Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Neuroscience

Identifisering av Olfactory Flyktige ved hjelp av gasskromatografi-Multi-unit Recordings (GCMR) i Insekt antennal Lobe

Published: February 24, 2013 doi: 10.3791/4381

Summary

Olfactory pekepinner megle mange forskjellige virkemåter i insekter, og er ofte komplekse blandinger som består av flere titalls til hundrevis av flyktige forbindelser. Ved hjelp av gasskromatografi med flerkanals innspilling i insekt antennal lobe, beskriver vi en fremgangsmåte for identifisering av bioaktive forbindelser.

Abstract

Alle organismer lever i en verden full av sensoriske stimuli som bestemmer deres atferdsmessige og fysiologiske responsen til sitt miljø. Luktesans er spesielt viktig i insekter, som bruker sine olfactory systemer for å svare på og diskriminere blant, komplekse lukt stimuli. Disse lukt lokke fram atferd som formidler prosesser som reproduksjon og habitatvalg 1-3. I tillegg, kjemiske sensing av insekter formidler atferd som er av stor betydning for landbruk og helse, herunder pollinering 4-6, herbivory av matprodukter 7, og overføring av sykdom 8,9. Identifisering av olfactory signaler og deres rolle i insekt atferd er derfor viktig for å forstå både økologiske prosesser og menneskelige matressurser og trivsel.

Til dags dato har identifisering av flyktige som driver insekt atferd vært vanskelig og ofte langtekkelig. Dagens teknikker inkluderergasskromatografi-coupled electroantennogram opptak (GC-EAG) og gasskromatografi-kombinert enkelt sensillum opptak (GC-SSR) 10-12. Disse teknikkene viste seg å være viktig i identifisering av bioaktive forbindelser. Vi har utviklet en metode som bruker gasskromatografi koplet til flerkanals elektrofysiologiske opptak (kalt 'GCMR') fra nerveceller i antennal lobe (AL; insekt primære olfactory sentrum) 13,14. Denne state-of-the-art teknikken tillater oss å undersøke hvordan lukt informasjon er representert i insekt hjernen. Videre, fordi nevrale responser av lukter på dette nivået av olfactory prosessering er svært sensitive grunn av graden av konvergens av antenneposisjonen reseptor nevroner i AL nevroner vil AL innspillinger tillate påvisning av aktive bestanddeler av naturlige lukt effektivt og med høy følsomhet. Her beskriver vi GCMR og gi et eksempel på bruken.

Flere generelle tiltak er INVOLVED i deteksjon av bioaktive flyktige og insekt respons. Flyktige først må hentes fra kilder av interesse (i dette eksempelet bruker vi blomster fra slekten Mimulus (Phyrmaceae)) og karakterisert som nødvendig ved hjelp av standard GC-MS teknikker 14-16. Insekter er forberedt for undersøkelse ved hjelp minimal disseksjon, hvoretter en innspilling elektrode settes inn i antennal lobe og flerkanals nevrale opptaket begynner. Post-prosessering av de nevrale data avslører deretter hvilke spesielle odorants forårsake betydelige nevrale responser av insekt nervesystemet.

Selv om eksemplet vi presenterer her er spesifikke for pollinering studier, kan GCMR utvides til et bredt spekter av studier organismer og flyktige kilder. For eksempel, kan denne metoden brukes i identifisering av odorants tiltrekke eller repelling vektor insekter og crop pester. Videre kan GCMR også brukes til å identifisere tiltrekningsmidler for fordelaktig insekter, for eksempel pollinators. Teknikken kan bli utvidet til ikke-insekt fag så vel.

