Импортируйте приведенный выше txt-файл в программное обеспечение DAMFileScan107 для сканирования и разделите его по мере необходимости для получения данных о сне.
    1. Установите время начала данных сегментации на 8:01 (сегментация 1 минута) или 8:00 (сегментация на 30 минут) на третье утро после запуска мониторов, а время завершения — 8:00 утра через три дня после времени запуска (рис. 2A1).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Мухи должны адаптироваться к среде мониторинга в течение как минимум одного дня. Таким образом, можно установить время начала работы с разделенными данными на 8 утра на третий день после запуска монитора.
    2. Разделите данные с интервалами 1 минута и 30 минут. Измените параметр «Длина ячейки» на 1 минуту, измените параметр «Тип выходного файла» на «Файлы канала», переименуйте и выведите. Метод сегментации данных за 30 минут аналогичен описанному выше (рис. 2A2-5).
      ПРИМЕЧАНИЕ: При выполнении сегментации данных с интервалами 1 минута и 30 минут окончательное переименование двух файлов должно быть согласованным; в противном случае он может быть нечитаемым при последующей обработке Matlab. При необходимости имя файла может быть изменено после вывода, чтобы облегчить дифференциацию.
  2. Обработка данных с помощью SCAMP2020
    1. Откройте пакет программ SCAMP2020 в Matlab и дважды щелкните Vecsey Sleep and Circadian Analysis MATLAB Program (SCAMP) (рисунок 2B).
    2. Добавьте его подпапку "Vecsey SCAMP Scripts" в путь, найдите файл "scamp.m" в этой папке и запустите его. В следующем всплывающем окне последовательно выберите папки процесса 1 мин и 30 мин (рис. 2C,D).
    3. Выберите монитор, нажмите кнопку Load individual See Plots to preview (рисунок 3A1) и проверьте появившееся изображение. Снимите галочку с соответствующего канала мертвых мух (рисунок 3A2, рисунок 3B).
    4. Повторите описанные выше шаги, чтобы проверить все мониторы.
    5. Переименуйте каждый канал в каждом мониторе в зависимости от соответствующего тестируемого препарата (Рисунок 3A3), выберите все мониторы и нажмите кнопку ANALYZE Selected Data for analysis (Рисунок 3A4).
    6. По умолчанию выберите выбранную опцию, нажмите Analyze for Selected Bin, отметьте Export Data и, наконец, нажмите GRAPH 30 min Data Types for All Days for Selected Groups и EXPORT All Data для вывода результатов (рисунок 3C).
  3. Выберите файл с именем s30 из CSV-файла, найдите соответствующее среднее значение и данные о стандартных ошибках для каждого монитора, создайте резервную копию в Excel для изменения и настройки и вставьте его в GraphPad Prism (см. таблицу материалов), чтобы нарисовать диаграмму состояния сна (рис. 4A,B).
  4. Найдите файл с именем «stdur» и вычислите средние значения дневного, ночного и общего сна для каждой мухи в течение трех дней (рис. 4A,C). Вставьте данные в программное обеспечение Prism, чтобы выполнить разностный тест и нарисовать график.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Резерпин является низкомолекулярным ингибитором везикулярного транспортера моноаминов (VMAT), который ингибирует обратный захват моноаминов в пресинаптические везикулы, что приводит к увеличению продолжительности сна33. Снотворное действие Резерпина было изучено на 30-дневных мухах, при этом контрольную группу кормили исключительно растворителем диметилсульфоксидом (ДМСО). В группе, принимавшей резерпин, пожилые мухи демонстрировали значительно более высокий уровень сна как днем, так и ночью по ср...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Описанный метод подходит для быстрого скрининга снотворных препаратов малого и среднего размера. В настоящее время большинство основных высокопроизводительных методов скрининга лекарственных средств основаны на биохимическом и клеточном уровнях. Например, исследуется структура и свойства рецептора для поиска специфических лигандов, способных связываться с ним22. Другой подход заключается в анализе режима связывания и прочности молекулярных фрагментов выбранных лекарств с помощью ядерного магнитног...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Благодарности

Мы благодарим сотрудников лаборатории профессора Джунхай Хана за их обсуждение и комментарии. Эта работа была поддержана Национальным фондом естественных наук Китая 32170970 Y.T и «Cyanine Blue Project» провинции Цзянсу для Z.C.Z.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
AgerBIOFROXX8211KG001
Искусственный климатический боксPRANDTPRX-1000Aофициальный сайт:https://www.nbplt17.com/PLTXBS-Products-20643427/
DAM2 Монитор активности дрозофилTriKineicsDAM2официальный сайт:https://www.trikinetics.com/
DAM2systemTriKineicsверсия:v3.03официальный сайт:https:// www.trikinetics.com/
DAMFileScanTriKineicsверсия:1.0.7.0официальный сайт:https://www.trikinetics.com/
DimethylsulfoxideSIGMA276855
Инкубатор мониторинга активности дрозофилыTritech ResearchDT2-CIRC-TKофициальный сайт:https://www.tritechresearch.com/DT2-CIRC-TK.html
Бутылки дрозофилыBiologix51-17720официальный сайт:http://biologixgroup.com/goods.php?id=48
Дрозофила: w1118Bloomington Drosophila Stock Center 
ВерсияExcel для Microsoft:Excel 2016официальный сайт:https://www.microsoftstore.com.cn/software/office/excel
Стеклянные трубкиTriKineticsPPT5x65официальный сайт:https://www.trikinetics.com/
MATLABR2022bMathWorksверсия:9.13.0.2049777официальный сайт:https://ww2.mathworks.cn/products/matlab.html
Версия PrismGraphPad:Prism 8.0.1официальный сайт:https://www.graphpad.com/features
ReserpineMACKLINR817202-1g
SaccharoseSIGMA1245GR500
SCAMPVecsey LabN/Aофициальный сайт:https://academics.skidmore.edu/blogs/cvecsey/
BDSC_3605

