Summary
Olfaktör ipuçları böcekler birçok farklı davranışlar arabuluculuk, bileşikler ve uçucu yüzlerce onlarca oluşan genellikle kompleks karışımlarıdır. Böcek anten lob çok kanallı bir kayıt ile gaz kromatografisi kullanarak, biyolojik olarak aktif bileşiklerin belirlenmesi için bir yöntem açıklanmaktadır.
Abstract
Tüm organizmalar çevreleriyle kendi davranışsal ve fizyolojik yanıtı belirlemek uyarıcılardır dolu bir dünya yaşamaktadır. Koklama yanıt, ve aralarında, karmaşık koku uyaranlara ayrımcılık onların koku sistemleri kullanmak böcekler, özellikle önemlidir. Bu kokular gibi üreme ve yaşam alanı seçimi 1-3 gibi süreçlerin aracılık davranışları ortaya çıkarmak. Ayrıca, tozlanma 4-6, gıda bitkileri 7 otyeme, ve hastalık 8,9 iletim dahil olmak üzere, tarım ve insan sağlığı açısından son derece önemli olan böcekler aracılık davranışları ile kimyasal algılama. Koku sinyalleri ve böcek davranışları rollerinin tanımlanması ekolojik süreçleri ve insan gıda kaynakları ve refahı hem de anlamak için bu nedenle önemlidir.
Bugüne kadar, böcek davranış sürücü Uçucu maddelerin tanımlanması zor ve yorucu sık sık olmuştur. Güncel tekniklergaz kromatografisi-çiftli electroantennogram kayıt (GC-EAG), ve gaz tek sensillum kayıtları (GC-SSR) 10-12 kromatografisi-birleştiğinde. Bu teknikler, biyoaktif bileşiklerin saptanmasında önemli olduğu kanıtlanmıştır. 13,14; Biz anten lobdaki nöronların (böcek birincil koku merkezi AL) gelen çok kanallı elektrofizyolojik kayıtlar ('GCMR' olarak adlandırılır) bağlanmıştır gaz kromatografi kullanan bir yöntem geliştirdik. Bu state-of-the-art tekniği bize koku bilgilerin böcek beyinde nasıl temsil edildiğini soruşturma için izin verir. Olfaktör işleme bu düzeyde kokulara sinir tepkiler AL nöronlarca anten reseptör nöronları yakınsama derecesi duyarlı nedeniyle çünkü Ayrıca, AL kayıtları doğal kokuları verimli ve yüksek hassasiyet ile aktif bileşenlerin tespiti sağlayacaktır. Burada GCMR açıklamak ve onun kullanımıyla ilgili bir örnek vermek.
Birkaç genel adımlar invol vardırBiyolojik olarak aktif böcek ve uçucular tepki tespit fraksiyonel. Uçucu ilk faiz kaynaklardan toplanan (bu örnekte biz cinsinin Mimulus (Phyrmaceae) çiçek kullanın) ve standart GC-MS teknikleri 14-16 kullanılarak gerektiğinde karakterize gerekir. Böcekler bir kayıt elektrot sinir kayıt başlar anten lob ve multi-kanal içine yerleştirilir, bunun ardından, en az diseksiyon kullanılarak çalışma için hazırlanmıştır. Nöral verilerin post-processing ardından özellikle koku böcek sinir sistemi tarafından ciddi nöral yanıtların neden olduğu görülmektedir.
Burada mevcut örnek, tozlaşma çalışmalar için belirli olsa da, GCMR çalışma organizmalar ve uçucu kaynaklardan geniş bir şekilde genişletilebilir. Örneğin, bu yöntem, koku maddesi vektör böcek ve bitki haşere kovucu çekme ya da tanımlanmasında kullanılabilir. Ayrıca, aynı zamanda, GCMR po olarak yararlı böceklere için cezbedici belirlemek için kullanılabilirllinators. Tekniği yanı olmayan böcek konulara genişletilebilir.
