Waiting
Login processing...

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

Neuroscience

Определение летучих Обонятельные с помощью газовой хроматографии-Multi-единицы Recordings (ГКХ) в усиков насекомого Lobe

Published: February 24, 2013 doi: 10.3791/4381

Summary

Обонятельные сигналы посредником много различных поведения у насекомых, и часто являются сложной смесью состоящей из десятков до сотен летучих соединений. Использование газовой хроматографии с многоканальной записи в усиков насекомого доли, мы опишем метод для определения биологически активных соединений.

Protocol

1. Летучие Follection

  1. В этом примере мы используем летучих образцов M. lewisii цветы - родной альпийских Уайлдфлауэр в Калифорнии. Летучие вещества собираются с использованием динамических методов сорбции в соответствии с Riffell и соавт. 14. Короче говоря, этот метод используется закрытая система захвата цикл, в котором цветы заключены в сумке тефлона. Использование инертного вакуумных насосов, воздух вокруг цветов всасывается через "ловушки", состоящей из пипетки Пастера заполнены Porapak Q матрица. Возвратного воздуха из насоса фильтруется активированным углем. После определенного периода времени, в нашем случае 24 ч, Porapak Q матрица элюируют неполярных растворителей, обычно гексана, чтобы собрать концентрированного экстракта. Затем экстракт хранится в -80 ° С до анализа. При необходимости образцы могут быть сосредоточено до анализа в потоке газообразного азота. Если образец уже хорошо характеризуется, запустить аликвоты черезгазовый хроматограф-масс-спектрометр (ГХ-МС) для определения летучих компонентов перед использованием образца.

2. Электрофизиологические подготовка

  1. Отрежьте примерно 1 см от конца 1.000 мкл кончика пипетки. Поместите шмель (Bombus недотроги) в основание кончиком пипетки и осторожно надавите в направлении противоположном конце наконечника, пока только голова подвергается.
  2. Растопите воск и стоматологического формировать ее по всему подвергается голову, убедившись, что воск придерживается на сложные глаза для безопасности и чтобы голова пчелы полностью неподвижным. Будьте уверены, чтобы не получить любой воск на антенны пчел.
  3. Как только голова находится в безопасности, чтобы площадь, окна-как, разрез в голову капсулы с помощью лезвия бритвы выключателя или соответствующего размера скальпелем вырезать кутикулу. С помощью лезвия выключателя, начиная с спинной стороне головной капсулы, сразу за антенны и прилегающих к одной из сложных глаз. Вырезатьпрямой линии, от одного соединения глазу на глаз контралатеральной соединения. После резки по прямой линии до противоположного глаза соединения, начать делать надрез сверху до головной капсулы кривые и заканчивается вблизи его грудной клетки. На данный момент, начинают вырезать к противоположному концу головной капсулы. Наконец, когда линия была сокращена до противоположного конца, сократить линию обратно в исходное положение начального разреза. Важно, чтобы удалить кутикулу, что находится рядом с антенной, так как это будет препятствовать вставки электрода.
  4. После того, кутикула обрезается, используйте пару щипцов для удаления кутикулы пчелы, которые затем должны подвергать мозг пчелы и, что более важно, усиков долях. Сразу начинают superfusing мозга с насекомыми солевым раствором, так что мозг не станет осушенный. После того, как мозг подвергается, обязательно используйте пару очень тонкий пинцет, чтобы удалить периневральным оболочки непосредственно над усиков долях. Будьте очень осторожны, чтобы непроколу мозга пчелы с помощью пинцета.