Ссылки

  1. Le Bon, O. Relationships between REM and NREM in the NREM-REM sleep cycle: a review on competing concepts. Sleep Medicine. 70, 6-16 (2020).
  2. Krueger, J. M., Frank, M. G., Wisor, J. P., Roy, S. Sleep function: Toward elucidating an enigma. Sleep Medicine Reviews. 28, 46-54 (2016).
  3. Ohayon, M. M., Carskadon, M. A., Guilleminault, C., Vitiello, M. V. Meta-analysis of quantitative sleep parameters from childhood to old age in healthy individuals: developing normative sleep values across the human lifespan. Sleep. 27 (7), 1255-1273 (2004).
  4. Li, S. B., et al. Hyperexcitable arousal circuits drive sleep instability during aging. Science. 375 (6583), eabh3021(2022).
  5. Rodriguez, J. C., Dzierzewski, J. M., Alessi, C. A. Sleep problems in the elderly. Medical Clinics of North America. 99 (2), 431-439 (2015).
  6. Gulia, K. K., Kumar, V. M. Sleep disorders in the elderly: a growing challenge. Psychogeriatrics. 18 (3), 155-165 (2018).
  7. Wolkove, N., Elkholy, O., Baltzan, M., Palayew, M. Sleep and aging: 1. Sleep disorders commonly found in older people. Canadian Medical Association Journal. 176 (9), 1299-1304 (2007).
  8. Suzuki, K., Miyamoto, M., Hirata, K. Sleep disorders in the elderly: Diagnosis and management. Journal of General and Family Medicine. 18 (2), 61-71 (2017).
  9. Foley, D. J., et al. Sleep complaints among elderly persons - an epidemiologic-study of 3 communities. Sleep. 18 (6), 425-432 (1995).
  10. Yu, D. S. Insomnia Severity Index: psychometric properties with Chinese community-dwelling older people. Journal of Advanced Nursing. 66 (10), 2350-2359 (2010).
  11. Hoevenaar-Blom, M. P., Spijkerman, A. M., Kromhout, D., van den Berg, J. F., Verschuren, W. M. Sleep duration and sleep quality in relation to 12-year cardiovascular disease incidence: the MORGEN study. Sleep. 34 (11), 1487-1492 (2011).
  12. Rebok, G. W., Rovner, B. W., Folstein, M. F. Sleep disturbance and Alzheimer's disease: relationship to behavioral problems. Aging (Milano). 3 (2), 193-196 (1991).
  13. Schroeck, J. L., et al. Review of safety and efficacy of sleep medicines in older adults. Clinical Therapeutics. 38 (11), 2340-2372 (2016).
  14. Pericic, D., Strac, D. S., Jembrek, M. J., Vlainic, J. Allosteric uncoupling and up-regulation of benzodiazepine and GABA recognition sites following chronic diazepam treatment of HEK 293 cells stably transfected with alpha1beta2gamma2S subunits of GABA (A) receptors. Naunyn-Schmiedeberg's Archives of Pharmacology. 375 (3), 177-187 (2007).
  15. Lader, M. History of benzodiazepine dependence. Journal of Substance Abuse Treatment. 8 (1-2), 53-59 (1991).
  16. Chen, P. L., Lee, W. J., Sun, W. Z., Oyang, Y. J., Fuh, J. L. Risk of dementia in patients with insomnia and long-term use of hypnotics: a population-based retrospective cohort study. Plos One. 7 (11), e49113(2012).
  17. Kang, D. Y., et al. Zolpidem use and risk of fracture in elderly insomnia patients. Journal of Preventive Medicine and Public Health. 45 (4), 219-226 (2012).
  18. Kao, C. H., et al. Relationship of zolpidem and cancer risk: a Taiwanese population-based cohort study. Mayo Clinic Protocols. 87 (5), 430-436 (2012).
  19. Sateia, M. J., Kirby-Long, P., Taylor, J. L. Efficacy and clinical safety of ramelteon: an evidence-based review. Sleep Medicine Reviews. 12 (4), 319-332 (2008).
  20. Friedrich, M. E., et al. Drug-induced liver injury during antidepressant treatment: results of amsp, a drug surveillance program. The International Journal of Neuropsychopharmacology. 19 (4), pyv126(2016).
  21. Entzeroth, M., Flotow, H., Condron, P. Overview of high-throughput screening. Current Protocols in Pharmacology. Chapter 9, (2009).
  22. Ferreira, L. G., Dos Santos, R. N., Oliva, G., Andricopulo, A. D. Molecular docking and structure-based drug design strategies. Molecules. 20 (7), 13384-13421 (2015).
  23. Campbell, S. S., Tobler, I. Animal sleep - a review of sleep duration across phylogeny. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 8 (3), 269-300 (1984).