Protocol
1. Uçucu Follection
- Bu örnekte, M. uçucu numuneleri kullanmak lewisii çiçek - California'ya bir dağ kır çiçeği yerli. Uçucu Riffell ve arkadaşlarına göre dinamik emme yöntemler kullanılarak elde edilmektedir. 14. Kısaca, bu yöntem çiçekler teflon torba içine alınır bir kapalı döngü yakalama sistemi kullanır. Inert bir vakum pompası kullanılarak, çiçekler etrafında hava Porapak Q matris ile dolu bir Pasteur pipeti oluşan bir "tuzak" aracılığıyla emilir. Pompadan gelen dönüş hava aktifleştirilmiş odun kömürü ile filtre edilir. Önceden belirlenmiş bir süre sonra, olgu 24 saat içinde, Porapak Q matris konsantre ekstreye toplamak için, bir polar olmayan bir çözücü, tipik olarak heksan ile elüt edilmiştir. Özüt daha sonra -80 ° C'de analize kadar saklanır. Eğer gerekirse, numuneler azot gazı akışı altında analiz öncesi konsantre edilebilir. Örnek zaten iyi karakterize edilmediği sürece, bir aracılığıyla bir kısım çalıştırınGaz kromatografisi-kütle spektrometresi (GC-MS) Örnek kullanmadan önce, uçucu bileşenleri tanımlamak için.
2. Elektrofizyolojik Hazırlık
- 1.000 ul pipet sonundan itibaren yaklaşık 1 cm kesin. Pipet tabanına bir bombus arısı (Bombus impatiens) yerleştirin ve sadece baş ortaya çıkıncaya kadar hafifçe ucunun tersi sonuna doğru itin.
- Dişçilik mumları eritin ve güvenlik için bileşik gözleri üzerine ve balmumu yapışır arının kafasını tamamen hareketsiz hale getirmek için emin, maruz başının etrafında kalıp. Arı anteni üzerine herhangi bir balmumu elde etmek için değil emin olun.
- Kafası güvenli sonra, bir jilet-kesici veya manikür kesmek için neşter uygun büyüklükte kullanarak baş kapsülü içine bir kare, pencere gibi kesi yapmak. Bıçak kesici kullanarak, hemen bileşik gözler için anten ve bitişik birinin arkasında, başının kapsül sırt tarafında başlar. Kesmekbir bileşik gözü, kontralateral bileşik göz için düz bir çizgi. Tersi bileşik göz için düz bir çizgi kestikten sonra, onun göğüs yakın baş kapsülü eğrileri ve bitene kadar dorsal bir kesi yaparak başlar. Bu noktada, baş kapsül karşı ucuna doğru kesme başlar. Son olarak, bir kez bir çizgi ucunu kesmek olmuştur, ilk kesi başlangıç pozisyonuna geri hattı kesti. Bu, elektrot ekleme zarar vereceği gibi, anten bitişik kütikül kaldırmak için önemlidir.
- Manikür kesilir sonra, o arı beyni açığa ve daha da önemlisi, anten lobları olmalıdır arı manikür, çıkarmak için forseps bir çift kullanın. Hemen beyin kurutulmuş haline gelmez, böylece böcek tuzlu su ile beyin superfusing başlar. Beynin maruz sonra, dikkatlice hemen anten lobları Yukarıdaki perinöral kılıfı kaldırmak için çok ince forseps bir çift kullanın. Çok dikkatli olun değilforseps ile ponksiyon arı beyni.
3. Çok kanallı kayıt ile Gaz Kromatografi
- Arı "hazırlık" - onun beyin maruz bir tüp içinde sabit - Şimdi elektrofizyolojik kayıt için hazırdır. Bir hava tabloda bulunan bir manyetik taban sabitlenmiş bir kelepçe içinde arı, yerleştirin.
- IV torba, akış kontrol ve salin sürekli beyin superfuses böylece tüp (böcek tuzlu su ile doldurulur) düzenleyin.
- Arı gözüne, tungsten telden yapılmış mikromanipülatör, insertareference elektrot, kullanma.
- Ayrı bir mikromanipülatör kullanarak, bu tür bir sarmal tetrode tel, silikon ya da çok-kanallı elektrodu (NeuroNexus Technologies) gibi, çok-kanallı elektrot eklemek arı anten lobları içine. Bu, elektrot bu tür TDT sistemin Z-veriyolu bioamp işlemci TDT sistemin S-3 Z serisi gibi bir ön-yükselticiye bağlanmıştır. Gaz Chro çıktısıkorumalı bir BNC kablo ile matogram adlı dedektör hem nöral ve GC sinyali senkronize böyle amplifikatör ve veri toplama sistemi ile arabirim olabilir.