3. Газовой хроматографии с многоканальной записи

  1. Пчела "Подготовка", - зафиксировано в трубке с его мозг подвергается - готов к электрофизиологические записи. Поместите пчел в зажим, закрепленный на магнитной основе, который находится на воздухе таблице.
  2. Организовать мешок IV, регулятор потока, и трубы (заполненные солевым насекомых), так что солевой непрерывно superfuses мозга.
  3. Использование микроманипулятор, insertareference электрод, сделанный из вольфрамовой проволоки, в глаза пчелы.
  4. Использование отдельной микроманипулятора, вставьте многоканальных электродов, таких как тетрод проволочных спиралей или кремния многоканального электрода (Neuronexus Technologies), в усиков долей пчел. Этот электрод соединен с предварительным усилителем, таких как S-3 системы ТДТ в Z серии Z-шины bioamp процессор ТДТ системы. Выход из газа ChroДетектор matogram автора через экранированный кабель BNC может быть сопряжена с системой усилителей и сбора данных, что оба нервные и GC сигнала будет синхронизирована.
  5. Подождите примерно 30-60 минут для записи нейронной стабилизироваться. После того, спонтанная активность и форму волны единиц в записи каналов стали последовательно, использовать запах шприц, чтобы стимулировать пчел и наблюдать за реакцией записи каналов на запах.
  6. Запись внеклеточной шипы от нейронов авто-пороговой записи каналов 3,5 до 5 сигма сигнала на отдельных каналах записи. Руководство порога может потребоваться для некоторых каналов, чтобы избежать загрязнения от электрических помех. Потенциалы действия от нейронов появится как скачков напряжения в канале регистрации. Когда напряжение канала превышает пороговое значение, система буферов и экономит несколько миллисекунд до и после пересечения порога, тем самым забираюга моментальный снимок формы сигнала, или шип.
  7. Сразу рядом с воздуха таблице GC. Перед инъекционных цветочный экстракт в GC, убедитесь, что метод температура рампы выполнения GC является правильным. В нашем примере мы используем метод температуры, начиная с 50 ° C в течение 4 мин с последующим повышением температуры со скоростью 10 ° C / мин. до 220 ° C, в какое время мы проводим GC для дополнительных 6 мин. Мы используем DB-5 GC колонки (J & W Scientific, Фолсом, Калифорния, США), с гелием в качестве газа-носителя. Без деления потока на входе, с температурой, установленной до 200 ° C. Детектором ионизации пламени температура устанавливается до 230 ° C.
  8. Инъекция экстракта образца цветочные свободное пространство в нагретую впрыска ГК выпустить адсорбированные летучие вещества в колонке GC. Выходящий из колонки разделен между 1:01 пламенно-ионизационный детектор (FID) и пчела антенну с помощью стеклянной "Y" соединитель (J & W Scientific). Начать записьОрдинг от электрода, как вы вводите образца в ГХ.
  9. После запуска GC закончил, пусть подготовки остальные от 5 до 15 мин. Тогда либо вводят другого образца в ГХ или стимулировать подготовку с помощью одного летучие соединения или смеси соединений. В этом последнем методе стимулирования подготовки, импульсы воздуха от постоянного потока воздуха направляется через стеклянный шприц, содержащий кусочек фильтровальной бумаги, на котором соединения будут сданы на хранение. Запах стимул импульсные с помощью электромагнитного активированного клапан, управляемый с помощью программного обеспечения.
  10. Если единица активности внезапно останавливается или изменения, проверьте солевой капельного и пусть подготовки остальных в течение 15 мин. Если спонтанной активности не восстановить свой прежний уровень, то подготовка должна быть отброшена, а другая пчела, если доступно.
  11. После эксперимента исправить мозга с 5%-ного формалина в течение 20 минут с зондом еще в ткани. Далее, акцизы мозгаи поместить его в 2% глутаральдегида в течение 4 часов, а затем делать серии градуированных обезвоживанию этанола и очистить мозг с метилсалицилат. На основании фиксации и очистки ткани, мест в AL, где электроды проколот ткани должны быть четко различимы конфокальной микроскопии.