  24. Hendricks, J. C., Sehgal, A., Pack, A. I. The need for a simple animal model to understand sleep. Progress in Neurobiology. 61 (4), 339-351 (2000).
  25. Hendricks, J. C., et al. Rest in Drosophila is a sleep-like state. Neuron. 25 (1), 129-138 (2000).
  26. Shaw, P. J., Cirelli, C., Greenspan, R. J., Tononi, G. Correlates of sleep and waking in Drosophila melanogaster. Science. 287 (5459), 1834-1837 (2000).
  27. Ly, S., Pack, A. I., Naidoo, N. The neurobiological basis of sleep: Insights from Drosophila. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 87, 67-86 (2018).
  28. Jeibmann, A., Paulus, W. Drosophila melanogaster as a model organism of brain diseases. International Journal of Molecular Sciences. 10 (2), 407-440 (2009).
  29. Morse, D., Sassone-Corsi, P. Time after time: inputs to and outputs from the mammalian circadian oscillators. Trends in Neuroscience. 25 (12), 632-637 (2002).
  30. De Nobrega, A. K., Lyons, L. C. Drosophila: an emergent model for delineating interactions between the circadian clock and drugs of abuse. Neural Plasticity. 2017, 4723836(2017).
  31. Reppert, S. M., Weaver, D. R. Coordination of circadian timing in mammals. Nature. 418 (6901), 935-941 (2002).
  32. Koudounas, S., Green, E. W., Clancy, D. Reliability and variability of sleep and activity as biomarkers of ageing in Drosophila. Biogerontology. 13 (5), 489-499 (2012).
  33. Nall, A. H., Sehgal, A. Small-molecule screen in adult Drosophila identifies VMAT as a regulator of sleep. Journal of Neuroscience. 33 (19), 8534-8464 (2013).
  34. Jin, X., Gu, P., Han, J. Protocol for Drosophila sleep deprivation using single-chip board. STAR Protocols. 2 (4), 100827(2021).
  35. Kashyap, A., Singh, P. K., Silakari, O. Counting on fragment based drug design approach for drug discovery. Current Topics in Medicinal Chemistry. 18 (27), 2284-2293 (2018).
  36. Qi, W., Ding, D., Salvi, R. J. Cytotoxic effects of dimethyl sulphoxide (DMSO) on cochlear organotypic cultures. Hearing Research. 236 (1-2), 52-60 (2008).
  37. Nishimura, M., Ueda, N., Naito, S. Effects of dimethyl sulfoxide on the gene induction of cytochrome P450 isoforms, UGT-dependent glucuronosyl transferase isoforms, and ABCB1 in primary culture of human hepatocytes. Biological and Pharmaceutical Bulletin. 26 (7), 1052-1056 (2003).
  38. Solovev, I. A., Shaposhnikov, M. V., Moskalev, A. A. Chronobiotics KL001 and KS15 extend lifespan and modify circadian rhythms of Drosophila melanogaster. Clocks Sleep. 3 (3), 429-441 (2021).
  39. Cavas, M., Beltran, D., Navarro, J. F. Behavioural effects of dimethyl sulfoxide (DMSO): changes in sleep architecture in rats. Toxicology Letters. 157 (3), 221-232 (2005).
  40. Pfeiffenberger, C., Lear, B. C., Keegan, K. P., Allada, R. Locomotor activity level monitoring using the Drosophila Activity Monitoring (DAM) System. Cold Spring Harbor Protocols. 2010 (11), 5518(2010).
  41. Gilestro, G. F. Video tracking and analysis of sleep in Drosophila melanogaster. Nature Protocols. 7 (5), 995-1007 (2012).
  42. Branson, K., Robie, A. A., Bender, J., Perona, P., Dickinson, M. H. High-throughput ethomics in large groups of Drosophila. Nature Methods. 6 (6), 451-457 (2009).
  43. Kabra, M., Robie, A. A., Rivera-Alba, M., Branson, S., Branson, K. JAABA: interactive machine learning for automatic annotation of animal behavior. Nature Methods. 10 (1), 64-67 (2013).
  44. Donelson, N. C., et al. High-resolution positional tracking for long-term analysis of Drosophila sleep and locomotion using the "tracker" program. Plos One. 7 (5), e37250(2012).
  45. Cichewicz, K., Hirsh, J. ShinyR-DAM: a program analyzing Drosophila activity, sleep and circadian rhythms. Communications Biology. 1, 25(2018).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

SCAMP2020
Высокопроизводительный скрининг низкомолекулярных препаратов на возрастные нарушения сна с использованием Drosophila melanogaster
Свяжитесь с нами
Рекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

Авторские права © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.