Protocol

1. Flyktig Follection

  1. I dette eksempelet bruker vi flyktige prøver fra M. lewisii blomster - en alpin wildflower innfødt til California. Flyktige stoffene samles ved hjelp av dynamiske sorpsjon metoder ifølge Riffell m.fl.. 14. Kort, bruker denne metoden en lukket sløyfe fangst system hvor blomstene er omsluttet av en Teflon bag. Bruke et inert vakuumpumpen, er luften rundt blomstene sugd gjennom en "felle" består av en Pasteur-pipette fylt med Porapak Q matrise. Avtrekksluften fra pumpen er filtrert etter aktivert trekull. Etter en foreskrevet tidsperiode, i vårt tilfelle 24 t kobles Porapak Q matrisen eluert med et ikke-polart oppløsningsmiddel, typisk heksan, for å samle den konsentrerte ekstraktet. Ekstrakten blir deretter lagret i -80 ° C inntil analyse. Om nødvendig, kan prøvene konsentreres før analyse under en strøm av nitrogengass. Mindre prøven er allerede godt karakterisert, kjøre en alikvot av det gjennom engasskromatograf-massespektrometer (GC-MS) for å identifisere flyktige komponenter før bruk av prøven.

2. Elektrofysiologisk Forberedelse

  1. Skjær omtrent 1 cm fra enden av en 1000 pl pipettespissen. Plasser en humlen (Bombus impatiens) inn i bunnen av pipettespissen og skyv mot den motsatte enden av spissen til bare hodet utsettes.
  2. Smelt dental voks og forme det rundt den eksponerte hodet, å sørge for at voks følger bort på de sammensatte øyne for sikkerhet og for å gjøre bee hode helt immobile. Pass på å ikke få noen voks på antennen på bee.
  3. Når hodet er sikker, lage en firkant, vindu-aktig, snitt i hodet kapsel med et barberblad-breaker eller riktig størrelse skalpell til å kutte cuticle. Bruke bladet-breaker, starter fra den dorsale side av hodet kapselen, umiddelbart bak antennen og tilstøtende til en av de sammensatte øyne. Kutten rett linje, fra en forbindelse øye til den kontralaterale sammensatt øye. Etter kutting en rett linje til det motsatte sammensatt øye, begynne å lage et snitt dorsally inntil hodet kapsel kurver og ender nær brystkassen sin. På dette punktet, begynner å skjære mot den motsatte enden av hodet kapsel. Til slutt, når en linje er blitt kuttet til den motsatte enden, kuttet en linje tilbake til utgangsposisjonen av første innsnitt. Det er viktig å fjerne hårstråene som er tilstøtende til antennen, da dette vil vanskeliggjøre innsettingen av elektroden.
  4. Når cuticle er kuttet, kan du bruke en pinsett til å fjerne bee cuticle, som deretter skal avsløre bee hjerne og, enda viktigere, de antennal fliker. Umiddelbart begynne superfusing hjernen med insekt saltløsning, slik at hjernen ikke blir dessicated. Etter hjernen er eksponert, nøye bruke et par av svært fine pinsettangens å fjerne perineural skjede umiddelbart over antennal fliker. Vær veldig forsiktig så du ikkepunktering bee hjerne med pinsett.