- Stabilize nöral kayıtları için yaklaşık 30-60 dakika bekleyin. Spontan aktivite ve kayıt kanallardaki birim dalga şekli tutarlı hale gelince, arı uyarmak ve koku kayıt kanallarının yanıtı gözlemlemek için bir koku şırınga kullanın.
- Tarafından nöronların ekstrasellüler kramponları kaydedin otomatik eşikleme ayrı kayıt kanallarında sinyal 3,5-5 sigma tarafından kayıt kanalları. Manuel eşikleme elektriksel gürültü kirliliğini önlemek için bazı kanallar için gerekli olabilir. Nöronların aksiyon potansiyelleri kayıt kanalında ani voltaj yükselmelerine olarak görünecektir. Kanalın gerilim eşiği aştığında, sistem böylece Takin, eşik geçiş öncesi ve sonrası birkaç milisaniye tamponlar ve kaydederga dalga anlık görüntü veya başak.
- Hemen hava tablonun yanındaki GC olduğunu. GC içine çiçek özü enjekte etmeden önce, GC koşmak sıcaklık rampa yöntemi doğru olduğundan emin olun. Buradaki örnekte, 10 ° C / dak 'lık bir hızla sıcaklık artış takip 4 dakika için 50 başlayarak bir sıcaklık yöntem ° C kullanır. 220 ° ilave bir 6 dakika GC tutun hangi zaman C,. Biz taşıyıcı gaz olarak helyum ile DB-5 GC sütunu (J & W Scientific, Folsom, CA, USA) kullanın. Giriş 200 ° C'ye ayarlanmış bir sıcaklık, splitless olduğunu Alev iyonizasyon dedektörü sıcaklığı 230 ° C'ye ayarlanır
- GC sütuna adsorbe uçucular serbest bırakmak için GC ısıtmalı enjeksiyon portu içine çiçek headspace özü örnek enjekte. Sütun atık Alev İyonizasyon Detektörü (FID) ve bir bardak "Y" konnektör (J & W Scientific) kullanılarak arı anten arasındaki 01:01 bölünür. Rec BaşlayanEğer GC bir örnek enjekte olarak elektrottan ording.
- GC çalışma bittikten sonra, 5 ila 15 dakika için hazırlık dinlendirin. Bundan sonra, GC başka bir örnek enjekte edilir ya da tek bir uçucu bileşik veya bileşikler karışımı kullanılarak hazırlama uyarır. Hazırlık uyarıcı son bahsedilen yöntem, bir sabit hava akımı hava darbeleri bileşikleri tevdi edilmiş olan filtre kağıdı üzerinde bir parça içeren bir cam şırınga aracılığıyla yönlendirilir. Koku uyarıcı yazılım tarafından kontrol edilen bir solenoid valf ile aktive vasıtasıyla darbeli edildi.
- Birim faaliyet aniden durur veya değişiklik varsa, tuzlu damla kontrol edin ve 15 dakika hazırlık dinlendirin. Spontan aktivite önceki seviyesi yeniden kazanmak değilse mevcut ise o zaman hazırlık atılır ve bir başka arı kullanılmalıdır.
- Deneyden sonra, hala doku içinde sonda ile, 20 dakika için% 5 formalin ile beyin düzeltmek. Daha sonra, tüketim beyinve 4 saat boyunca% 2 glutaraldehit yerleştirin ve daha sonra kademeli bir etanol dehidratasyon serisi yapmak ve metil salisilat ile beyin temizleyin. Doku, elektrotlar doku konfokal mikroskopi ile pek belirgin olmalıdır delinmiş AL bölgesindeki yerlerin tespiti ve takas sonucu.