4. Анализ данных

  1. Анализ собранных данных после эксперимента, чтобы отделить и идентифицировать записанные нейронных единиц. Использование типичных программ (Offline сортировщик, MClust, и SClust) в отдельные сигналы, или "шипы", основанный на шипованные формы, такие как пик или долина амплитуды, полушириной пика, и т.д., или сокращенные меры (основные компоненты) 17 , 18 (рис. 2). Используйте только те кластеры шипы, которые разделены на три-мерном пространстве (PC1-PC3) и статистически отличаются друг от друга (многомерного дисперсионного анализа, р <0,05) (рис. 2) для дальнейшего анализа. Пожалуйста, обратитесь кЦитата # S 17-19 для полного описания тетрод записи и шип-сортировочный методологии.
  2. Тайм-штамп шипов в каждом кластере, а также экспортировать эти данные для анализа с использованием MATLAB или Neuroexplorer (Nex технологий, Winston-Salem, NC) для создания растровых участков и скорострельность ответов (рис. 2, 3А).
  3. Определить время удерживания летучих использованием одновременно записывать GC данных. Используйте время удерживания летучих веществ, определяется вершине пика на хроматограмме, чтобы изучить устройство ответы на эти моменты времени.
  4. Для изучения индивидуальных ответов устройство через перспективе GC, BIN число шипов в 100 мс интервалах и изучить времени хода скорострельность ответы со ссылками на время удержания элюируя летучих веществ. Биннинга шипов в 100 мс интервалах обеспечивает достаточно подробно, или сигнал, примерно в то время, конечно нейронных ответ на элюируя одоранта с GC.
  5. Для EXAпомоему населения ответы на различные летучие элюирующие, интегрировать скорострельность ответов отдельных подразделений за 3 окна выборки сек, 1,5 сек до, и после 1,5 сек, время удерживания летучих (рис. 3). Этот период времени является типичной длительности выделяющих летучие от GC. Мы покажем, скорострельность ответы единиц цветового кодирования них (красный высокий отклик скорострельность, синий является низкий ответ) и расположив их как деятельность матрица с каждой строки представляют ансамбль ответ на GC стоков (столбцы) ( рис. 3).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

В ГКХ методом с использованием M. lewisii цветочный аромат, мы вводим 3 мкл экстракта в ГХ. Общее количество летучих элюирования через GC, как правило, 60-70 летучих веществ. Аромат M. lewisii преимущественно состоит из монотерпеноиды, в том числе β-мирцен (ациклические) и α-пинен, а остальная часть аромата состоит из шести-углеродные летучих веществ, таких как 2-гексанола, и сесквитерпеноидов, которые составляют <1% свободного пространства.

ГКХ использует чувствительность усиков нейронов доли, а также нейронной обработке биологически важных летучих веществ. Тем не менее, многоканальные записи такого рода, по сути, принять случайной выборки нейронов в усиков доли. Это потому, что незначительные изменения в положении зонда положение между различными препаратами может привести к записи массива, чтобы пробовать различные нейроны. Кроме того, точное положение и движениеrphologies из записанных нейронов неизвестны, так как записи внеклеточной. Чтобы удовлетворить эти явления, мы обычно работают ГКХ эксперименты с 8 до 16 препаратов, с 8 до 18 нейронных единиц в каждом препарате. Для иллюстрации, тем не менее, мы будем использовать данные только одного препарата (8 единиц).

С ГКХ экспериментов, мы обнаружили, что единицы удивительно избирательны в их реакция на летучие вещества, как показано на рисунке 3А. Нижняя кривая (в черном) обозначает ионных хроматограмм, где каждый пик соответствует данному летучие, которые прибывают на детекторе с течением времени. Верхняя кривая (синяя) показывает темп стрельбы ответов устройство. Группа ответы были рассчитаны биннинга количество шипов производится в интервале 100 мс, и деления на том, что сроки для получения скорости. В примере, нейронные устройства селективной в ответ на D-лимонен. Отметим, что в данном устройстве, спонтанное Firinг ставка все еще может быть переменной и подвержены случайным флуктуациям. Тем не менее, ответы на D-лимонен были значительно выше 95% доверительный интервал, по подсчетам разница в скорости стрельбы ответов во времени.

Не все единицы, однако, ответил на летучих элюируя с GC. В самом деле, в среднем около 50% записанных единиц в каждом ансамбле были отвечать на запросы (рис. 3В). Это удивительно, учитывая разнообразие летучих соединений в цветочных свободного пространства, которые элюируя с GC. Тем не менее, доля не отвечающих единиц в ансамбле удивительно согласованы между препараты, как в предыдущих исследованиях 13,14.

За ответами отдельных единиц, ГКХ система также позволяет анализ на уровне популяции ответы на отдушки элюируя с GC. В примере, показанном здесь, есть сильная избирательность ансамбль для группы из нескольких пахучих веществ ( транс-β-ocimene, соответственно) производства надежных ответов в ансамбле, в лице нормированная скорость стрельбы из каждого блока в ансамбле (цветовой гаммы).

