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Genetics

C. 선 충 에서 광범위 한 범위 식이 제한 유전자 식 수준 동안 수명 변조에서 인코딩된 정보의 정량화

Published: August 16, 2017 doi: 10.3791/56292
* These authors contributed equally

Summary

여기, 우리는 넓은-범위 식이 제한 유전자 발현 및 수명에 관련 된 프레임 워크 제시. 우리는 넓은-범위 식이 제한 및 유전자 발현이이 패러다임에서의 양적 이미징에 대 한 프로토콜 설명합니다. 우리는 더 이상 음식 감지에 관여 유전자 회로의 정보 처리 기능 기본 공개 전산 분석 개요.

Abstract

감각 시스템 감지, 처리, 및 그들의 환경에 반응 하는 동물을 수 있습니다. 음식 풍부한 동물 생리학과 행동에 깊은 영향 환경 큐입니다. 최근에, 우리는 음식 풍부에 의해 선 충 류 꼬마 선 충 에서 장 수의 변조는 이전 인식 보다 더 복잡 한 것을 보였다. 음식 수준에 변화에 수명의 응답 신경 회로 내에서 처리 하는 정보를 제어 하는 특정 유전자에 의해 결정 됩니다. 우리의 프레임 워크 결합 유전자 분석, 높은 처리량 양적 이미징 및 정보 이론. 여기, 우리는 넓은-범위 식이 제한과 생리 적인 관련성은 어떤 유전자의 특성 이러한 기법을 사용 하는 방법을 설명 합니다. 특히,이 워크플로 어떻게 관심사의 유전자 조절 수명 넓은 범위 식이 제한;에서 공개 하도록 설계 되었습니다. 다음 설정 어떻게 유전자의 표현 따라 음식 수준; 그리고 마지막으로, 제공 하는 정보의 양의 편견된 정량화를 환경에서 음식 풍부에 대 한 유전자 발현에 의해 전달. 신경 회로의 컨텍스트에서 여러 유전자를 동시에 검사 하는 경우이 워크플로 회로 의해 고용 된 코딩 전략을 파악할 수 있습니다.

Introduction

모든 유기 체는 감지 하 고 그들의 생존을 위해 환경에 변화에 대처할 수 있이 필요가 있다. 동물, 신 시스템 기본 검출기와 변환기의 환경에 대 한 정보는 고 생물의 생존1에 영향을 미칠 수 있는 모든 변화에 생리 적인 응답을 조정 합니다. 음식 풍부한은 환경 큐 여러 상황에 잘 공부 뿐만 아니라 채집2, 등 음식 관련 행동을 조절 하지만 또한 동물의 장 수에 미치는 영향입니다. 수명 변화 음식 풍부에 의해 변조 식이 제한 (DR)으로 알려진 현상 이며 광범위 한 진화 보존3.

꼬마 선 충 선 충 류는 근본적인 생물학 질문을 해결 하기 위한 강력한 모델 시스템입니다. 기술의 과다 웜 게놈 RNAi 및 vivo에서 유전자 기술 편집 등의 조작을 허용 하는 개발 되었습니다. 벌레 및 광학 투명도의 작은 물리적 크기 또한 빌려 스스로 모두 transcriptional 및 변환 형광 기자 들의 비보에 이미징 및 높은 처리량 등의 기술 마이크로4유틸리티. 함께, 이러한 도구 어떻게 신경 회로 직접 동물 행동 검사 밝혀 될 수 있습니다.

C. 선 충 은 bacterivore 이며 여러 가지 방법이 세균성 농도5,6,7,8 조작 하 여 음식 풍부의 정확한 제어를 허용 하는 게시 된 . C. 선 충 연구 커뮤니티 내에서 박사 두 개의 다른 문맥에서 연구 되었습니다. 처음으로 다른 유기 체에서 음식 수준 감소에 대 한 응답에서 본 변화 거울 '클래식 닥터', 불릴 수 있다. 이러한 맥락에서 음식 풍부한 광고 libitum 수준에서 감소 결과 증가 수명에 최적에 도달 하면, 후이 지점 장 수 감소 음식6,7, 더 감소 될 때까지 9. 두 번째 컨텍스트는 박사 C. 선 충 에서 공부 하고있다 어떤 세균성 음식 소스10,11의 완전 한 제거로 벌레의 장 수 증가 규정식 부족 이다. Entchev 외. (2015)12, 우리는 박사가 두 개의 다른 패러다임에서 결과에 복잡성을 시험 될 수 있다 보였다 동시에 컨텍스트에서 우리 용어 '넓은 범위 박사'. 아래에 설명 된 프로토콜을 사용 하 여 유전자의 새로운 클래스 식별 박사에는 양방향으로 음식 풍요에 수명 응답을 조절 하 고 음식12 (그림 1)을 감지 하는 신경 회로에 관련 된.

환경 변화에 동물의 응답 생리학에 환경 정보를 전달 하는 복잡 한 규제 상호 작용을 감각 시스템을 연결 하는 생물학 과정의 순서를 통합 합니다. 같은 "정보 흐름"의 기계적 세부 사항 들은 알려진 하 고, 비록 다른 생물 학적 구성 요소 들이 복잡 한 계산 구성 방법을에 대 한 통찰력을 얻으려고 유전 도구를 사용할 수 있습니다. 우리의 최근 작품에서 우리는 daf-7 , tph-1 식품 감지 신경 회로, 변조 선 충 C.12 수명 통해 음식 풍부에 대 한 환경 정보의 전송에 참여 보였다 , 13. 정보 이론14의 수학적 프레임 워크를 적용 하 여 우리 환경 정보, 비트, daf-7유전자 식 변화에 의해 표현 되는 금액을 정할 수 있었다 tph-1 다른 음식 수준에서 특정 신경 세포에. 이것에서 우리 다음 (그림 2)이 신경 회로 어떻게 유전자 제어에 의해 고용 인코딩 전략을 밝히기 수 있었다.

다음 프로토콜에서 우리는 특정 신경 세포에 표현 된 관심사의 유전자의 영향 무엇 이며 어떻게 그들이 수명 환경에서 음식 정보 흐름에 참여를 이해 하는 데 필요한 단계를 개요. 광범위 하 게, 우리는 분리 두 실험 프로토콜에 계산 워크플로. 실험적인 측면에 대 한 그것은 돌연변이가지고 중요 한 광범위 한 범위에서 검사할 수 있는 관심의 유전자의 박사 충실 transcriptional 기자 다른 음식 수준에서 유전자의 식 수준을 정할 필요가 있습니다. 우리의 방법에서 설명 하는 전산 분석 수행 수 있도록, 데이터 집합 식 배포판의 의미 있는 견적을 제공 하기 위해 충분 한 크기의 필요 합니다. 비록 우리는 분석에 대 한 템플릿 소스 코드를 제공, 사용자는 우리의 계산 프레임 워크에 걸쳐 광범위 하 게 사용 되는 정보 이론의 언어에 잘 알고 있이 필요가 있다. 소스 코드는 R와 c + +에서 작성 됩니다. 따라서, 프로그래밍 능력의 특정 수준을 의미 있는 방식으로 그들을 적용 하는 데 필요한 이기도 합니다.

Protocol

1. 준비의 세균성 문화 및 일반 벌레 문화에 대 한 번호판

  1. 250 mL 유리병에 lysogeny 국물 (파운드) 미디어의 100 mL를 준비 하 고 압력가 마로 소독 하 여 소독.
  2. 대장균 스트레인 OP50의 단일 식민지와 병을 예방 하 고 37 ° C에서 하룻밤, 품 어 다음 필요할 때까지 4 ° C에서 문화를 저장.
  3. 살 균 6 cm 플라스틱 접시에 살 균 선 충 성장의 5 L 중간 (NGM) 한 천 15 및 약 수 12 mL 볼륨 준비.
  4. 하룻밤 설정 하 고 필요할 때까지 4 ° C에서 저장 한 천 수.
  5. 씨앗 NGM 냉장된 OP50 문화의 225 μ와 함께 사용 하기 최소 3 일 전에 접시. 20 ° c에서 필요할 때까지 접시를 저장.