4. Veri Analizi
- Çözümle Kaydedilen nöral birimleri ayırmak ve tanımlamak için deneme sonra veri toplanmıştır. Böyle tepe veya vadi genlik, pik yarı genişliği, vb gibi başak şekiller, ya da azaltılmış tedbirler dayalı ayrı bir dalga, ya da "ani", (temel bileşenler) 17 için tipik yazılım programları (Çevrimdışı Sıralayıcısı MClust ve SClust) kullanın , 18 (Şekil 2). Üç boyutlu uzayda ayrılmış (PC1-PC3) ve birbirlerinden istatistiksel olarak farklı olduğunu sivri türüne kümeleri kullanın (çok değişkenli ANOVA, p <0.05) (Şekil 2) daha fazla analiz için. Bakıntetrode kayıt ve başak-sıralama yöntemlerin tam açıklaması için alıntıyı # s 17-19.
- Zaman damgası her kümede ani ve raster araziler ve atış hızı yanıtları (Şekil 2, 3A) oluşturmak için MATLAB veya Neuroexplorer (Nex Teknolojileri, Winston-Salem, NC) kullanılarak analiz için bu verileri dışa aktarın.
- Eş zamanlı olarak kaydedilir GC verileri kullanılarak uçucu alıkonma zamanları belirleyin. O zaman noktalarında ünite, incelemek için, kromatogram dan tepe tepe tarafından belirlenen uçucu tutma süreleri, kullanın.
- GC vadede aracılığıyla bireysel ünite cevapları incelemek için, 100 msn aralıklarla başak sayısı, bin ve uçucular salınımlı bir retansiyon zamanı referans ile hızı yanıtları ateşleme zaman ders incelemek. 100 msn aralıklarla başak binning GC bir elüt odorant için nöronal cevabının zaman-kurs hakkında yeterli ayrıntı veya sinyali sağlar.
- EXA içinFarklı salgılayan uçucular için nüfus yanıtları mayın, önce, 3 sn örnekleme penceresi üzerinden 1.5 sn bireysel birimlerin ateşleme hızı yanıtları entegre ve 1,5 saniye sonra, bir retansiyon zamanı uçucu (Şekil 3). Bu süre GC uçucu bir salınımlı süreleri tipik bir örneğidir. Ve (sütunlar) GC atık için topluluk yanıtı temsil eden her satırında bir etkinlik matrisi olarak düzenlenmesi (; Biz göre renk kodlama onları (mavi düşük bir yanıttır kırmızı bir yüksek atış hızı yanıtı) birimlerinin hızı yanıtları ateş göster Şekil 3).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
M. kullanılarak GCMR tahlilinde lewisii çiçek kokusu, biz GC özü 3 ul enjekte. GC ile akıtılarak Uçucu toplam sayısı genellikle 60-70 uçucu olduğunu. M. kokusu lewisii ağırlıklı altı karbonlu, örneğin 2-heksanol gibi uçucu maddeler, ve tepe boşluğunun, <% 1 ihtiva seskuiterpenoidler oluşan koku geri kalanı ile, β-mirsen (asiklik) ve α-pinen de dahil olmak üzere, monoterpenoids oluşur.
GCMR anten lob nöronların duyarlılık hem de biyolojik olarak önemli uçucu nöronal işleme yararlanır. Ancak, bu nitelikteki çok kanallı kayıt, aslında, anten lob nöronların bir rastgele örnek almak. Farklı preparatlar arasında sonda pozisyonu pozisyon içinde küçük değişiklikler kayıt dizisi farklı nöronlar örnek neden olmasıdır. Ayrıca, tam pozisyon ve mokayıt dışı çünkü kaydedilmiş nöronların rphologies bilinmemektedir. Bu etkileri karşılamak için, biz genellikle her hazırlanması 8 ila 18 nöral birimleri ile, 8 ila 16 hazırlıklarını GCMR deneyler çalıştırın. Açıklama amaçları için, ancak, sadece bir hazırlama (8 ünite) verileri kullanır.
GCMR deneyler sonucunda, bu birim Şekil 3A'da gösterildiği gibi, uçucu maddeler ile tepki olarak şaşırtıcı bir seçici olduğunu bulmuşlardır. Alt izleme (siyah) her bir zirve zaman boyunca detektör gelen olduğu, belirli bir uçucu karşılık gelen iyon kromatogram, ifade eder. Üst trace (mavi) bir birim atış hızına tepkilerini gösterir. Ünite, binning bir 100 ms süre içinde üretilen sivri sayısı ile hesaplanmış, ve oran üretmek için bu süre ile bölme edildi. Örnek olarak, sinir birim D-limonen yanıt olarak seçicidir. Not, bu birimde, kendiliğinden Fırıng hızı hala değişken ve rasgele dalgalanmaların da etkisi olabilir. Bununla birlikte, D-limonen yanıtları zaman içinde ateşleme hızı yanıtları değişimin tarafından hesaplanan, iyi% 95 güven aralığı üzerinde idi.