3. Gasskromatografi med Multi-channel opptak

  1. Bee "forberedelse" - fast i et rør med hjernen eksponert - er nå klar for elektrofysiologisk registrering. Plasser bie i en klemme, festet til en magnetisk base som ligger på en luft tabell.
  2. Ordne en IV bag, strømningsregulator, og slangen (fylt med insekt saltvann) slik at saltoppløsning kontinuerlig superfuses hjernen.
  3. Ved hjelp av en micromanipulator, insertareference elektrode, laget av wolfram wire, i bee øye.
  4. Ved hjelp av en separat mikromanipulator, setter flerkanals elektrode, for eksempel en kveilet ledning tetrode eller silisium flerkanals elektroden (Neuronexus Technologies), inn i antennal fliker av bee. Denne elektroden er koblet til en for-forsterker som TDT systemets S-3 Z-serien til Z-bussen BioAmp prosessor på TDT systemet. Utgang fra Gas Chromatogram er detektor via en skjermet BNC kabel kan tilkobles med forsterkeren og datainnsamling system slik at både nevrale og GC signal er synkronisert.
  5. Vent ca 30-60 minutter for de nevrale opptak for å stabilisere. Når spontan aktivitet og bølgeform form av enheter i registreringskanaler har blitt konsekvent, bruker en lukt sprøyte for å stimulere bee og observere responsen til de registreringskanaler til lukt.
  6. Record ekstracellulære pigger fra nevroner ved auto-terskelverdier opptaksmediet kanalene ved 3,5 til 5 sigma av signalet på de enkelte registreringskanaler. Manuell thresholding kan være nødvendig for noen kanaler for å unngå forurensning fra elektrisk støy. De aksjonspotensialer fra nevroner vises som spenningstopper i opptaket kanalen. Når kanalens spenningen overstiger terskelen bufferene systemet og lagrer få millisekunder før og etter passering av terskelen, og dermed Takinga snap-shot av bølgeformen, eller pigg.
  7. Umiddelbart ved siden av luft-tabellen er GC. Før injisere planteekstrakter i GC, sørg for at metoden for temperaturen rampen av GC løp er riktig. I vårt eksempel, bruker vi en temperatur metode starter ved 50 ° C i 4 minutter, etterfulgt av en økning av temperaturen med en hastighet på 10 ° C / min. til 220 ° C, ved hvilken tid vi holder GC for ytterligere 6 min. Vi bruker en DB-5 GC-kolonne (J & W Scientific, Folsom, CA, USA), med helium som bærergass. Innløpet er splitless, med en temperatur innstilt på 200 ° C. Flammen ionisering detektor temperatur er satt til 230 ° C.
  8. Injiser ekstrakt prøven av floral headspace i oppvarmet injeksjonsporten av GC å frigi adsorberte flyktige inn GC-kolonnen. Avløpet fra kolonnen er delt 01:01 mellom Flame Ionisering Detector (FID) og bie antennen ved hjelp av en glass "Y"-kontakt (J & W Scientific). Begynn recording fra elektroden som du injiserer en prøve i GC.
  9. Etter at GC løp er ferdig, la forberedelse hvile i 5-15 min. Deretter enten injisere et annet prøve i GC eller stimulere fremstillingen ved hjelp av enkle flyktige forbindelser eller blandinger av forbindelser. I denne sistnevnte metode for å stimulere fremstillingen, er pulser av luft fra en konstant luftstrøm viderekoblet gjennom et glassprøyte inneholdende et stykke filterpapir som forbindelsene har blitt deponert. Lukt stimulus ble pulsed ved hjelp av en solenoid-aktivert ventil styrt av programvaren.
  10. Hvis enheten aktivitet plutselig stopper eller endringer, sjekk saltvann dryppe og la forberedelse resten i 15 minutter. Hvis den spontane aktiviteten ikke gjenvinne sin tidligere nivå da preparatet bør kastes og en annen bee brukes hvis tilgjengelig.
  11. Etter eksperimentet, fikse hjernen med 5% formalin i 20 min med sonden fortsatt i vevet. Deretter avgiftsdirektoratet hjernenog plassere den i 2% glutaraldehyd i 4 timer, og deretter gjøre en gradert etanol dehydrering serien og fjerne hjernen med metylsalisylat. Basert på festing og clearing av vevet, plasseringene i AL hvor elektrodene punktert vevet bør være klart merkbar ved konfokalmikroskopi.