2. 세균성 문화 및 실험에 대 한 희석의 준비

  1. 2l 삼각 플라스 크에 파운드 미디어의 500 mL 두 많이 준비 하 고 압력가 마로 소독 하 여 소독.
  2. OP50의 단일 식민지와 각 플라스 크를 예방 하 고 약 14 헤에 대 한 200 rpm에서 떨고 37 ° C에서 성장
  3. 보충 50 μ g/mL의 최종 농도에 항생제 스와 문화. 37 ° C에서 30 분 15 분에 대 한 얼음에는 플라스 크 장소에 떨고 계속
  4. 별도 멸 균 원심 병 (이상 500ml 용량 병 문화를 분할 하지 않도록)으로 각 문화의 전송 450 mL. 얼음에 남은 문화는 박테리아의 농도 결정 하는 데 사용할 것입니다 유지.
  5. 삭제 상쾌한 25 분 4 ° C에서 냉장된 원심 분리기 세트에서 4500 x g에서 병 아래로 회전 하 고 얼음에 병을 저장
  6. 100 μ 0 분 광 광도 계, 살 균 파운드의 살 균 파운드 사용 1 mL의 900 μ에 각 플라스 크에서 남은 문화를 희석 하 고 각 문화의 10 희석의 OD 600을 결정 합니다. 예를 들어 야간 문화 10 희석의 OD 600 0.28 경우 문화 했다 2.8는 실제 세 600.
  7. 10 10 OP50 셀/mL, 56의 OD 600 동일한 x 1.12의 박테리아의 작업 재고 솔루션을 사용 합니다. 따라서, 20 22.50 mL을이 경우에 원래 볼륨의 450 mL 문화에서 펠 릿 resuspend 2.8 위에서 예 세 600를 사용 하 여. 박테리아 살 균 S 기저 솔루션 스 50 μ g/mL (SB + strep)에 보충 resuspend.
  8. 살 균 SB + strep의 적절 한 볼륨에는 펠 릿 resuspend.
  9. SB에서 작업의 직렬 희석에서 실험에 사용 되는 모든 후속 농도 확인 + strep 희석 요소를 사용 하 여 표 1에 나열 된.

3. 설정 최대 수명 실험

참고: 수명 분석 NGM agar와 스 carbenicillin (NSC), 50 μ g/mL의 최종 농도 보충의 12 mL 가득 6 cm 처리 조직 문화에서 수행 됩니다. 이러한 조직 문화 접시는 적합 수명 분석 없이 또는 매우 낮은 세균 농도, 벌레 크게 덜 하는 경향이 접시의 벽에 집착 하 고 desiccating. 두 개의 서로 다른 항생제를 사용 하 여 개발 약물 저항,이 접시에 세균 농도 조절에 매우 중요 OP50 긴장을 방지할 수 있습니다. 또한, 항생제로 박테리아를 비활성화 하 여 우리 병원 성 감염 16 인 웜 수명에 영향을 최소화. 음식 관련 된 구성 요소만이 실험에 세균 농도의 고려해 야 할 수 있습니다. 많은 선 충 C. 노화 연구 보충 NGM 접시 화학 불 화-2 ′-deoxyuridine (FUdR) 살 균 성인을 렌더링. 그러나, FUdR의 사용 될 수 있습니다. 문제가 사용 장 수 분석 실험 17 , , 18 19 , 몇 가지 혼동 문제가 발생할 수 있습니다. 20 , 21. Entchev 그 외 여러분 (2015) 12 달걀-5 22 , 23, 억제는 RNAi에 L4 애벌레의 노출에 의해이 문제를 우회는 oocyte 배아 전환의 달걀 껍질의 형성을 차단 하 여 수정 된 그들의 죽음의 결과로 선 충 C. oocytes.

에 분석 될 것 이다
  1. 문화 선 충 C. 긴장 시드 NGM 접시 20 ° C. 허용 모든 동물은 성장 유니폼 패션에 잠재적으로의 어떤 transgenerational 효과 대 한 계정 수 있도록 밖으로 굶 어 접시 발달 조건.
  2. 전송 굶 어 L1 애벌레 새로운 시드 NGM 판 천 (5 x 5 mm)의 작은 조각 절단 하 여 굶 어 접시를 살 균 메스를 사용 하 여 새 접시, 라고 하는 프로세스에 그것을 아래로 배치에서 ' 청크 ' C. 선 충 연구 통신 실에 의해 통일 15. L4 단계를 도달할 때까지 벌레를 성장. 스트레인 당 5 L4 애벌레 다음 개별 시드 NGM 접시를 전송 하 고 20 ° c.에 유지 P0 세대를 대표 하는이 동물.
  3. F1 세대를 설정 하려면 p 0 세대의 사용 L4 자손. 개별적으로 30 시드 NGM 접시에 야생 타입 N2 스트레인의 F1 L4 애벌레 장소.
    참고: 돌연변이 체 긴장, 필요한 접시의 수에 따라 다릅니다 그들의 성장 율. 예를 들어 daf-7(ok3125) 동물 20 ° c.에 과도 dauer 체포를 받 다 따라서,이 긴장 N2 야생 타입의 플레이트 웜 보다 적은 L4 애벌레 생성.
  4. 이 차이 대 한 보상, daf-7(ok3125) 접시를 하루 일찍 설정 n 2 보다 플레이트와 큰 숫자에는 좋은 작업 비율은 3:1.
  5. 전송 동기화 NGM 접시와 1mm IPTG 50 µ g/mL carbenicillin (RNAi 접시)을 dsRNA 달걀-5 유전자를 대상으로 표현 하는 HT115 박테리아의 225 µ L로 시드 유지 보완에 F1 부모의 L4 단계 자손 24 h에 대 한 20 ° C입니다. 스트레인, 접시, 당 15 동물의 밀도에 보관 당 적어도 360 웜 실험 당 필요 하다.
  6. NSC 번호판 20 ° c.에 추가 24 시간에 대 한 2 x 10 9 셀/mL (표 1)의 농도에 스 취급 OP50의 225 µ L로 시드 벌레 계란 5 RNAi 치료, 후 전송 이 모든 후속 전송 동안 벌레에 물리적 손상을 방지 하려면 부드럽게 특 종 동물에서 매우 얇은 부드럽게 곡선된 웜 선택을 사용 하 여 웜 아래. 새로운 격판덮개의 표면에 플 로트 동물 벌레에서 SB + strep의 10 µ L 방울에 그것을 immersing 하 여 선택 배치.
  7. 다음날, 재배포 NSC 번호판 음식 수준 l의 각각을 대표 하는 것은 벌레NSC 판을 아무 박테리아를 포함 하는 집합으로 표 1에 isted. 모든 NSC 접시 박테리아의 관련 농도의 225 µ L 씨 고 225 µ L SB + strep 박테리아 없는 NSC 접시를 시드하십시오. 접시, 음식 상태 스트레인 당 당 최소 4 판 결과 당 15 동물의 밀도에 벌레를 유지 합니다. 원하는 실험 온도에 번호판 이동.
  8. 신선한 NSC 번호판 전송 웜 표 2에 명시 된 일정에 따라 적절 한 음식 농도로 시드.
  9. 점수 동물 부드럽게 와이어 괴롭히는 의해 움직임에 대 한 선택. 응답 하는 실패는 죽음으로 점수입니다. 점수 동물 모든 전송에서 죽음에 대 한 포인트와 다음 매일 마지막 환승 후.

4. 이미징 실험을 설정

참고:이 섹션에 설명 된 단계는 주어진된 온도에서 한 실험 음식 상태 이미징에 대 한 스트레인 당 충분 한 벌레를 생성 하기에 충분. 이 프로토콜은 어떤 주어진된 일 든 지에 몇 군데는 조건의 수에 맞게 확장할 수 있습니다. 그러나, 기간 합리적 이다 고 다른 변종에 걸쳐 동물 이미징의 하루에 12 시간 이상 나이 차이가 없는 실험적인 디자인에 배려를가지고 한다. 그것은 좋습니다 transcriptional 기자 몇 군데 되는 단일 복사 제 닉이 됩니다 더 유사한 유전자의 기본 규칙으로. 프로토콜을, 아래에 설명 하 고 표 3에 요약 실험 다른 워크플로 위한 사용 될 수 있는 긴장의 일치 하는 큰 동기 나이 인구를 얻기 위한 효율적인된 방법을 제공 합니다.