Рисунок 1
Рисунок 1. Принципиальная схема свободного пространства сорбции и системы ГКХ. (A) В схеме, цветок заключен в мешок тефлона, и с помощью вакуумного насоса, воздух из мешка всасывается через летучие ловушки (Porapak Q) сконцентрировать излучаемых летучими. Воздух фильтруется и возвращается в закрытом цветке. (B) экстракт образец цветочный свободное пространство является инъекционныеред в GC и сточные воды из колонки разделен так, что половина поток поступает либо пламенно-ионизационного детектора ГХ, а другая половина стоков осуществляется с помощью нагретого линии передачи и поступает одновременно на антенне пчелы. Потенциалы действия из ансамбля AL нейронных постоянно записал внеклеточно в течение 20 минут запах доставка через GC. Нажмите, чтобы увеличить показатель .

Рисунок 2
Рисунок 2. Сортировка единиц, записанные с помощью многоканальной записи массива (MR) в AL пчелы. Два черенка расположены таким образом, что массив включает в себя большой объем AL. (A) сигнала характеристики (например, усилителя Амплитуда, долина) каждого "всплеск" тетрод записи могут быть построены в трехмерном пространстве. В примере, показанном здесь, высота каждого всплеска в 3-х из 4-х каналов записи построена в 3-D. Поскольку каждое устройство будет иметь свою собственную форму шипа, шипы от данного блока будут группироваться вместе, тем самым позволяя единицы должны быть определены и сортируются друг от друга. Упорядочить единиц показал четкие различия в стрельбе ответы (B; растровой графике) и форма волны (C) Позиционирование из четырех каналов на каждой голени при условии регистрации широких пределах зоны обработки клубочков и нейропиля. Нейронной активности был зафиксирован на каждый из четырех каналов, построенных в 3-х мерном пространстве (как показано на), и сортируются в соответствии с характеристиками сигнала. Нажмите, чтобы увеличить показатель .

способы "> Рисунок 3
Рисунок 3. (A) Скорость стрельбы гистограммы блок ответов на элюирования соединений из M. lewisii свободное пространство экстракт (3 мкл инъекции) (нижний луч, черный). Некоторые отдушки (например, D-лимонен, красная стрелка) вызвал значительный ответы в единицах (B) Реакция всех подразделений, которые были записаны с MR для каждого одоранта элюируют с GC.. Поверхность участка цветовую кодировку в соответствии с нормированным скорострельность ответов отдельных подразделений. Нажмите, чтобы увеличить показатель .

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Насекомых обонятельные-опосредованных поведения ездить много различных процессов, в том числе воспроизводство, принимающих выбор площадки, и выявления соответствующих продовольственных ресурсов. Изучение этих процессов требует способности идентифицировать летучих вылетающих из источника, а также возможность выявления тех соединений, которые посреднических поведения. Осложняет дело в том, что запахи состоят из десятков до сотен индивидуальных соединений, которые вместе создают уникальный аромат, который воспринимается иначе, чем отдельных компонентов 6,7,13,19,20. Исследования, первоначально проводилось в системе полового феромона 12, а в последнее время в пищевой и яйцекладка связанных запахи 13,20, показали, что поведенческая эффективности смеси находится в зависимости от нескольких, ключевых летучих компонентов в смеси, и что смеси вызывают значительно большее, чем поведенческие реакции отдельных компонентов. Выявление этих ключевыхТаким образом, составляющие важный компонент в современной химической экологии, а также обонятельные нейробиологии.

Целый ряд методов, которые возникли в последние пятьдесят лет для определения биологически активных соединений, которые управляют поведением насекомых. Основная методика для обнаружения летучих насекомых антенны газовой хроматографии-electroantennography (GC-ЕАГ). ЕАГ была разработана компанией Schneider 21, который записал небольшие колебания напряжения обычно предполагается, вызваны электрическими depolarisations много обонятельных нейронов между зондом и базой насекомых антенны во время стимуляции. ЕАГ был позже объединен с GC для точной идентификации летучих свободном пространстве, которые вызывают усиков ответов 12,22. Кроме того, в записи отдельных нейронов рецепторов от насекомых антенна была в дальнейшем развита 11,23 и в сочетании с GC, чтобы обеспечить одного сенсиллы записей, или GC-ССР.отя GC-ССР занимает больше времени интенсивной и сложной, чем GC-ЕАГ, записи представить информацию об индивидуальных ответов клетки с помощью потенциалов действия в ответ на GC-стоков и позволяет выявить те рецепторы, которые специализируются на конкретных соединений, что может быть пропущен GC-ЕАГ 24.

GC-ЕАГ и GC-ССР предлагают методы идентификации тех летучих веществ, которые вызывают ответы на периферии, и, таким образом, участвует в одоранта приема. Более поздние методы приступили к изучению реакций в центральной нервной системе млекопитающих и насекомых, и, таким образом, участвует в восприятии запаха. Эти методы подпадают под две категории: методы визуализации 25 называется GC-I (газовой хроматографии-томография) и прямых электрофизиологических методов (например, ГКХ). GC-я и ГКХ обладают рядом преимуществ, потому что сходимости сенсорных нейронов к проекции, или выход, нейроны вAL, а также, что эти методы позволяют определить, как отдушки представлены в насекомое мозга. Кроме того, подобные методы используются в настоящее время в головном мозге млекопитающих 25.

Несмотря на эти преимущества, ГКХ и GC-я предлагаю недостатки. Анализ данных может занять много времени, и в случае ГКХ, клубочковой проекции записанных нейронных единиц неизвестны в связи с записями бытия внеклеточной. Кроме того, насекомые AL иннервируется несколькими различными типами нейронов в том числе проекционных нейронов (PN) и местные интернейронов (LNS), что позволяет идентификации записанного единиц трудно. Тем не менее, в моли, М. Sexta, недавняя работа показала, что ПНС и лимфоузлов может быть идентифицирован пики поведение нейронов, что позволяет для определения этих типов нейронов по их спонтанную активность 26. Тем не менее, ГКХ и GC-I позволяет идентифицировать отдушки, что активированныхэлектронной специализированных нейронов рецепторов, которые не могут вызывать сильные реакции ЕАГ, а также определения того, как популяции нейронов в головном мозге процесс летучих веществ. Исследование сравнения этих различных методик до сих пор не проводилось, хотя наши предварительные данные свидетельствуют о том, что ГКХ может быть более подходящим, чем GC-ЕАГ для тех соединений, которые являются биологически активный, но в следовых количествах в экстракте (Riffell неопубликованные результаты). Будущая работа может рассматривать компромисс в чувствительности обнаружения биологически активные отдушки с анализом времени между различными методологиями.

Хотя мы были сосредоточены здесь, на подробным анализом методов, которые мы используем для B. Импатиенс пчел и запах от М. lewisii, экстракт и насекомых использовали может быть изменена, если некоторые изменения сделаны. Видов насекомых могут быть помещены в различные наконечники (10 к 200 мкл) в зависимости от их размера. Более крупные виды, как моль, ManducaSexta, могут быть помещены в 6 флаконов мл образца. Таким образом, препарат оставлял в живых позволяя тем самым стабильным записи несколько часов в срок.

Взятые вместе, аналитические методы для изоляции соединений вместе с электрофизиологические записи в мозг насекомого настоящему мощным инструментом для идентификации биологически активных соединений, а также при использовании в тандеме с поведенческих экспериментов, могут представлять средство, с помощью которого можно определить важные для летучих связанных с пищевыми продуктами поведения у насекомых 13, а также тех, кто участвует в принимающих месте 2, и кровь хозяина поведения, связанных с 27, которые являются важными для сельскохозяйственных вредителей и переносчиков болезней.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Нет конфликта интересов объявлены.

Acknowledgments

Эта работа была поддержана грантом NSF IOS 1121692, а также в университете Фонд исследований в Вашингтоне.

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

Neuroscience выпуск 72 нейробиологии физиологии биохимии химии Entomlogy поведение электрофизиологии обоняние обонятельная система насекомых многоканальной записи газовой хроматографии опыление пчелами, Антеннах головного мозга животной модели
Определение летучих Обонятельные с помощью газовой хроматографии-Multi-единицы Recordings (ГКХ) в усиков насекомого 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