4. Dataanalyse

  1. Analyser samlet data etter forsøket å skille og identifisere de innspilte nevrale enheter. Bruk typiske programmer (Offline Sorter, MClust, og SClust) å skille bølgeformer, eller "pigger", basert på pigg figurer, for eksempel topp eller dalen amplitude, peak halv bredde, etc., eller reduserte tiltak (hovedkomponenter) 17 , 18 (figur 2). Bruke bare disse klynger av pigger som separert i tre-dimensjonalt rom (PC1-PC3) og er statistisk forskjellig fra hverandre (multivariat ANOVA, p <0,05) (figur 2) for ytterligere analyse. Vennligst referer tilsitat # s 17-19 for full beskrivelse av tetrode opptak og spike-sortering metoder.
  2. Time-stamp toppene i hver klynge, og eksportere disse dataene for analyse ved hjelp MATLAB eller Neuroexplorer (Nex Technologies, Winston-Salem, NC) for å lage raster plott og skyte rente svar (figur 2, 3A).
  3. Identifiser retensjonstider av flyktige ved hjelp samtidig registrert GC data. Bruk retensjonstidene av de flyktige bestanddeler, bestemt ved apex av toppen fra kromatogrammet, å undersøke unit responser på disse tidspunkter.
  4. Å undersøke individuelle Enhetssvar gjennom GC kjøre, bin antallet pigger i 100 msek intervaller og undersøke tid-løpet av avfyring Ranger responser med referanse til retensjonstid på eluering flyktige. Den binning av toppene i 100 msek intervaller gir nok detaljer, eller signal, om den gangen-løpet av nerveaktivitet ved en eluering odorant fra GC.
  5. Til exagrave befolkningen reaksjonene på de forskjellige eluering flyktige, integrere avfyring Ranger responsene individuelle enheter over en 3 sek prøvetaking vinduet 1,5 sek før, og 1,5 sekunder etter, oppholdstid av det flyktige (figur 3). Denne perioden er typisk for varigheten av en eluting volatile fra GC. Vi viser avfyring rente reaksjoner fra enhetene ved fargekoding dem (rød er en høy avfyring frekvensrespons, blå er en lav respons) og arrangere dem som en aktivitet matrise med hver rad representerer ensemblet respons på GC avløpsvann (kolonner) ( figur 3).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

I GCMR analysen ved hjelp av M. lewisii floral duft, injiserer vi 3 pl av pakke inn i den GC. Det totale antall flyktige eluerte gjennom GC er typisk 60-70 flyktige. Duften av M. lewisii er hovedsakelig sammensatt av monoterpenoids, inkludert β-myrcen (asyklisk) og α-pinen, med resten av duft sammensatt av seks-karbon flyktige, slik som 2-heksanol, og Sesquiterpenoids som utgjør <1% av headspace.

GCMR utnytter av sensitiviteten antennal lobe nevroner samt neuronalt prosessering av biologisk viktige flyktige. Men flerkanals opptak av denne art, i kraft, ta et tilfeldig utvalg av nevroner i antennal lapp. Dette er fordi små endringer i stillingen av sonden posisjonen mellom forskjellige preparater kan føre opptaket matrisen å prøve forskjellige neuroner. Videre de nøyaktige posisjonene og morphologies av de registrerte nevroner er ukjent fordi opptaket er ekstracellulært. Å tilrettelegge for disse effektene, vi vanligvis kjører GCMR eksperimenter med 8-16 preparater, med 8-18 nevrale enheter i hvert preparat. For illustrasjonens skyld vil vi imidlertid bruke data fra bare en prepareringsåpning (8 enheter).

Fra GCMR eksperimenter, har vi funnet at enhetene er overraskende selektiv i sin respons på flyktige, som avbildet i figur 3A. Den lavere spor (i sort) betegner ion kromatogrammet, hvor hver topp svarer til et gitt flyktig som ankommer ved detektoren over tid. Den øvre kurven (blå) viser avfyring Ranger responser av en enhet. Enhetssvar ble beregnet ved binning tallene av toppene produsert på en 100 msek intervall, og dividere med den tidsramme for å produsere hastigheten. I eksemplet er det nevrale enhet selektiv respons på D-limonen. Vær oppmerksom på at i denne enheten, den spontane Firing satsen kan fortsatt være variabel og preget av tilfeldige svingninger. Likevel, svar på D-limonen godt over 95% konfidensintervall, som beregnes av variansen i avfyring rente svar gjennom tid.