Tüm birimler, ancak GC elüt uçucular yanıtladı. Aslında, ortalama olarak her bir grup içinde kaydedilmiş birimleri yaklaşık olarak en az% 50 (Şekil 3B) tepkisiz edildi. Bu GC salınımlı olan çiçek üst kısmında uçucu bileşiklerin çeşitliliği verilen şaşırtıcı. Bununla birlikte, bir topluluk içinde duyarlı olmayan birimlerin oranı olarak daha önceki çalışmalarda 13,14 bulunan preparatlar arasında şaşırtıcı derecede uyumludur.
Tek bir birim tepkileri ötesinde, GCMR sistem ayrıca GC elüt edilerek koku maddesi ile nüfus-düzey tepki analizine olanak sağlar. Burada gösterilen örnekte, çeşitli koku maddesi bir grup için güçlü bir grup seçicilik vardır (
Şekil 1. Headspace emilimi ve GCMR sisteminin şematik diyagramı. (A) şematik olarak, bir çiçek, bir teflon torba içinde kapalı ve bir vakum pompası kullanıyorsa, çantasından hava konsantre uçucu bir tuzak (Porapak Q) yoluyla emilir Uçucu yayılan. Hava filtre edilmiş ve kapalı çiçek döndürülür. (B) çiçek headspace özü numune enjekte olduğuGC ed ve sütun atık akışının öyle ki yarısı ya GC adlı alev iyonizasyon dedektörü girer ayrılır ve atık diğer yarısı ısıtmalı transfer hattı ile taşınan ve arı anteninden aynı anda ulaşır. AL nöral topluluğu arasından Aksiyon potansiyelleri sürekli GC aracılığıyla koku teslim 20 dakika boyunca ekstraselüler kaydedilmektedir. büyük bir rakam görmek için buraya tıklayın .
Şekil 2. Birimlerin sıralanması arının AL çok kanallı kayıt dizisi (MR) kullanılarak kaydedildi. Iki shanks dizi AL büyük bir hacmi içine alan bu tür aralıklı. (A) karakteristik dalga formu (örneğin, amplifikatör tetrode kayıt her "başak" arasında litude, vadi) üç boyutlu uzayda çizilebilir. Burada gösterilen örnekte, 4 kayıt kanallarının her biri 3 başak yüksekliği 3-D çizilir. Her bir birim, kendi başak bir şekle sahip olacaktır, çünkü, belirli bir birim gelen ani ve böylece birim tanımlanan ve bir başka doğru sıralanır izin vererek, birlikte bir küme olacaktır. Ve glomerül ve nöropil işleme içinde geniş bölgelerinin kayıt sağlanan her sap üzerinde dört kanal dalga şekli (C) Konumlandırma; kriteri birimleri açık ateş yanıtlarında farklar (raster arsa B) gösterdi. Nöral aktivite her dört kanal kaydedildi, (gibi bir de gösterildiği gibi) 3-boyutlu uzayda çizilen ve dalga özelliklerine göre sıralanır. büyük bir rakam görmek için buraya tıklayın .
Şekil 3,. (A) M. elüt edilerek bileşikler ünite, oranı histogramlar Atış lewisii headspace ekstraktı (3 ul enjeksiyon) (alt iz, siyah). Bazı koku (örn. D-limonen; kırmızı ok) üniteleri belirgin yanıtları uyarılmış GC akıtılan her odorant için MR kaydedildi tüm birimlerin (B) Tepki.. Yüzeyi arsa bireysel birimlerinin normalize atış hızı yanıtları göre renklendirilmiştir. büyük bir rakam görmek için buraya tıklayın .
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Böcek koku-aracılı davranışları üreme, ana-yer seçimi ve uygun gıda kaynaklarının belirlenmesi dahil olmak üzere birçok farklı süreçler, sürücü. Bu süreçlerin çalışma kaynak yanı sıra, davranışları aracılık eden, bu bileşiklerin teşhis etme yeteneği yayılan uçucu maddeler belirlemek için yeteneğini gerektirir. Konularda karmaşık kokular birlikte, tek tek bileşenlerin 6,7,13,19,20 farklı algılanan bir tek koku oluşturmak tek tek bileşiklerin yüz on oluşmaktadır olmasıdır. Başlangıçta seks feromon sistemi 12 yapılan araştırmalar, ve daha yakın zamanda gıda ve ovipozisyon ilişkili koku 13,20 olarak, karışımın davranışsal etkinliğini karışım bir kaç, anahtar uçucu bir fonksiyonu olarak bulunduğu gösterilmiştir, ve etmiştir karışımlar tek bileşenlerinin belirgin olarak daha fazla davranışsal tepkiler olduğunu. Bu anahtar belirlemebileşenlerin böylece günümüz kimya ekoloji gibi koku nörobiyoloji önemli bir bileşenidir.
Çeşitli teknikler böcekler davranış sürücü biyoaktif bileşiklerin tanımlanması için son elli yıl içinde ortaya çıkmıştır. Böcek anten tarafından uçucu tespiti için birinci yöntem gaz kromatografisi-electroantennography (GC-EAG) 'dir. EAG başlangıçta genellikle uyarılma sırasında bir böcek anten ucu ve taban arasında birçok koku nöronların elektriksel depolarize kaynaklandığı varsayılmıştır küçük gerilim dalgalanmaları kaydedilmiş Schneider 21, tarafından geliştirilmiştir. EAG sonra anten yanıtları 12,22 ortaya headspace uçucu kesin tespiti için GC ile entegre edildi. Buna ek olarak, böcek anten tek tek reseptör nöronların kayıt daha sonra 11,23 geliştirilmiş ve tek-sensillum kayıtları veya GC-SSR sağlamak için GC ile birleştiğinde. Although GC-SSR fazla zaman yoğun ve zor GC-EAG daha hızlıdır, kayıtları GC-atık yanıt olarak aksiyon potansiyelleri aracılığı ile bireysel hücre yanıtları hakkında bilgi vermek ve söz konusu bileşikler için özel olan bu reseptörlerin tanımlama sağlar GC-EAG 24 tarafından kaçırılmış olabilir.
GC-EAG ve GC-SSR tekniklerinin çevre üzerinde tepkiler bu uçucu belirlenmesi sunuyor ve böylece odorant resepsiyonda katılıyor. Daha yeni teknikler memeliler ve böcekler hem de merkezi sinir sisteminde tepkilerin test başlamış, ve böylece odorant algı yer alırlar. Bu teknikler iki geniş kategoriye giren: görüntüleme yöntemleri 25 GC-I (gaz kromatografisi-görüntüleme) ve doğrudan elektrofizyolojik yöntemlerle (örneğin GCMR) olarak adlandırılır. GC-I ve GCMR çünkü çıkıntı, ya da çıktı için sensor nöronlarının yakınsama, nöronların birçok avantaj sunarAL, hem de bu yöntemler koku böcek beyin içinde nasıl temsil tespitine izin verirler. Ayrıca, benzer yöntemlerin hemen memeli beyninin 25 kullanılmaktadır.
Bu avantajlara rağmen, GCMR ve GC-ben de sakıncaları vardır. Veri analizi, zaman alıcı olabilir ve GCMR durumunda, kaydedilen sinir birimlerinin glomerular projeksiyonları hücre dışı olan kayıtları dolayı bilinmemektedir. Ayrıca, böcek AL projeksiyon nöronları (PNS) ve böylece güç kaydedilen birim kimlik verme lokal internöron (LN) dahil olmak üzere birçok farklı tür nöronal inerve edilir. Bununla birlikte, güve, M. Sexta, son iş PNS ve LN'ler böylece onların spontan aktivite 26 bu nöron tiplerinin tanımlanması için izin nöronların spike davranışı ile tespit edilebilir olduğunu göstermiştir. Bununla birlikte, GCMR ve GC-I koku maddesi tanımlanmasına izin verir ki aktiveEAG kuvvetli tepkiler, hem de tespit temin olmayabilir e özel bir reseptör nöronların ne kadar süreç beyin nöron uçucu nüfus. Bizim ön veriler GCMR daha uygun olabileceğini düşündürmektedir ancak bu farklı metodolojiler karşılaştıran bir çalışma henüz yapılmamıştır GC-eag biyoaktif ama özü (Riffell yayınlanmamış sonuçlar) iz seviyelerde olan bu bileşikler için. Gelecekteki çalışmalar farklı metodolojiler arasındaki analiz süresi ile biyoaktif koku algılama hassasiyeti ticaret-off inceleyebilir.
Biz B. için kullanmak test yöntemleri ayrıntılı burada odaklanmış olmasına rağmen impatiens arılar ve M. gelen koku lewisii, özü ve bazı modifikasyonlar yapılır, kullanılan böcek türleri değiştirilebilir. Böcek türleri, kendi boyutuna bağlı olarak farklı pipet uçları (10-200 ul) içine yerleştirilebilir. Güve, Manduca gibi büyük türler,Sexta, 6 ml numune vialler içine yerleştirilebilir. Böyle bir şekilde, preparat canlı böylece kayıtlarında kararlı süre içinde birkaç saat izin tutulur.
Bileşiklerinin izolasyonu için analitik yöntemlerle Biyoaktif bileşiklerin tanımlanması için böcek beyin mevcut güçlü araçları elektrofizyolojik kayıtları ile birlikte, bir arada alınır ve davranışsal deney ile birlikte kullanıldığı zaman, gıda ile ilgili önemli uçucu maddeler belirlemek için bir araçtır oluşturabilir böcekler 13 davranışlar, hem de ev sahibi Alanı 2 dahil olanlar, ve tarımsal zararlıların ve hastalığın vektörleri için önemli olan bir kan-host ilgili davranışları 27.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Çıkar çatışması ilan etti.
Acknowledgments
Bu çalışma NSF hibe IOS 1121692 tarafından ve Washington'un Araştırma Vakfı Üniversitesi tarafından desteklenmiştir.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Porapak Type Q 80-100 mesh | Waters | WAT027060 | |
| Reynolds Oven Bags | Reynolds | ||
| GC | Agilent | 7820A | |
| GC column | J&W Scientific, Folsom, CA, USA | DB-5 (30 m, 0.25 mm, 0.25 μm) | |
| Analytical helium carrier gas | Praxair | HE K | 1 cc/min |
| 16-channel silicon electrode | Neuronexus Technologies | a4x4-3mm50-177 | |
| Fine wire NiCr, 0.012 mm diameter) | Sandvik Kanthal HP Reid | PX000004 | For making custom tetrodes and stereotrodes |
| Pre-amplifier | Tucker-Davis System | PZ-2 | |
| Amplifier | Tucker-Davis System | RZ-2 | |
| Data acquisition system - OpenEx suite | Tucker-Davis System | ||
| Online spike-sorting software - SpikePac | Tucker-Davis System | ||
| Offline spike-sorting software - Mclust Spike-sorting toolbox | David Redish, Department of Neuroscience, University of Minnesota | Free download at http://redishlab.neuroscience.umn.edu/MClust/MClust.html | MATLAB toolbox |
References
- Hildebrand, J. G., Shepherd, G. M. Mechanisms of olfactory: converging evidence for common principles across phyla. Annual Review of Neuroscience. 20, 595-631 (1997).
- Reisenman, C. E., Riffell, J. A., Bernays, E. A., Hildebrand, J. G. Antagonistic effects of floral scent in an insect-plant interaction. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 277, 2371-2379 (2010).
- Reisenman, C. E., Riffell, J. A., Hildebrand, J. G. International Symposium on Olfaction and Taste. 1170, 462-467 (2009).
- Alarcón, R. Congruence between visitation and pollen-transport networks in a California plant-pollinator community. Oikos. 119, 35-44 (2010).
- Alarcón, R., Waser, N. M., Ollerton, J. Year-to-year variation in the topology of a plant-pollinator interaction network. Oikos. 117, 1796-1807 (2008).
- Riffell, J., et al. Behavioral consequences of innate preferences and olfactory learning in hawkmoth-flower interactions. P. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 105, 3404-3409 (2008).