  1. 문화 영상 벌레의 더 큰 밀도 대 한 허용을 취급 하는 10cm 조직 문화 접시에 실험 동물 (∼ 접시 당 100 동물) 수명 분석 보다.
  2. 십자가 모양의 대형 냉장된 OP50 문화의 5 225 µ L aliquots와 NGM 한 천 배지와 씨앗의 30 mL 10 cm 접시를 채울.

5. 문화 기자 긴장 초기

에 분석 될 것 이다
  1. 문화 선 충 C. 긴장 시드 NGM 접시 20 ° C. 허용 모든 동물 제복 패션에 잠재적으로 계정에 대 한 성장 되도록 밖으로 굶 어 접시 transgenerational 발달 조건의 효과.
  2. 청크 굶 어 L1 애벌레를 NGM 접시 시드와 L4 단계를 도달할 때까지 성장. 20 ° c.에 2 개의 시드 NGM 번호판 스트레인 당 3 L4 애벌레를 전송 P0 세대를 대표 하는이 동물.
  3. P0 세대의 L4 자손을 사용 하 여 F1 세대를 설정. 4 시드 NGM 접시에 야생 타입 기자 스트레인의 F1 L4 애벌레를 놓습니다. 돌연변이 체 긴장, 접시 필요한 수 그들의 성장 속도에 따라 달라 집니다. Daf-7(ok3125)의 이전 예제를 사용 하 여, 기자가이 배경에서 세 번 번호판 필요 긴장과 이틀 전에 야생 타입 기자 긴장 성장 율에 차이 대 한 계정 설정 필요.

6. 달걀 수집 및 동기화의 기자 긴장

참고: 선 충 C. 노화 연구 커뮤니티의 일부 유전자 성장과 계란-누워 결함 돌연변이 때 더 어렵게 하는 결과 다른 genotypes의 동물의 큰 동기 인구를 생성 합니다. 예를 들어 daf-7(ok3125) 돌연변이 야생 타입 N2 스트레인에 비해 심한 계란-누워 결함을 발생합니다. 따라서, 충분 한을 양적 이미징 실험에 대 한 다른 긴장의 동기 L4 애벌레의 수 수동으로 벌레를 따기 보다 더 강력한 방법론이 필요 합니다. 이러한 이유로 transcriptional 기자 긴장 염소 (NaClO)를 복종 되었다 / 벗 성인 휴식의 수산화 나트륨 (NaOH) 솔루션 치료 동물 열고 그들의 계란, 일반적으로 라고도 하는 프로세스를 해방 ' 표백 ' C. 선 충에 의해 연구 커뮤니티 15.

    성장에 차이 대 한 계정
  1. 긴장 사이 속도 그리고 각 스트레인의 접시를 수확 하 고 표백 한다 때 계산. 야생 유형 및 daf-7(ok3125) 기자 종자는 표백 하는 때의 예 표 3을 참조 하십시오.
  2. 직렬 SB의 15 mL를 사용 하 여 적절 한 날에는 접시에서 주어진된 긴장의 벌레를 세척 하 고 살 균 15 mL 튜브에 수집 합니다. 자연스럽 게 앙금을 동물을 허용 하 고 7 ml 액체의 볼륨을 조정 합니다.
  3. NaClO 5%의 추가 2 mL과 벗 성인을 포함 하는 튜브를 5 M NaOH의 1 mL. 부드럽게 바위 더 이상 3 분 동안 실내 온도에 혼합물. NaClO는 NaOH 하면 벌레 액체에 포함 된 모든 수정 된 달걀을 풀어 분리를 하는 동안 박테리아와 벌레, 죽 것. 으로 노출 시간 남아 상대적으로 짧은 배아 주위 껍질 틴은 치료의 효과에서 그들을 보호 합니다. 3 민 화, 소용돌이 ~ 30 튜브 후 벌레 시체의이 별을 더 촉진 하기 위하여 s.
  4. 1000 x g 작은 알을 1 분 동안에 혼합물 내려 3 분 인큐베이션 스핀 후. 계란을 방해를 하지 않도록 각 관에서 ~0.5 mL를 떠나 진공 플라스 크에 연결 된 메 마른 유리 피 펫을 사용 하 여 상쾌한의 대부분을 멀리 발음.
  5. SB의 9.5 mL와 펠 릿을 resuspend 하 고 원심 분리 단계와 물의 resuspension 단계 추가 두 번 계란 총 세 번의 SB로 씻어 되었습니다 있도록 반복 합니다.
  6. 마지막 세척 후 원심 분리를 통해 계란을 작은 고는 상쾌한의 0.5 mL를 제외한 모든 삭제 다음. SB와 세 시드 10 cm NGM 접시에 다음 aliquot 100 µ L의 나머지 0.5 mL에 계란을 resuspend. 각 접시에 모든 5 개의 세균 잔디 위에 100 µ L를 동등 하 게 배포 합니다. 강포한 유형 긴장에 대 한 계란 해야 하지 밀도 접시 당 200 이상에서 입금 수.
    1. 계속 20 ° C 48 h에 대 한 하 고 L4 애벌레의 높게 균질 인구에서 접시. 지연된 성장 고기와 긴장에 대 한 그것은 가능한 많은 계란을 예금 하 고 부 화 시간을 증가 하는 것이 좋습니다. 예를 들어 daf-7(ok3125)를 유지-계란 부 화 하 여 L4 단계에 도달 수 있도록 ~ 64 h 20 ° C에서 기자 긴장을 포함 하.

7. 달걀 5 RNAi 기자 긴장의 치료

  1. 직렬 SB의 15 mL를 사용 하 여 3 개의 격판덮개에서 벌레를 세척 하 고 살 균 15 ml 튜브에 액체를 수집. 자연스럽 게 앙금을 L4 애벌레를 허용 하 고 액체의 ~0.5 mL를 제외한 모든 발음. 야생 일반에전자 기자 긴장,이 단계 L4 보다 어떤 애벌레를 제거합니다. 돌연변이 배경에서이 단계는 daf-7(ok3125)의 경우 dauers와 같은 어떤 체포 애벌레의 제거 에이즈.
  2. Resuspend SB의 9 mL와 벌레. 다시, L4 애벌레의 침전 속도 모니터링 하 고 일단 L4 애벌레의 대부분 있다 수송과 상쾌한의 ~0.5 mL를 제외한 모든 발음. 이 프로세스를 한 번 더 반복 합니다. 일단 대부분 L4 애벌레의 정착 다음 액체의 ~0.5 mL를 제외한 모든 발음.
  3. 추가 10 µ L 살 균 S 기저의 0.1% 보충 Pluronic F-127 (SB + Plu) L4 애벌레를 포함 하는 액체. 이 계면 활성 제 역할을 하며 애벌레 플라스틱 피 펫 팁의 내부 표면에 집착 하는 것을 방지.
    1. 부드럽게 애벌레 계란 5 RNAi 박테리아의 5 x 225 µ L로 P200 낮은 보존 피 펫 팁과는 시드 3 10 cm RNAi 접시에 다음 aliquot 150 µ L를 사용 하 여 resuspend. 벌레는 동등 하 게 모든 5 개의 세균 잔디 분산 하는 확인 하십시오.
  4. 액체는 agar에 흡수는, 모든 비-L4 애벌레 수동으로 그들을 따기에 의해 세척 절차에 의해 제거 되지 했다 접시에서 제거. 다음 접시 24 h. 20 ° C에서 저장

8. 넓은 범위의 박사의 개시

참고: 24 시간 계란 5 RNAi 치료, 후 접시에 원래 예금 되었다 L4 애벌레 될 것 이다 1 일 오래 된 성인.