Ikke alle enheter, imidlertid, svarte til de flyktige eluerte fra GC. Faktisk, på gjennomsnitt omtrent 50% av innspilte enheter i hvert ensemble var ikke svarer (figur 3B). Dette er overraskende gitt mangfoldet av flyktige forbindelser i floral headspace som eluering fra GC. Imidlertid er andelen av ikke-responsive enheter i et ensemble overraskende konsekvent mellom preparater, som funnet i tidligere studier 13,14.

Utover svarene enkle enheter, gjør at GCMR systemet også analysen av befolkningen nivå svar på odorants stenttrombose fra GC. I eksemplet som vises her, er det sterk ensemble selektivitet for en gruppe av flere odorants ( trans-β-ocimene henholdsvis) produsert robuste responser i ensemblet, som representert ved den normaliserte avfyring frekvensen av hver enhet i ensemblet (fargeskala).

Figur 1
Figur 1. Skisse av headspace sorbsjon og GCMR systemet. (A) i skjematisk, er en blomst omsluttet en Teflon pose, og ved hjelp av en vakuumpumpe, er luften fra posen suges gjennom et flyktig felle (Porapak Q) for å konsentrere den slippes flyktige. Luften filtreres og returneres til vedlagte blomsten. (B) Ekstraktet prøven av floral headspace er injisereed i GC og utstrømningen fra kolonnen splittes slik at halvparten av strømmen går enten GC flamme ionisering detektor, og den andre halvparten av avløpsstrømmen er båret av en oppvarmet overføring linje og kommer samtidig på biens antenne. Aksjonspotensialer fra AL nevrale ensemble er kontinuerlig registrert ekstracellulært under 20 min lukt levering via GC. Klikk her for å se større figur .

Figur 2
Figur 2. Sortering av enheter registrert bruker flerkanals opptak array (MR) i bee AL. De to skaft er avstandsplassert slik at matrisen omfatter et stort volum av AL. (A) bølgeform karakteristiske (f.eks amp litude, dal) for hver "spike" i tetrode opptaket kan plottes i et tredimensjonalt rom. I eksemplet som vises her, er høyden av hver topp i 3 av de 4 registreringskanaler plottet i 3-D. Fordi hver enhet vil ha sin egen pigg form, vil piggene fra en gitt enhet som danner grupper, og dermed slik at enhetene som skal identifiseres og sorteres fra hverandre. Drevet enheter viste klare forskjeller i skyting svar (B, raster tomten) og bølgeform form (C) Plassering av de fire kanalene på hver medfølger innspilling av brede soner innenfor behandling glomeruli og neuropil. Neural aktiviteten ble registrert på hver av de fire kanaler, plottet i tre-dimensjonale rommet (som vist i A), og sortert i henhold til waveform egenskaper. Klikk her for å vise større figur .

måter "> Figur 3
Figur 3. (A) Firing frekvenshistogrammer av enhet responser til eluerte forbindelser fra M. lewisii headspace ekstrakt (3 pl injeksjon) (bunnekko, svart). Enkelte odorants (f.eks D-limonen, rød pil) vakte betydelige reaksjoner i enheter (B) Response av alle enheter som ble registrert fra MR til hvert odorant elueres fra GC.. Overflaten Tomten er fargekodet i henhold til de normaliserte skyting rente reaksjoner fra enkelte enheter. Klikk her for å se større figur .

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Insect olfactory-medierte atferd kjøre mange forskjellige prosesser, herunder reproduksjon, host-området utvalg, og identifisering av aktuelle matressurser. Studiet av disse prosessene krever evne til å identifisere de flyktige avgis fra kilden, samt evnen til å identifisere de forbindelser som formidling virkemåtene. Kompliserende forhold er at lukt består av titalls til hundrevis av individuelle forbindelser som til sammen skaper en unik duft som oppfattes annerledes enn de enkelte bestanddeler 6,7,13,19,20. Research, opprinnelig utført i sex feromon systemet 12, og mer nylig i mat-og oviposition-relaterte lukt 13,20, har vist at de atferdsmessige effektiviteten av blandingen ligger som en funksjon av et par, viktige flyktige bestanddeler i blandingen, og at blandingene fremkaller vesentlig større atferdsresponser enn de individuelle bestanddeler. Identifisere de nøkkelenbestanddeler er derfor en viktig komponent i dagens kjemiske økologi samt olfactory nevrobiologi.