- De Moraes, C. M., Lewis, W. J., Pare, P. W., Alborn, H. T., Tumlinson, J. H. Herbivore-infested plants selectively attract parasitoids. Nature. 393, 570 (1998).
- Carey, A. F., Wang, G., Su, C. -Y., Zwiebel, L. J., Carlson, J. R. Odorant reception in the malaria mosquito Anopheles gambiae. Nature. 464, 66-71 (2010).
- Turner, S. L., et al. Ultra-prolonged activation of CO2-sensing neurons disorients mosquitoes. Nature. 474, 87-91 (2011).
- Pellegrino, M., Nakagawa, T., Vosshall, L. B. Single sensillum recordings in the insects Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae. J Vis Exp. (36), e1725 (2010).
- Syed, Z., Leal, W. S. Electrophysiological measurements from a moth olfactory system. J. Vis. Exp. (49), e2489 (2011).
- Roelofs, W. L., Comeau, A., Hill, A., Milicevic, G. Sex attractant of the codling moth: characterization with electroantennogram technique. Science. 174, 297-299 (1971).
- Riffell, J. A., Lei, H., Christensen, T. A., Hildebrand, J. G. Characterization and coding of behaviorally significant odor mixtures. Current Biology. 19, 335-340 Forthcoming.
- Riffell, J. A., Lei, H., Hildebrand, J. G. Neural correlates of behavior in the moth Manduca sexta in response to complex odors. Proceedings of the National Academy of Sciences of the U.S.A. 106, 19219-19226 (2009).
- Raguso, R. A., Pellmyr, O. Dynamic headspace analysis of floral volatiles: a comparison of methods. Oikos. 81, 238-254 (1998).
- Rodriguez-Saona, C. R. Herbivore-induced blueberry volatiles and intra-plant signaling. J Vis Exp. , e3440 (2011).
- Nguyen, D. P., et al. Micro-drive array for chronic in vivo recording: tetrode assembly. J Vis Exp. , e1098 (2009).
- Schjetnan, A. G. P., Luczak, A. Recording large-scale neuronal ensembles with silicon probes in the anesthetized rat. J Vis Exp. , e3282 (2011).
- Deisig, N., Giurfa, M., Lachnit, H., Sandoz, J. -C. Neural representation of olfactory mixtures in the honeybee antennal lobe. European Journal of Neuroscience. 24, 1161-1174 (2006).
- Stökl, J., et al. A deceptive pollination system targeting drosophilids through olfactory mimicry of yeast. Current Biology. 20, 1846-1852 (2010).
- Schneider, D. Elektrophysiologische untersuchungen von chemo- und mechanorezeptoren der antenne des seidenspinners Bombyx mori L. Journal of Comparative Physiology A: Neuroethology, Sensory, Neural, and Behavioral Physiology. 40, 8-41 (1957).
- Arn, H., Städler, E., Rauscher, S. The electroantennographic detector: a selective and senstitive tool in the gas chromatographic analysis of insect pheromones. Zeitschrift für Naturforschung. 30c, 722-725 (1975).
- Schneider, D., Boeckh, J. Rezeptorpotential und nervenimpulse einzelner olfaktorischer sensillen der insektenantenne. Journal of Comparative Physiology A: Neuroethology, Sensory, Neural, and Behavioral Physiology. 45, 405-412 (1962).
- Blight, M. M., Pickett, J. A., Wadhams, L. J., Woodcock, C. M. Antennal perception of oilseed rape Brassica napus (Brassicaceae) volatiles by the cabbage seed weevil Ceutorhynchus assimilis (Coleoptera, Curculionidae). Journal of Chemical Ecology. 21, 1649-1664 (1995).
- Lin, D. Y., Shea, S. D., Katz, L. C. Representation of natural stimuli in the rodent main olfactory bulb. Neuron. 50, 937-949 (2006).
- Lei, H., Reisenman, C. E., Wilson, C. H., Gabbur, P., Hildebrand, J. G. Spiking patterns and their functional implications in the antennal lobe of the tobacco hornworm Manduca sexta. PLoS ONE. 6, e23382 (2011).
- Syed, Z., Leal, W. S. Acute olfactory response of Culex mosquitoes to a human- and bird-derived attractant. Proceedings of the National Academy of Sciences. 106, 18803-18808 (2009).