  1. 플레이트에만 1 일 오래 된 성인을 떠나,이 단계에서 사전 수동 제거 단계에서 탈출 어떤 젊은 애벌레 떨어져 선택.
  2. 각 스트레인에 대 한 15 mL 튜브에 살 균 SB + strep의 15 mL와 함께 세 접시에서 1 일 오래 된 성인을 씻어. 자연스럽 게 토사 하 벌레를 허용 하 고은 상쾌한의 0.5 mL를 제외한 모든 발음. SB + strep의 9.5 mL와 함께 벌레를 resuspend 하 고 침전 및 세척 단계를 반복 하십시오.
  3. 마지막 세척 후 앙금을 벌레 고 상쾌한의 0.5 mL를 제외한 모든 발음. 10 µ L SB + Plu를 추가 하 고 부드럽게 애벌레 P200 피 펫 팁 5 x 225 µ L 세균 농도 2 x 10 9 셀/mL에로 시드 NSC 접시에 다음 aliquot 100 µ L를 사용 하 여 resuspend. 모든 5 개의 세균 잔디밭에 걸쳐 균등 하 게
    1. 배포 100 µ L. 현미경 아래 접시에 동물의 수를 추정: 목표는 접시에 100-150 벌레 사이.
    2. 벌레 밀도 범위 내에서이 다음 두 개의 추가 접시에 약 수를 달성 하는 데 필요한 액체의 볼륨을 결정 합니다. 또한이 범위에가 고 다음 24 h. 20 ° C에서 접시를 저장 하는 첫 번째 접시에는 벌레의 수를 조정
  4. 다음 날 2 일 오래 된 성인을 수집 하 고 새로운 NSC 접시의 음식 (표 1), 원하는 실험 농도와 시드 단계 2와 3 단계에 설명 된 방법을 재사용을 배포. 일단 액체에는 한 천, 흡수 판 24 헤에 대 한 원하는 실험 온도 이동
  5. 다음날, 3 일 오래 된 성인을 수집 하 고 식품, 8.3, 8.4 단계에 설명 된 방법을 재사용의 동일한 실험 농도와 시드 신선한 NSC 판 배포. 일단 액체에는 한 천, 흡수 판 48 헤에 대 한 실험 온도 반환
  6. 5 일 오래 된 성인을 수집 하 고 식품, 8.3, 8.4 단계에 설명 된 방법을 재사용의 동일한 실험 농도와 시드 신선한 NSC 판 배포. 일단 액체에는 한 천, 흡수 판 24 h. 실험 온도 반환

9. 기자가 긴장의 미세 이미징의 인해

  1. 성년의 날 6, 25 사용자 지정 미세 플랫폼 24 , 사용 하 여 동물 이미지. 물리적으로 세 접시에서 동물을 선택 하 고 포함 된 4.5 mL SB + strep의 5 mL 저온 관에 중단.
    1. 한번 벌레 토사는 상쾌한의 ~0.5 mL를 제외한 모든 발음 하 고 SB + strep의 4 mL에 동물을 resuspend. 이 세척 그렇지 않으면 이미징 방해할 수도 과잉 박테리아를 제거 합니다. 벌레는 압력 흐름 24 , 25를 구동을 통해 사용자 지정 미세 장치에 소개 된다. 장치 내에서 개별 벌레로 감독 고 압력 구동 칩에 밸브 26 사용자 정의 소프트웨어의 통제에 의해 문이 이미징 채널 안에 갇혀.
  2. 벌레 이미징 채널에 headfirst 갇혀, 일단 수집는 형광 z-스택, 표준 epifluorescence 현미경을 사용 하 여 오일 목표 (1.3 없음)와 카메라 X 40와 2 µ m 단계에 50 섹션. 각 transcriptional 기자 동시에 방출 분배기를 사용 하 여 분석을 위한 저장의 빨강 및 녹색 형광 이미지를 수집 합니다. 사용자 정의 소프트웨어를 사용 하 여 이미지 수집을 자동화.
  3. 는 사용자 지정 MATLAB 스크립트 27 (https://github.com/meizhan/SVMelegans에서 사용 가능)를 사용 하 여 자동으로 이미지를 처리 합니다. Z-스택 MATLAB에 로드 되며 신경 쌍 및 이미징 비행기 내의 그들의 위치를 확인에 대 한 분석. 최대 예측 계산 되 고 하 고 임계 처리 알고리즘은 개별 형광 세포를 찾으려고 활용 하 고 있다. 셀 식별 다음 상대 거리와 벌레 내의 위치에 따라 계산 됩니다 ' s 머리.
  4. 기자 형광, 척도를 z 스택의 각 세포 위치 주변 3 차원 볼륨을 추출 합니다. 모든 경우에 전체 셀을 완벽 하 게 캡슐화 밝은 픽셀의 일관 된 수 강도 통합.
  5. 모드의 추정을 통해 용기 (ADF 및 ASI) 가장 가까운 셀 쌍에 대 한 배경 강도 계산 하는
  6. 각 동물의 창 자 자동 형광에 실험 조건 또는 스트레인 변경에서 간섭 제거 하는 신경 주위 볼륨에서 강도 분포입니다. 최종 출력을 가져오기 위해 통합된 형광이 배경 강도 값 빼기.

10. 데이터 어셈블리

참고: 형광 강렬 이미지 프로세싱 소프트웨어에 의해 분석 하는 모든 신경 세포의 유전자의 배포 프로필을 추정 하는 데 사용 되는 필터링된 식 데이터 파일 (연 준)으로 결합 되어 식 (c + + 스크립트 및 템플릿 R https://github.com/giovannidiana/templates에서 사용할 수 있습니다).

  • 수동으로 확인 각 처리 이미지 모든 셀에 대 한 올바른 id를 확인 하려면
      . 잘못 된 셀 식별과 이미지 제외 파일에 기록 합니다. 다이아나 외. (2017) 13 제외 파일 구성으로 이진 표 ' 0 '에 대 한 수정 및 ' 1 ' 잘못 된 셀 식별. 테이블에 있는 행의 수는 벌레 몇 군데 각 셀에 대 한 열 군데 (즉, ASI, ADF 및 NSM)의 수.
    1. 연 준 파일 생성:
      1. 실행 bash 스크립트 " gen_data + 시간 " 제외 파일을 사용 하 여 필터링 셀 전용 파일 결합 각 벌레 몇 군데에서 가져온 식 값을 생성 하. 이미지 프로세싱 소프트웨어에 의해 생성 된 각 폴더에 대 한 bash 스크립트 주석 파일을 읽고 < folderprefix > 실험 조건 및 제외 파일을 추출 하는 _EXP.txt < folderprefix > _X.csv만 올바르게 선택 하 뉴런을 식별합니다. 식 값은 파일에서 읽을 < folderprefix > _data_ < 신경 >.csv.
      2. 에 모든 파일을 연결 하 여 " FED_split.dat " 및 실험 배치 코드에 의해 정렬, 레이블 및 셀 정체성 벌레.
      3. 실행 " 종류 " (c + + 프로그램, 사용법:. FED_split.dat FED_merged.dat 정렬 /)와 0이 아닌 형광 각 셀에 대 한 항목을 선택 하 고 FED_merged.dat에 단일 행으로 그들을 결합 하.

    11. 평가 정보 인코딩

    참고: 다음 절차 진 식의 집합에 의해 특정 환경 조건에 대 한 정보를 계량 하는 방법에 설명 합니다. 다이아나 에 (2017) 그러나 13, 환경에서 음식 풍부에 대 한 인코딩된 정보 조사 되었다,, 방법 자체는 어떤 개별 환경 상태 수에 적용 됩니다. 정보 엔트로피 등 중복 정보 이론적 변수 척도를 필수 요소 고려 설정된 환경 자극에 신경 응답의 합동 확률 분포 이다. 이러한 추정을 수행 하려면 그것은 벌레의 인구에 걸쳐 응답의 충분 한 샘플링을 중요입니다. 상대적으로 작은 샘플;에서 가우스 분포를 예상할 수 있습니다 그러나, 신뢰할 수 있는 밀도 추정에 대 한 적절 한 샘플 크기를 계량 식 배포의 예상된 모양의 아이디어가 중요 하다. 때문에 다른 시험에서 피할 수 없는 다양성, 그것은 에센셜 같은 실험의 다른 반복에서 얻은 배포판의 중앙 값 체계적으로 이동 하지는 확인 또는 그의 통계 기능에 식 배포는 재판에서 크게 변경 되지. 그것은 재판 재판 재판 재판에 영향을 주는 그 환경/생물 요소 평균을 내는 벌레의 수 대 수의 균형을 중요 한 경우에 재판 재판 변화는 각 시도 내의 가변성와 호환, 가변성입니다. 그 요인 언더샘플링 수 무 겁 게 편견을 정보 이론적 분석.