En rekke forskjellige teknikker har oppstått i løpet av de siste femti år for identifisering av bioaktive forbindelser som drive atferd i insekter. Den primære metode for påvisning av flyktige av insekt antennen er gasskromatografi-electroantennography (GC-EAG). EAG ble opprinnelig utviklet av 21 Schneider, som spilte små spenningsvariasjoner generelt antas å være forårsaket av elektriske depolarisations av mange olfactory neurons mellom spissen og bunnen av et insekt antennen under stimulering. EAG ble senere integrert med GC for presis identifisering av headspace flyktige som framprovosere antennal svar 12,22. I tillegg, ble opptaket av individuelle reseptor nerveceller fra insekt antennen senere utviklet 11,23 og kombinert med GC å tilveiebringe enkelt-sensillum opptak, eller GC-SSR. Although GC-SSR er mer tidkrevende og vanskelig enn GC-EAG, opptakene gi informasjon om de enkelte celle responser via aksjonspotensialer i respons til GC-effluenter, og tillater identifikasjon av disse reseptorene som er spesialisert til bestemte forbindelser som kan gå glipp av GC-EAG 24.

GC-EAG og GC-SSR teknikker tilbyr identifisering av de flyktige som framprovosere reaksjoner i periferien, og er dermed involvert i odorant mottak. Nyere teknikk har begynt å undersøke reaksjoner i sentralnervesystemet av både pattedyr og insekter, og er således involvert i odorant persepsjon. Disse teknikkene faller inn under to hovedkategorier: avbildningsmetoder 25 betegnes GC-I (gasskromatografi-imaging) og direkte elektrofysiologiske metoder (for eksempel GCMR). GC-I og GCMR tilbyr flere fordeler på grunn av konvergens av de sensoriske nevroner til anslaget, eller output, nevroner iAL, samt at disse metoder tillater bestemmelse av hvordan odorants representeres i insekt hjernen. Videre er lignende metoder nå blir brukt i hjernen hos pattedyr 25.

Til tross for disse fordelene, GCMR og GC-Jeg har ulemper også. Data analyse kan være tidkrevende, og i tilfelle av GCMR, glomerulære projeksjoner av de innspilte nevrale enhetene er ukjent på grunn opptakene blir ekstracellulært. Videre er insekt AL innervert av flere forskjellige neuronale typer inkludert projeksjon nevroner (PNS) og lokale interneurons (LNS) dermed gjør identifisering av de innspilte enhetene vanskelige. Imidlertid i møll, M. sexta har nyere arbeid vist at PNS og LNS kan identifiseres ved spiking oppførselen neuronene, for derved å muliggjøre identifisering av disse neuron typer etter deres spontan aktivitet 26. Likevel lar GCMR og GC-I identifiseringen av de odorants som activate spesialiserte reseptor nevroner som kanskje ikke framprovosere sterke EAG responser samt bestemme hvordan befolkningen av neuroner i hjernen prosessen de flyktige. En studie som sammenligner disse ulike metodene er ennå ikke blitt gjennomført, selv om våre foreløpige data tyder på at GCMR kan være mer egnet enn GC-EAG for de forbindelser som er bioaktive, men er på spornivåer i ekstraktet (Riffell upubliserte resultater). Fremtidig arbeid kan undersøke trade-off i følsomheten til å oppdage bioaktive odorants med analysen mellom de ulike metoder.

Selv om vi har fokusert her på detaljering analysemetoder vi bruker for B. impatiens bier og duften fra M. lewisii, ekstraktet og insektarter brukes kan endres dersom visse modifikasjoner. Insektarter kan plasseres i ulike pipettespisser (10 til 200 pl) avhengig størrelse. Større arter, som møll, Manducasexta, kan plasseres inn i 6 ml prøve hetteglass. På en slik måte, er preparatet holdes levende dermed lar stabile opptak flere timer i varighet.