  • R로 스크립트
      " code3D.R " 파일 기반 3 차원 밀도 생성 하기 위한 템플릿을 제공 합니다 " FED_merged.dat ", 특정 연방 헤더 형식에 따라이 서식 파일을 수정. 목록 " HeaderNames " 동안 연 준 파일에서 각 필드의 이름을 나타내는 " RONames "는 판독의 목록입니다. R 패키지를 사용 하는 스크립트 ' ks ' 28 , 29 GS로 hypercubic grid 내의 다변량 분포를 추정 하는 최소값과 최대값 사이의 범위를 분할 하는 각 차원에서 통 각 판독에 대 한 데이터 집합의 값입니다. 때 내부 변수 " 그룹 " 모든 데이터 밀도 추정에 사용 되는 0으로 설정 됩니다. 경우는 " 그룹 " 라벨 1-5 데이터 집합 5 분리형 세트,으로 나누어져 사이 이며 식 밀도 제외 5 개 세트 중 하나에서 발생 하는 데이터의 80%에서 견적 된다. 이 기능은 나중에 불확실성 추정에 사용 됩니다.
      참고: code3D.R의 사용: Rscript code3D.R < GT > < 음식 > < GS > < outfolder > < 레이블 > < 그룹 > < frac > GT 나타냅니다 유전자 형, 어디 음식 환경 조건, outfolder는 기존의 폴더를 배포판 저장 됩니다, 파일 이름 접두사입니다 frac 사용 되는 데이터 집합의 일부입니다.
    1. 다른 그리드와 복수 배포판을 생성 하는 각 환경 상태에 대 한 GS (예: 20,30,40 쓰레기통) 크기. 미세한 해상도 변경 되지 않습니다 크게 정보 추정 때 계산 부하를 줄이기 위해, GS의 작은 값은 바람직. 유전자 발현 배포 폴더 작성 된 < outfolder > 파일 이름 구조와 code3D.R로 단일 열 텍스트 파일을 실행할 때 지정 된 < 레이블 > _ < GT > _ < 식품 > _GS < GS > _group < 그룹 >. dat.
      참고: 조건부 확률 분포의 견적을 제공 하는 이전 단계에서 Equation 1 g 나타냅니다 모든 지요의 벡터와 f는 환경 조건. 그러나, 유전자 발현 및 환경 30 , 31 간의 상호 정보를 계산 하.
      Equation 2
      우리는 입력의 배포 필요 Equation 3 유전자 발현을 평균 또한 결정 하는 (입력-) < img alt = "방정식 4" src="//cloudfront.jove.com/files/ftp_upload/56292/56292eq4.jpg" / >. 입력된 분포, 직접 사용할 수 없는 경우 코딩 기능을 특성화 하는 의미 있는 수량은 모든 가능한 입력된 배포판에 걸쳐 상호 정보를 극대화 하 여 얻을 수 있는 채널 용량.
    2. 아리 Blahut 32 알고리즘 시스템의 채널 용량 및 정보를 극대화 하는 환경 입력의 분포 추정을 적용 유전자 발현 분포를 사용 하 여. 알고리즘의 구현 예제는 c + + 프로그램에서 찾을 수 있습니다 " Ccap3D.cpp " 3 차원 유전자 발현에 대 한 코드 분석 다이아나 외. (2017) 13. 예: GT123 유전자 형에서 배포판에서 가져온 경우 데이터 (그룹 3) 그리드 크기의 80 %30 평등 및 폴더에 저장 ". /pdf/ " 접두사 레이블을 사용 하 여 = " PDF ". GT123 배경에서 인코딩된 정보를 계산 하는 명령은. / Ccap3D GT123 pdf PDF 30 3
      참고: 시스템에 의해 인코딩된 정보 추정 불확실성의 밀도 추정을 포함 한 여러 소스에 의해 영향을 알고리즘 및 샘플 크기 바이어스입니다. 각 알고리즘에 의해 도입 된 체계적인 바이어스의 크기를 평가 하기 위해 서로 다른 밀도 추정 방법을 사용 하 여 단계 11.1-11.2를 반복 해야 합니다.
    3. 샘플 크기에 따른 불확실성을 추정 하는 1 ~ 5 사이의 그룹 단계 11.1-11.2에서에서 정보를 다시 계산. 데이터의 80%의이 5 개의 독립적인 samplings에서 다양성 정보 추정에 샘플 크기의 영향을 반영 합니다.
    4. 계산 하는 단계를 사용 하 여 정보 샘플 크기 바이어스에 대 한 수정 (단계 5)에서 같이 데이터의 증가 이상의 11.1-11.2 (Jack-knife 메서드) 33.

    12. 중복, 잡음 및 신호 상관 관계의 계산

    1. 사용 최적 입력된 분포 상호 정보를 계산을 최대한 정보 견적에서 얻은 Equation 5 N 각 뉴런의 입력 및 유전자 식 응답 사이. C + + 소스 파일 " GetMI1D.c " 정보를 얻기 위해 한계 상호 공동 확률 분포에서 샘플 프로그램입니다.
    2. 위에서 얻은 각 뉴런에 대 한 상호 정보의 합계를 복용 함으로써 중복 계산 하 고 채널 용량을 뺍니다.
    3. 계산에서 " 셔플 " 정보 용어 Equation 6 13 , 34. 템플릿 c + + 소스 파일에서 찾을 수 있습니다 " GetShuffle.c ".
    4. 사용은 " 셔플 " 신호 및 잡음 상관 관계를 계산 하는 기간. 시그나에 대 한우리는 l 상관 관계 Equation 7 우리는 소음 상관 관계에 대 한 Equation 8.
    5. 중복에 불확실성 잡음 및 신호 데이터와 표준 편차의 80%의 여러 samplings에서 총 정보 (이전 섹션의 단계 11.3)에 관해서는 상관.
  • Representative Results

    야생 타입 N2 스트레인 함께 관심사의 유전자의 돌연변이 대 한 수명 실험을 실시 하 여 한이 유전자는 넓은-범위 박사 식품 응답에서 역할 여부를 설정할 수 있습니다. 야생 유형 응답 그림 1A에 묘사 된 것을 비교 해야 합니다. 돌연변이, 음식 조건, 비균일 효과로 반영이 응답의 어떤 변조는 이러한 유전자 올바르게 변화에에서 대응 하의 어느 지점 추가 조사에 음식 풍부 하는 벌레의 능력에 영향을 나타냅니다는 넓은 범위의 박사이 유전자의 식 응답 보증 된다. 그러나, 돌연변이의 장 수 응답 하지 않으면 크게 다른 야생 유전자는 적어도 평균 수명 수준에서 넓은 범위의 박사의 효과 시험 아무 역할이 있다. 변이 원인이 전체 수명 응답의 일정 한 변화 유전자 장 수에 음식에 관계 없이 영향을 미칠. 이 관심사의 유전자의 표정은 음식-응답, 정보가이 유전자에 의해 수행 하는 경우 수명에 전송 되지 않습니다 가능성 배제 하지 않습니다.

    프로토콜의 다음 단계는 식 레벨 관심의 유전자에 대 한 광범위 한 범위의 박사에서 변경 하는 방법을 결정 하는. 그림 1B, 우리 daf-7, ASI 감각 신경에 있는 음식 수준에 변화에 대 한 응답을 보여주는의 transcriptional 기자의 식 레벨을 통해 이것을 설명 합니다. Daf-7(-) 돌연변이에 transcriptional 기자의 식 응답 변경 됩니다. 수명 수준에서의 유전자 정말 음식 반응 있다면 하나 그들의 식 음식으로도 변화할 것 이다 기대할 수 있습니다. 대응 하 게, 돌연변이 백그라운드로 transcriptional 기자 박사는 광범위 한 범위에 대 한 응답에서 변경된 식 프로필을 있어야 합니다. 그러나, 그것은 또한 가능한 야생 타입 백그라운드에서 관심사의 유전자의 transcriptional 기자 식에 어떤 음식 반응 변화를 표시 하지 않습니다. 이 상황에서이이 프로토콜의 범위를 벗어나는 post-transcriptional 규제 효과 나타낼 수 있습니다.

    다이아나 외. (2017)13, 우리는 ASI에 daf-7 및 ADF 및 NSM tph-1 식 값 추출. 그림 2A, 우리는 주어진된 음식 수준 ASI와 ADF에 식 분포의 추정을 보여 줍니다. 단일 벌레 이미지에서 여러 해독 하는 데 뿐만 아니라 양의 전체 신경 회로 (그림 2B-2 C)의 조합 정보 뿐만 아니라 각 신경에 의해 독립적으로 인코딩 정보를 분석할 수 있습니다. 결합이 두 가지 정보 이론적 측정 음식에 대 한 정보를 전달 하는 뉴런에 의해 고용 하는 인코딩 전략 측면에서 시스템의 특성을 수 있습니다. 회로에서 중복의 금액 합계의 각 뉴런에 대 한 상호 정보 공동 상호 정보 (채널 용량) 회로의 조합 해독을 고려 하 여 얻은 빼서 여 얻어질 수 있다. 이러한 차이의 양수 값 부품 중 누적 정보는 실제 정보 전체 회로 의해 보다 큰 때문에 인코딩 전략의 중복 문자를 나타냅니다. 진정한 정보 인코딩 구성 요소 (그림 2B)의 합 보다 더 큰 때문에 반대로 음수 값 시너지 전략을 반영 합니다. 정보 및 중복 다이아나 에 예를 들어 유전자 규칙의 가능한 더 높은 순서 역할을 탐험 다른 genotypes에서 비교 될 수 있다 (2017) 13 daf-7 돌연변이의 효과 상승 (그림 2C-2D)를 중복에서 인코딩 전략을 전환합니다.

    Figure 1
    그림 1 : 넓은 범위 박사에서 수명 및 유전자 표현의 응답 야생 타입 N2 스트레인 (검은 선)의 (A) 평균 수명 박사는 광범위 한 범위에 대 한 복잡 한 응답을 표시 합니다. 이 응답의 크기는 daf-7 진 (레드 라인)의 null 돌연변이에 감쇠입니다. 오차 막대를 나타내는 평균, Entchev 그 외 여러분 에서 풀링된 데이터의 표준 오차 (2015) 12. 야생 타입 배경 (검은 선)에 daf-7 유전자에 대 한 transcriptional 기자 (B) 평균 식 수준 또한 광범위 한 범위 박사에 대 한 복잡 한 단조 비 응답 표시. Daf-7(-) 유전 배경에서이 transcriptional 기자의 식 높은 감쇠 하 고 음식 수준에 작은 변화에 대응을 보여줍니다. 오차 막대를 나타내는 평균, Entchev 그 외 여러분 에서 단일 재판에서 데이터의 표준 오차 (2015) 12. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

    Figure 2
    그림 2 : 계산 방법론. ASI로 그리드 차원 30 x 30을 사용 하 여 'ks' R 패키지에 ADF와 daf-7 식에서 tph-1 식의 2 차원 밀도 추정의 (A) 그림. Tph-1daf-7 (전체)의 공동 식으로 인코딩된 정보 (B) 시각화 개별적으로 (부품의 합계) ADF, ASI 및 NSM 뉴런에 대 한. 중복 및 시너지 문자 인코딩의 오른쪽에 누적 세로 막대의 높이 전체 회로 의해 인코딩된 정보 사이 다름에 의해 표시 됩니다. (C) 식품 정보 야생 유형 동물 및 daf-7(-) 돌연변이 의해 사이 비교. (D) 상호 정보 돌연변이에서 관찰의 감소는 시너지 인코딩 쪽으로 스위치를 동반 된다. 패널 B-D는 다이아나 외. 에서 적응 (2017) 13. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

    세균성 농도 (셀/ml) 광학 밀도 (600nm) (이전)에서 희석 요인
    1.12E + 10 일 56.000 0.00
    2.00E + 일 09 10.000 5.60
    6.32E + 08 년 3.160 3.16
    6.32E + 07 년 0.316 10.00
    2.00E + 07 년 0.100 3.16
    0 (S 기초) 0.000 NA

    표 1: 음식 수준 및 넓은 범위 박사에 사용 되는 희석 요인 박테리아l 농도 (셀/mL) 그들의 각각 OD600 측정 및 이전에서 각 농도 달성 하는 데 필요한 희석 요소는 광범위 한 범위 박사 프로토콜 사용.

    수명 실험 온도
    하루 12.5 ° C 15 ° C 17.5 ° C 20 ° C 22.5 ° C 25 ° C 27.5 ° C
    -12 신선한 NGM 접시에 모든 종자를 청크와 20 ° C에서 유지
    -11
    -10 Daf-7(-) 긴장의 P0 세대를 설정 하 고 (접시 당 1 L4, 5 접시) 20 ° C에서 유지
    -9 강포한 유형 긴장의 P0 세대를 설정 하 고 (접시 당 1 L4, 5 접시) 20 ° C에서 유지
    -8
    -7
    -6
    -5 Daf-7(-) 종자의 f 1 세대를 설정 하 고 (접시 당 1 L4, 90 접시) 20 ° C에서 유지
    -4 강포한 유형 긴장의 F1 세대를 설정 하 고 (접시 당 1 L4, 30 접시) 20 ° C에서 유지
    -3
    -2
    -1
    0 F2 L4 애벌레를 선택 > 계란 5 RNAi 플레이트 및 20 ° c (접시, 24 접시 당 15 L4) 유지
    1 NSC 판 2.0 e + 9 셀/ml 음식 수준 시드 1 일 오래 된 성인을 이동 하 고 20 ° C에서 유지
    2 NSC 접시 실험 음식 조건 시드 실험 온도 2 일 오래 된 성인 이동
    3 전송 전송 전송 전송 전송 전송 전송
    4
    5 전송 전송 전송 전송 전송 전송 전송
    6
    7 전송 전송 전송 전송 전송 전송 전송
    8
    9 전송 전송 전송 전송 전송 전송 전송
    10
    11 전송 전송 전송 전송 전송 전송
    12
    13
    14 전송 전송 전송 전송
    15
    16
    17
    18 전송 전송
    19
    20
    21
    22 전송

    표 2: 다른 온도에서 실시 하는 수명에 대 한 일정. 예제로 daf-7(-) 및 야생 유형 긴장을 사용 하 여 서로 다른 온도에서 넓은 범위의 박사 수명 실험 설정 하는 데 필요한 단계의 개요 개요. 각 실험 식품 수준의 신선한 번호판 전송 수 온도 증가 함께 감소 합니다. 이것은 높은 온도에서 동물 더 빠르게 노화 사실과 그래서 더에 대 한 계정에 전송 물리적 손상 하는 경향이 있다.

    Ima
    깅 파이프라인 -14 Daf(-) 배경에서 청크 기자 변종입니다. 20 ° c.에 유지 -13 야생 타입 백그라운드에서 청크 기자 변종입니다. 20 ° c.에 유지 -12 Daf-7(-) 기자 긴장의 P0 세대를 설정 합니다. 10 cm NGM 접시 당 3 L4 애벌레를 사용 합니다. 2 접시를 사용 하 고 20 ° c.에 유지 -11 -10 야생 타입 기자 긴장의 P0 세대를 설정 합니다. 10 cm NGM 접시 당 3 L4 애벌레를 사용 합니다. 2 접시를 사용 하 고 20 ° c.에 유지 -9 -8 Daf-7(-) 기자 종자의 f 1 세대를 설정 합니다. 10 cm NGM 접시 당 3 L4 애벌레를 사용 합니다. 12 접시를 사용 하 고 20 ° c.에 유지 -7 -6 야생 타입 기자 종자의 f 1 세대를 설정 합니다. 10 cm NGM 접시 당 3 L4 애벌레를 사용 합니다. 4 접시를 사용 하 고 20 ° c.에 유지 -5 -4 -3 오후에 daf-7(-) 기자 긴장을 표 백제 (~ 5 분) 3 10 cm NGM 접시에 달걀을 입금 하 고 20 ° c.에 유지 -2 표 백제 야생 타입 기자 (~ 10) 오전 아침에 예금 NGM 접시 3 10 cm에 계란 긴장과 20 ° c.에 유지 -1 0 L4 10 cm 달걀 5 RNAi 접시를 씻는 다. 스트레인 당 3 접시를 사용 하 고 20 ° c.에 유지 1 NSC 판 2.0 e + 9 셀 시드 1 일 성인 세척/ml. 스트레인 당 3 접시를 사용 하 여 그리고 20 ° c.에 유지 2 NSC 판 워시 2 일 성인 실험적인 음식 수준으로 시드. 긴장과 변화 당 3 접시를 사용 하 여 실험 온도. 3 신선한 NSC 접시에 전송. 스트레인 당 3 접시를 사용 하 고 실험 온도에서 유지. 4 5 신선한 NSC 접시에 전송. 스트레인 당 3 접시를 사용 하 고 실험 온도에서 유지. 6 접시에서 동물을 선택 하 고 이미지에 대 한 준비.

    표 3: 이미징 파이프라인에 대 한 일정. 넓은 범위의 박사 이미징 실험 다른 온도에 daf-7(-) 및 야생 유형 배경 예제로 형광 transcriptional 기자 종자를 사용 하 여 설정 하는 데 필요한 단계의 개요 개요.

    Discussion

    여기, 우리는 훨씬 광범위 한 식품 농도 보다 이전에 게시 프로토콜을 캡슐화 하는 식이 제한에 대 한 새로운 방법을 제시. 이 방법은 링크 C. 선 충 박사 문학에서 본 두 이전 별도 현상, 세균성 부족과 수 두 식이 효과 수 있도록 클래식 식이 제한 연구 한 프로토콜. 새로운 확장 범위 박사 패러다임을 사용 하 여, 특정 환경 큐에 응답에 단일 세포 유전자 발현을 검토 하 고이 셀 정보를 인코딩 하는 방법에 대 한 일반적인 프레임 워크 선물이. 우리의 프레임 워크 수명 및 양적 이미지를 각각 수행 하는 방법을 보여 주는 두 개의 실험 프로토콜을 광범위 한 범위에서 이러한 실험 프로토콜에서 박사 데이터 다음 시험 될 수 있다에서 제공 하는 전산 분석 다른 음식 조건에서 변화 유전자 식 수준이 나 수명에 의해 인코딩된 정보를 계량 하이 프레임 워크.

    넓은 범위의 박사 패러다임을 사용 하 여 수명 실험 포함 6 가지 음식 수준 (표 1). 이 적은 음식 수준, 규정식 부족10,11 등에서 장 수 검사 또는 먹고 2 유전 배경35를 사용 하 여 보다 더 많은 접근을 필요로 합니다. 그러나, 단일 조건 하에서 수명에서 검토 박사에서 유전자의 역할의 해석을 제한할 수 있습니다. 예를 들어 우리는 최근에 daf-7 돌연변이 야생 타입 동물12 (그림 1A)에 비해 음식 농도에 대 한 응답의 양방향 감쇠는 보여주었다. 식품의 부재, daf-7 돌연변이 야생 타입 동물에 비해 그들의 수명 단축을 표시 합니다. 우리만 식이 부족을 고려 했다, 만약 우리 것 이라고 해석 하는 daf-7 유전자, 만 수명 확장에 필요한 사실 daf-7 역할은 더 복잡 한 되 고. 따라서, 프로토콜의이 부분의 중요 한 결과 여부 관심사의 유전자를 설정 하는 음식에는 전체 수명의 변화에 대응을 변조에 관여입니다.

    다른 방법에 비해이 프로토콜의 주요 장점 중 하나 자손 생산 수명 분석을 진행 하는 동물에서을 제거 하는 새로운 방법을 사용 한다는 것입니다. 대부분 연구 약물 FuDR를 사용 하 여 그들을 렌더링 하는 살 균 성인 생식의 확산을 억제. 그러나, 최근 학문 보여주었다 FuDR 치료 수명17,,1819,20,21, 호출 상태 및 유전자 특정 효과 가질 수 있습니다. 그것의 일반적인 적용을 질문입니다. 이 프로토콜에서 자손 생산의 24 시간을 통해 달성 된다 RNAi의 틴 달걀 껍질의 형성을 억제, 계란-5 유전자를 대상으로 동물의 치료 결과에 선 충 C. oocytes 수정 된 그들의 죽음의22,23. 이 방법의 장점은 매우 늦은 연기 고 그래서 C. 선 충에서 장 수의 주요 레 귤 레이 터는 생식 방해 하지 않습니다.

    넓은 범위의 박사 프로토콜의 한 잠재적인 경고는 세균성 농도의 꽉 제어 되도록 세균 확산을 제어 하는 항생제의 사용에 대 한 의존도. 벌레의 용기 내의 세균 확산 C. 선 충16에서 죽음의 주요 원인이 될 알려져 있다. 따라서, NGM agar에 carbenicillin 같은 bacteriostatic 항생제를 사용 하 여 세균 확산을 방지 하 고 비 항생제 컨트롤16에 비해 벌레의 수명을 증가. 항생제, 리 팜 피신36 38항생물질 가족37,멤버 등 특정 유형의 박테리아에 미치는 영향에 관계 없이 C. 선 충 에서 수명 연장 표시 되었습니다. 확산입니다. 그러나, carbenicillin 또는 스 세균성 확산에 미치는 영향에 관계 없이 장 수를 증가할 수 있다 문학에서 증거가 있다.

    수명 환경 정보, 신경 네트워크, 유전자 발현에 의해 라우팅 생리학에 전송 되는 복잡 한 계산의 출력으로 볼 수 있습니다. 어떻게 특정 유전자를 이해 하는 방법론을 제공 하는 우리의 프로토콜 환경 정보의이 흐름에 영향을 미칠. 이 문제를 해결 하려면 우리는 신뢰할 수 있는 이미지 처리를 단일 세포 수준에서 유전자 식 응답 분포를 결정 해야 합니다. 뿐만 아니라 음식 풍부에서에 유전자 발현의 평균 응답 변경 하지만 또한 큰 인구에서 전체 통계 분포 나타냅니다 우리의 방법의 적용에 대 한 중요 한 요구를 추정 수 있는. 음식 풍부한 유전자 식 응답의 정확한 설명을 특정 뉴런에 의해 정보 뿐만 아니라 신경 회로 의해 고용 된 코딩 전략 계량 정보 이론의 응용 프로그램 수 있습니다.

    이 프로토콜에서 설명 하는 방법의 이미징 및 계산 측면 생물 학적 상황의 큰 집합에 적용 됩니다. 그러나 우리의 작업에서 우리 음식에 관련 된 작은 신경 네트워크에 감지,, 정보 처리 기능 분석에 국한 되지 않습니다 특정 셀 형식이 나 특정 환경 신호 집중. 미래에 이러한 방법론 큰 다양 한 생리 적인 출력에 영향을 미치는 입력된 변수를 잠재적으로 확장할 수 있습니다. 이러한 방식을 어떻게 유전자 규제 네트워크 부호화, 프로세스의 더 큰 이해에 기여 하 고 정보 전송 것입니다.

    Disclosures

    저자는 공개 없다.

    Acknowledgments

    우리는 Bargmann 및 Horvitz 실험실을 시 약에 대 한 감사합니다. 일부 변종 CGC, NIH 연구 인프라 프로그램 (P40 OD010440)의 사무실에 의해 자금에 의해 제공 되었다. 우리는 또한 원고에 대 한 의견 M. Lipovsek 감사합니다. 이 연구는 Wellcome 트러스트 (그랜트 087146 프로젝트: Q.C.), BBSRC (BB/H020500/1 및 BB/M00757X/1 Q.C.), 유럽 연구 위원회 Q.C. (NeuroAge 242666), 미국 국립 보건원 (R01AG035317 및 R01GM088333 H.L.에), 및 미국에 의해 지원 되었다 국립 과학 재단 (H.L., M.Z.에 0946809 GRFP에 0954578).

    Materials

    Name Company Catalog Number Comments
    Carbenicillin di-Sodium salt Sigma-Aldrich C1389-5G Antibiotic
    Streptomycin Sulphate salt Sigma-Aldrich S6501-50G Antibiotic
     Isopropyl β-D-1-thiogalactopyranoside (IPTG) Sigma-Aldrich I6758-10G Inducer for RNAi plates
    Sodium Chloride (NaCl) Sigma-Aldrich 71380-1KG-M Used in S basal, and NGM agar
    di-Potassium Hydrogen Phosphate(K2HPO4) Sigma-Aldrich 1.05104.1000 Used in S basal, and NGM agar
    Potassium di-Hydrogen Phosphate (KH2PO4) Sigma-Aldrich P9791-1KG Used in S basal, and NGM agar
    Magnesium Sulphate (MgSO4) Sigma-Aldrich M2643-1KG Used in NGM agar
    Calcium Chloride (CaCl2) Sigma-Aldrich C5670-500G Used in NGM agar
    Sodium Hydroxide (NaOH) Sigma-Aldrich 71687-500G Used for bleaching
    Pluronic-F127 Sigma-Aldrich P2443-1KG Used in imaging
    Sodium Hypochlorite (NaClO) Sigma-Aldrich 1.05614.2500 Used for bleaching
    LB Broth Invitrogen 12780052 Used to grow bacteria
    Adavanced TC 6 cm Tissue Culture plates Greiner Bio-One 628960 Plates for lifespan
    CellStar 10cm Tissue Culture plates Greiner Bio-One 664160 Plates for imaging
    Low Retention P200 tips Brandt 732832 Tips for handling worms in liquid
    Agar BD 214510 Agar for NGM, RNAi and NSC plates
    Bacto-peptone BD 211820 Peptone for NGM, RNAi and NSC plates

    DOWNLOAD MATERIALS LIST

    References

    1. Gendron, C. M., Chung, B. Y., Pletcher, S. D. The sensory system: More than just a window to the external world. Commun Integr Biol. 8 (2), 1017159 (2015).
    2. Calhoun, A. J., et al. Neural Mechanisms for Evaluating Environmental Variability in Caenorhabditis elegans. Neuron. 86 (2), 428-441 (2015).
    3. Fontana, L., Partridge, L., Longo, V. D. Extending healthy life span--from yeast to humans. Science. 328 (5976), 321-326 (2010).
    4. Cho, Y., Zhao, C. L., Lu, H. Trends in high-throughput and functional neuroimaging in Caenorhabditis elegans. Wiley Interdiscip Rev Syst Biol Med. 5, 01376 (2017).
    5. Ching, T. -T., Hsu, A. -L. Solid plate-based dietary restriction in Caenorhabditis elegans. Journal of visualized experiments : JoVE. (51), e2701 (2011).
    6. Greer, E. L., Brunet, A. Different dietary restriction regimens extend lifespan by both independent and overlapping genetic pathways in C. elegans. Aging Cell. 8 (2), 113-127 (2009).
    7. Mair, W., Panowski, S. H., Shaw, R. J., Dillin, A. Optimizing dietary restriction for genetic epistasis analysis and gene discovery in C. elegans. PLoS ONE. 4 (2), 4535 (2009).
    8. Sutphin, G. L., Kaeberlein, M. Measuring Caenorhabditis elegans. life span on solid media. Journal of visualized experiments : JoVE. (27), e1152 (2009).
    9. Ching, T. -T., Paal, A. B., Mehta, A., Zhong, L., Hsu, A. -Ldrr-2 encodes an eIF4H that acts downstream of TOR in diet-restriction-induced longevity of C. elegans. Aging Cell. 9 (4), 545-557 (2010).
    10. Kaeberlein, T. L., et al. Lifespan extension in Caenorhabditis elegans. by complete removal of food. Aging Cell. 5 (6), 487-494 (2006).
    11. Lee, G. D., et al. Dietary deprivation extends lifespan in Caenorhabditis elegans. Aging Cell. 5 (6), 515-524 (2006).
    12. Entchev, E. V., et al. A gene-expression-based neural code for food abundance that modulates lifespan. elife. 4, 06259 (2015).
    13. Diana, G., et al. Genetic control of encoding strategy in a food-sensing neural circuit. elife. 6, (2017).
    14. Shannon, C. E. A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal. 27 (3), 379-423 (1948).
    15. Stiernagle, T. Maintenance of C. elegans. WormBook : the online review of C elegans biology. , 1-11 (2006).
    16. Garigan, D., et al. Genetic analysis of tissue aging in Caenorhabditis elegans.: a role for heat-shock factor and bacterial proliferation. Genetics. 161 (3), 1101-1112 (2002).
    17. Aitlhadj, L., Stürzenbaum, S. R. The use of FUdR can cause prolonged longevity in mutant nematodes. Mech Ageing Dev. 131 (5), 364-365 (2010).
    18. Anderson, E. N., et al. C. elegans.lifespan extension by osmotic stress requires FUdR, base excision repair, FOXO, and sirtuins. Mech Ageing Dev. 154, 30-42 (2016).
    19. Angeli, S., et al. A DNA synthesis inhibitor is protective against proteotoxic stressors via modulation of fertility pathways in Caenorhabditis elegans. Aging. 5 (10), Albany NY. 759-769 (2013).
    20. Rooney, J. P., et al. Effects of 5'-fluoro-2-deoxyuridine on mitochondrial biology in Caenorhabditis elegans). Exp Gerontol. 56, 69-76 (2014).
    21. van Raamsdonk, J. M., Hekimi, S. FUdR causes a twofold increase in the lifespan of the mitochondrial mutant gas-1. Mech Ageing Dev. 132 (10), 519-521 (2011).
    22. Cheng, K. C. -C., Klancer, R., Singson, A., Seydoux, G. Regulation of MBK-2/DYRK by CDK-1 and the pseudophosphatases EGG-4 and EGG-5 during the oocyte-to-embryo transition. Cell. 139 (3), 560-572 (2009).
    23. Parry, J. M., et al. EGG-4 and EGG-5 Link Events of the Oocyte-to-Embryo Transition with Meiotic Progression in C. elegans. Curr Biol. 19 (20), 1752-1757 (2009).
    24. Chung, K., Crane, M. M., Lu, H. Automated on-chip rapid microscopy, phenotyping and sorting of C. elegans. Nat Methods. 5 (7), 637-643 (2008).
    25. Crane, M. M., et al. Autonomous screening of C. elegans.identifies genes implicated in synaptogenesis. Nat Methods. 9 (10), 977-980 (2012).
    26. Unger, M. A., Chou, H. P., Thorsen, T., Scherer, A., Quake, S. R. Monolithic microfabricated valves and pumps by multilayer soft lithography. Science. 288 (5463), 113-116 (2000).
    27. Zhan, M., et al. Automated Processing of Imaging Data through Multi-tiered Classification of Biological Structures Illustrated Using Caenorhabditis elegans. PLoS Comput Biol. 11 (4), 1004194 (2015).
    28. Duong, T. Kernel density estimation and kernel discriminant analysis for multivariate data in R. Journal of Statistical Software. 21 (7), URL http://www.jstatsoft.org/v21/i07 21 (2007).
    29. R Development Core Team. R: A language and environment for statistical computing. , R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org (2008).
    30. Cover, T. M., Thomas, J. A. Elements of information theory. , Wiley. (2006).
    31. Tkacik, G., Walczak, A. M. Information transmission in genetic regulatory networks: a review. J Phys Condens Matter. 23 (15), 153102 (2011).
    32. Arimoto, S. An Algorithm for Computing the Capacity of Arbitrary Discrete Memoryless Channels. IEEE Transactions on Information Theory. 18 (1), 14-20 (1972).
    33. Cheong, R., Rhee, A., Wang, C. J., Nemenman, I., Levchenko, A. Information transduction capacity of noisy biochemical signaling networks. Science. 334 (6054), 354-358 (2011).
    34. Schneidman, E., Bialek, W., Berry, M. J. Synergy, redundancy, and independence in population codes. J Neurosci. 23 (37), 11539-11553 (2003).
    35. Lakowski, B., Hekimi, S. The genetics of caloric restriction in Caenorhabditis elegans. Proc Natl Acad Sci USA. 95 (22), 13091-13096 (1998).
    36. Golegaonkar, S., et al. Rifampicin reduces advanced glycation end products and activates DAF-16 to increase lifespan in Caenorhabditis elegans. Aging Cell. 14 (3), 463-473 (2015).
    37. Houtkooper, R. H., et al. Mitonuclear protein imbalance as a conserved longevity mechanism. Nature. 497 (7450), 451-457 (2013).
    38. Ye, X., Linton, J. M., Schork, N. J., Buck, L. B., Petrascheck, M. A pharmacological network for lifespan extension in Caenorhabditis elegans. Aging Cell. 13 (2), 206-215 (2014).

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