Til sammen analytiske metoder for isolering av forbindelser sammen med elektrofysiologiske opptak i insekt hjernen stede kraftige verktøy for identifisering av bioaktive forbindelser, og når det brukes i tandem med atferdsvansker eksperimenter, kan presentere et middel som å bestemme viktige flyktige for mat-relaterte atferd i insekter 13, samt de som er involvert i vert-området 2, og blod-vert relatert atferd 27 som er viktige for landbruket skadedyr og vektorer for sykdom.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Ingen interessekonflikter erklært.

Acknowledgments

Dette arbeidet ble støttet av NSF tilskudd 1121692 IOS, og ved University of Washington Research Foundation.

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Hildebrand, J. G., Shepherd, G. M. Mechanisms of olfactory: converging evidence for common principles across phyla. Annual Review of Neuroscience. 20, 595-631 (1997).
  2. 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).
  3. Reisenman, C. E., Riffell, J. A., Hildebrand, J. G. International Symposium on Olfaction and Taste. 1170, 462-467 (2009).
  4. Alarcón, R. Congruence between visitation and pollen-transport networks in a California plant-pollinator community. Oikos. 119, 35-44 (2010).
  5. 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).
  6. 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).
  7. 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).
  8. 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).
  9. Turner, S. L., et al. Ultra-prolonged activation of CO2-sensing neurons disorients mosquitoes. Nature. 474, 87-91 (2011).
  10. Pellegrino, M., Nakagawa, T., Vosshall, L. B. Single sensillum recordings in the insects Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae. J Vis Exp. (36), e1725 (2010).
  11. Syed, Z., Leal, W. S. Electrophysiological measurements from a moth olfactory system. J. Vis. Exp. (49), e2489 (2011).
  12. Roelofs, W. L., Comeau, A., Hill, A., Milicevic, G. Sex attractant of the codling moth: characterization with electroantennogram technique. Science. 174, 297-299 (1971).
  13. 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.
  14. 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).
  15. Raguso, R. A., Pellmyr, O. Dynamic headspace analysis of floral volatiles: a comparison of methods. Oikos. 81, 238-254 (1998).
  16. Rodriguez-Saona, C. R. Herbivore-induced blueberry volatiles and intra-plant signaling. J Vis Exp. , e3440 (2011).
  17. Nguyen, D. P., et al. Micro-drive array for chronic in vivo recording: tetrode assembly. J Vis Exp. , e1098 (2009).
  18. Schjetnan, A. G. P., Luczak, A. Recording large-scale neuronal ensembles with silicon probes in the anesthetized rat. J Vis Exp. , e3282 (2011).
  19. 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).
  20. Stökl, J., et al. A deceptive pollination system targeting drosophilids through olfactory mimicry of yeast. Current Biology. 20, 1846-1852 (2010).
  21. 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).
  22. 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).
  23. 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).
  24. 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).
  25. Lin, D. Y., Shea, S. D., Katz, L. C. Representation of natural stimuli in the rodent main olfactory bulb. Neuron. 50, 937-949 (2006).
  26. 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).
  27. 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).

Tags

Nevrovitenskap nevrobiologi fysiologi biokjemi kjemi Entomlogy Behavior elektrofysiologi luktesans olfactory system insekt flerkanals opptak gasskromatografi pollinering bier, Antenner hjerne dyremodell
Identifisering av Olfactory Flyktige ved hjelp av gasskromatografi-Multi-unit Recordings (GCMR) i Insekt antennal Lobe
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Byers, K. J. R. P., Sanders, E.,More

Byers, K. J. R. P., Sanders, E., Riffell, J. A. Identification of Olfactory Volatiles using Gas Chromatography-Multi-unit Recordings (GCMR) in the Insect Antennal Lobe. J. Vis. Exp. (72), e4381, doi:10.3791/4381 (2013).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter