Summary
Relatado aqui é um sistema de imagem de cálcio em se comportar livremente Caenorhabditis elegans com vibração bem controlada e não localizada. Este sistema permite que os pesquisadores evoquem vibrações não localizadas com propriedades bem controladas no deslocamento em nanoescala e quantifiquem as correntes de cálcio durante as respostas de C. elegans às vibrações.
Abstract
Forças mecânicas não localizadas, como vibrações e ondas acústicas, influenciam uma grande variedade de processos biológicos, desde o desenvolvimento até a homeostase. Os animais lidam com esses estímulos modificando seu comportamento. Compreender os mecanismos subjacentes a tal modificação comportamental requer quantificação da atividade neural durante o comportamento de interesse. Aqui, relatamos um método de imagem de cálcio em se comportar livremente caenorhabditis elegans com vibração não localizada de frequência, deslocamento e duração específicas. Este método permite a produção de vibração bem controlada e não localizada usando um transdutor acústico e quantificação de respostas de cálcio evocadas na resolução unicelular. Como prova de princípio, demonstra-se a resposta de cálcio de um único interneuron, AVA, durante a resposta de fuga de C. elegans à vibração. Este sistema facilitará a compreensão dos mecanismos neurais subjacentes às respostas comportamentais a estímulos mecânicos.
Introduction
Os animais são frequentemente expostos a estímulos mecânicos não localizados, como vibrações ou ondas acústicas 1,2. Como esses estímulos influenciam a homeostase, o desenvolvimento e a reprodução, os animais devem modificar seus comportamentos para lidar com eles 3,4,5. No entanto, os circuitos neurais e os mecanismos subjacentes a essa modificação comportamental são mal compreendidos.
O comportamento mecanosensorial no nematoide, Caenorhabditis elegans, é um simples paradigma comportamental, no qual os vermes geralmente mudam o comportamento do movimento para a frente para uma resposta de fuga para trás quando encontram vibração não localizada6. O circuito neural subjacente a esse comportamento é composto principalmente por cinco neurônios sensoriais, quatro pares de interneurônios e vários tipos de neurônios motores 7,8. Além disso, os vermes habituam-se a tais estímulos mecânicos após o treinamento espaçado envolvendo estimulação repetida 9,10,11. Portanto, essa simples resposta comportamental constitui um sistema ideal para investigar mecanismos neurais subjacentes tanto ao comportamento e à memória não localizados de vibração. Um protocolo para imagens de cálcio em vermes que se comportam livremente sob a influência de vibrações não localizadas é ilustrado. Comparado com sistemas relatados anteriormente, este sistema é simples na forma de não exigir uma câmera adicional para rastreamento; no entanto, permite-nos alterar a frequência, deslocamento e duração da vibração não localizada. Como a ativação dos interneurônios AVA induz a resposta de fuga para trás, os vermes co-expressando GCaMP, um indicador de cálcio, e TagRFP, uma proteína fluorescente insensível ao cálcio, sob o controle de um promotor específico da AVA foram usados como exemplo (ver Tabela de Materiais para detalhes). O protocolo demonstra a ativação dos neurônios AVA à medida que um verme muda de movimento para frente para trás. Este protocolo facilita a compreensão do mecanismo do circuito neural subjacente ao comportamento mecanosensorial.
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Protocol
1. Cultivo de vermes até a imagem de cálcio
- Quatro dias antes de um experimento de imagem de cálcio, transfira dois vermes ST12 adultos para uma nova placa de crescimento de nematoides (NGM) na qual escherichia coli OP50 são listrados em um padrão quadrado (aproximadamente 4 mm x 4 mm) usando um espalhador celular para que o verme passe a maior parte do tempo na bactéria durante a imagem de cálcio12.
- Incubar esta placa NGM por 4 dias a 20 °C em uma incubadora (Tabela de Materiais).
2. Configuração de hardware
- Prepare um microscópio equipado com um dispositivo piezoelétrico para estimulação13, uma lente objetiva de 2x, uma câmera sCMOS de alta velocidade, óptica de divisão de imagem, um estágio motorizado x-y, uma fonte de luz LED para excitação e um computador (Figura 1). As especificações essenciais da câmera sCMOS incluem 2560 x 2160 pixels ativos, 6,5 μm de tamanho, com um link de câmera de 10 toques como opção de interface. As principais especificações do estágio motorizado X-Y incluem 110 mm x 75 mm de alcance de viagem, velocidade máxima de 250 mm/s, aceleração máxima de 2.000 mm/s2 e repetibilidade unidirecional de 0,25 μm.
- Ligue o computador e o controlador de estágio motorizado x-y.
- Ligue o amplificador e ajuste o ajustador de volume para 10 e os ajustadores Bass e Treble para 8.
- Para excitar GCaMP e TagRFP, ligue as luzes de 488 nm e 560 nm da fonte de luz LED. Coloque os medidores de 470 nm e 550 nm da cápsula de controle na fonte de luz até 5% para que a intensidade da luz LED seja adequada para a imagem.
NOTA: Nesta intensidade de LED, o fotobleaching da fluorescência GCaMP e TagRFP não ocorre durante a gravação.
3. Configuração de software para imagem de cálcio
- Baixe e instale três pacotes de software no Windows: software de macro do mouse, software para controle de propriedade de vibração, software para execução de software de rastreamento e software para análise de dados (Tabela de Materiais).
- Clique duas vezes no arquivo do software de rastreamento.
- Pressione o botão Executar e aguarde por 5 minutos para estabilizar o software (Figura 2A).
- Forneça informações sobre o tempo de exposição e binning. O tempo de exposição de 0,033 com binning 2 x 2 garante uma aquisição suave de imagem (Figura 2B).
NOTA: Somente a cada 10imagens adquiridas é exibida para reduzir a carga de memória. - Fornecer as informações para aquisição de imagens (Figura 2C). Por exemplo, quando 500 imagens são gravadas duas vezes com um intervalo de 10 s, digite 1.000 na caixa Images Total, 500 na caixa Imagens e 10 na caixa Intervalo (s).
- Ligue o botão Aquisição (Figura 2D).
- Divida a imagem de fluorescência usando óptica de divisão de imagens, e as duas imagens (canal GCaMP, 500-525 nm (Figura 2E); O canal TagRFP, 584-676 nm (Figura 2F)) são projetados em duas metades da câmera sCMOS. Calibrar as coordenadas dos canais GCaMP e TagRFP (Figura 2G). Salve as configurações do software.
- Defina o diretório para a saída do arquivo de dados (Figura 2H).
- Desligue o botão Aquisição (Figura 2D).
- Clique duas vezes no software do sistema de macro do mouse (Figura 3A) e defina as propriedades de vibração (Figura 3B). Leia o arquivo Assay.txt com o sistema de macro do mouse para que o cursor do mouse seja controlado com base nas coordenadas e no cronograma desse arquivo (Figura 3A). Defina as coordenadas do cursor do mouse (quadrados magenta na Figura 3A) e espere tempo até a estimulação após iniciar a gravação (magenta na Figura 3A). Defina a frequência e os valores de amplitude no software para controle de vibração (Figura 3B).
4. Preparação de vermes para imagem de cálcio
- Transfira um único worm expressando gcamp e tagrfp da placa incubada para uma nova placa NGM fresca na qual E. coli OP50 foi listrado.
- Conecte a placa NGM ao transdutor acústico piezoelétrico usando fita adesiva transparente (Figura 4). Não pressione a placa sobre o atuador porque isso altera a frequência de vibração.
5. Imagem de cálcio sob o controle de propriedades de vibração específicas
- Ligue o botão Aquisição (Figura 2D).
- Encontre o verme sob luz brilhante e luz de excitação (488 nm e 560 nm).
- Defina o valor de zoom da microscopia para 2,5x. O campo de visão é de 1,1 mm x 1,1 mm com resolução de 2,6 μm/pixel.
- Desligue a luz brilhante e ligue o botão Homing (Figura 2I) para rastrear o ponto fluorescente de um worm. Este botão de ving inicia o movimento do estágio X-Y para manter a região de intensidade máxima do worm no meio do campo de visão na imagem TagRFP.
NOTA: Em termos do promotor flp-18 , a intensidade fluorescente dos neurônios AVA é mais forte e os de outros neurônios são fracos ou não detectados. Portanto, o sistema de baixa ampliação não é necessário para o rastreamento e o estágio se move ao longo da gravação. - Certifique-se de que os valores das barras de intensidade nas Figuras 2E e 2F são aproximadamente 1.000. Se não estiverem, ajuste os medidores de 470 nm e 550 nm da cápsula de controle na fonte de luz.
- Pressione o botão Executar no sistema de macro do mouse para permitir o controle do cursor do mouse de acordo com um cronograma descrito na Figura 3A. Isso começa a gravar usando o software de rastreamento e estimular por software genético de ondas enquanto rastreia o worm.
- Verifique se o arquivo BMP de saída foi criado adequadamente.
6. Análise de dados
- Crie uma pasta na área de trabalho e nomeie-a Como Cálcio.
- Crie uma pasta dentro da pasta CalciumImaging e nomeie-a COMO CIResult, para os arquivos de resultado de saída.
- Clique duas vezes no arquivo DualViewImaging.nb escrito no software de análise de dados para Windows.
- Insira o caminho do arquivo para a pasta CIResult (por exemplo, DirectoryName[/Users/Sugi0911/Desktop/CalciumImaging/CIResult/test.rtf]) (Figura 5).
- Insira o caminho do arquivo para a pasta, incluindo o arquivo BMP (por exemplo, SetDirectory[/Users/Sugi0911/Desktop/XXX/]) (Figura 5), no qual XXX denota o nome da pasta, incluindo arquivos BMP.
- Empurre as teclas Shift e Return simultaneamente para iniciar uma análise automática. Esta análise utiliza o valor de uma região de intensidade máxima de campo de visão na imagem TagRFP (Veja a legenda da Figura 6 para procedimento de cálculo detalhado no programa).
- Verifique se os seguintes arquivos de saída são criados adequadamente na pasta CIResult.
XXX-GCaMP.tif (arquivo de imagem ilustrando traços de intensidades GCaMP para todas as imagens)
XXX-GCaMP.xls (arquivo de planilha listando intensidades GCaMP em todas as imagens)
XXX-TagRFP.tif (arquivo de imagem ilustrando traços de intensidades do TagRFP para todas as imagens)
XXX-TagRFP.xls (lista de arquivos de planilhas de intensidades tagRFP em todas as imagens)
XXX-Ratio.tif (arquivo de imagem ilustrando traços do valor da razão para todas as imagens)
XXX-Ratio.xls (arquivo de planilha listando o valor da razão em todas as imagens)
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Representative Results
Aqui, um worm expressando gcamp e tagrfp sob controle do promotor específico de internação AVA é usado como um exemplo de imagem de cálcio em se comportar livremente C. elegans. Os dados do canal GCaMP e TagRFP foram obtidos como uma série de imagens, algumas das quais são mostradas na Figura 6 e como um filme (Filme Suplementar 1). O deslocamento da placa de Petri induzido pelo nosso sistema de vibração não localizado (Figura 7) também foi quantificado. O deslocamento pode ser controlado definindo o valor de amplitude no software para controle de vibração (Figura 3B) e o ajustador de volume no amplificador (Figura 4), enquanto a frequência é regulada pela definição do valor de frequência no software (Figura 4). Nos experimentos bem-sucedidos, observou-se uma resposta transitória de cálcio dos neurônios AVA na estimulação com vibrações com uma frequência de 630 Hz e um deslocamento de aproximadamente 4,5 μm para 1 s, indicando que o neurônio AVA foi ativado durante a resposta retrógrada de um verme à estimulação não localizada (Figura 6). As linhas de base dos sinais GCaMP e TagRFP também mostraram que quase nenhuma fotobleaching ocorreu durante a gravação.
Figura 1: Uma configuração de sistema esquemático. Uma placa NGM na qual um verme se move livremente é mantida em um transdutor acústico. A luz de excitação (488 nm e 560 nm) é emitida a partir de uma fonte de luz LED. As emissões fluorescentes GCaMP e TagRFP são divididas por óptica de divisão de imagens, de tal forma que cada emissão fluorescente é projetada em metade de uma câmera sCMOS. O software de rastreamento controla o estágio motorizado x-y para rastrear o ponto fluorescente do worm. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 2: Captura de tela do software para rastrear um ponto fluorescente de um worm. (A) O botão Executar para ativar o software. (B) Caixas para definir o ciclo de exibição de imagem, o tempo de exposição (s) e o binning em cada canal. (C) Caixas para fornecer informações sobre o ciclo de aquisição de imagens. (D) O botão Aquisição para iniciar a transmissão ao vivo. (E) imagem GCaMP. (F) Imagem TagRFP. (G) Um painel para coordenadas de calibração entre as imagens GCaMP e TagRFP. (H) Caixa para definir o caminho do arquivo. (I) O botão Homing para iniciar o rastreamento de vermes. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 3: Foto do sistema de macro do mouse e software para controlar a vibração. (A) O quadrado magenta indica as coordenadas para o cursor do mouse. O significado de cada linha de script é explicado em letras magenta. (B) A GUI (interface gráfica do usuário) do software para controle de vibração. A frequência de vibração e os valores de amplitude são controlados usando esta GUI. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 4: Foto da placa NGM mantida no transdutor acústico usando fita adesiva transparente. Apenas um único verme está se movendo na placa. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 5: Foto do software de análise de dados. Sublinhados magenta e azul indicam os caminhos para a pasta CIResult e a pasta, incluindo arquivos BMP, respectivamente. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 6: Traços das intensidades da fluorescência GCaMP (A) e TagRFP (B) e da variação da razão (C,D). (A -C) O representante rastreia as alterações de sinal GCaMP, sinal TagRFP e proporção de um único worm. A mudança de proporção é calculada usando o arquivo DualViewImaging.nb, da seguinte forma. A coordenada na qual a intensidade da fluorescência tagRFP é máxima após a extração da subtração de fundo para cada imagem. Este sinal TagRFP serve para compensar as mudanças de foco causadas pelo movimento do animal. A intensidade máxima de fluorescência de GCaMP dentro da coordenada extraída ±10 pixels é calculada como a intensidade do sinal GCaMP para cada imagem. Para a razãometria, ((IGCaMP − IGCaMP_BG) − (ITagRFP − ITagRFP_BG)) / (ITagRFP − ITagRFP_BG) é calculada, na qual IGCaMP e ITagRFP são os sinais GCaMP e TagRFP do neurônio AVA, respectivamente, e euGCaMP_BG e euTagRFP_BG são os sinais de fundo, respectivamente. Este processo de cálculo foi aplicado a todas as imagens para quantificar a mudança de proporção em um evento de reversão. A linha vertical em 5 s em todos os traços indica o período de estimulação. (D) A relação média muda para 15 vermes. A barra de erro indica SEM. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 7: Relação entre parâmetros. (A) As substituições foram medidas a cada 100 Hz utilizando um vibrometro doppler laser, no qual o valor de amplitude no software e o valor do ajustador de VOLUME no amplificador foram fixados a 0 e 10, respectivamente. A frequência de ressonância foi observada entre 100-200 Hz, semelhante ao valor descrito na especificação do transdutor acústico. (B) As frequências e deslocamentos foram controlados pelo software (intervalo; 100 a 1000 Hz) e pelo amplificador (intervalo: 1-10), respectivamente e medido utilizando um vibrometro doppler laser. O valor de amplitude selecionado pelo software é indicado para cada frequência. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Filme suplementar 1: Um filme representativo para transitórios de cálcio em um interneuron AVA de um verme que se comporta livremente em resposta a uma vibração não localizada de 630 Hz. A estimulação foi evocada 5 s depois de iniciar a gravação. O GFP também foi expresso no intestino do verme como um marcador de co-injeção para GCaMP. Esta fluorescência GFP não afeta a intensidade do sinal do GCaMP. A barra de escala também é indicada na primeira imagem. A direção do worm é indicada no topo logo após a primeira imagem. O leitor de mídia do Windows é adequado para reproduzir o arquivo AVI, mas também pode ser reproduzido usando alguns jogadores de mídia baixados gratuitamente, como o reprodução de mídia VLC no Mac. Por favor, clique aqui para baixar este Arquivo.
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Discussion
Geralmente, a quantificação da atividade neural requer a introdução de uma sonda e/ou restrições ao movimento do corpo animal. No entanto, para estudos de comportamento mecanosensorial, a introdução invasiva de uma sonda e as próprias restrições constituem estímulos mecânicos. C. elegans fornece um sistema para contornar esses problemas, pois suas características são transparentes e porque tem um circuito neural simples e compacto que compreende apenas 302 neurônios. Combinando essas vantagens com o método previamente desenvolvido de evocar vibrações não localizadas do deslocamento de nanoescala13, ilustrado aqui é um método para imagens não invasivas de cálcio de C. elegans não contidos respondendo à vibração controlada.
As propriedades dos estímulos mecânicos são definidas por vários parâmetros, como frequência, deslocamento e duração. Recentemente, a biotremologia surgiu como um novo campo de pesquisa1. O principal objetivo de tais estudos é compreender mecanismos subjacentes à produção, dispersão e recepção de vibrações mecânicas por organismos, e a influência dessas vibrações no comportamento. Muitos animais, incluindo humanos, usam vibração e ondas acústicas para monitorar o ambiente circundante. Por exemplo, os escorpiões detectam presas através da vibração transportada por substrato14. Portanto, a vibração é uma ferramenta de comunicação com o ambiente circundante. O método descrito aqui pode ser usado para controlar parâmetros de entrada e quantificar respostas neurais no nível de um único neurônio, levando à criação de um diagrama de fase descrevendo a relação entrada-saída. Com base nesses diagramas de fase, podemos obter insights sobre quais parâmetros afetam circuitos neurais específicos, e por quais mecanismos os animais lidam com vibrações mecânicas.
Desde 200715, vários sistemas foram desenvolvidos para imagens de cálcio de um único neurônio em movimento livre de C. elegans. Esses sistemas se concentraram principalmente nas respostas neuronais à temperatura 15,16, aos odores16,17 e aos estímulosde toque 17. Em relação às vibrações não localizadas, o método de tocar uma placa de Petri tem sido aplicado há muito tempo para quantificar respostas comportamentais. No entanto, tocar uma placa de Petri em um estágio x-y motorizado fez com que o ponto fluorescente saísse do campo de visão, levando à falha em rastrear um verme que se comportava livremente. Assim, o transdutor acústico piezoelétrico foi incorporado, o que evoca vibração não localizada através do eixo z, no sistema de rastreamento. Este método permite o desempenho de experimentos reprodutíveis para quantificar respostas neuronais à vibração não localizada.
Os métodos demonstrados também oferecem a possibilidade de uma nova extensão metodológica. Como o protocolo atual pode capturar respostas de apenas um único neurônio em duas dimensões, o sistema de foco automático deve ser equipado no futuro para evitar a perda de foco. Por outro lado, como vários métodos de imagem volumosa foram recentemente desenvolvidos usando C. elegans 18,19,20,21, a extensão da abordagem da imagem volumosa deve permitir quantificação não invasiva de múltiplos neurônios 22 ou mesmo de todo o cérebro 18,19,20,21 , em resposta à vibração ter propriedades controláveis. Tal sistema pode ser aplicado ao sistema recentemente estabelecido para investigar mecanismos subjacentes ao comportamento coletivo23. Portanto, outras aplicações biológicas e extensões do método provavelmente nos permitirão entender mecanismos neurais subjacentes a comportamentos mecanosensoriais.
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Disclosures
Os autores não têm conflitos de interesse para divulgar.
Acknowledgments
Agradecemos ao Centro de Genética de Caenorhabditis por fornecer as cepas utilizadas neste estudo. Esta publicação foi apoiada pela JSPS KAKENHI Grant-in-Aid for Scientific research (B) (Grant no. JP18H02483), sobre áreas inovadoras do projeto "Ciência do Robô Macio" (Grant no. JP18H05474), prime da Agência Japonesa de Pesquisa e Desenvolvimento Médico (número de subvenção 19gm611002h001), e a fundação Shimadzu.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Data anaylsis software | |||
| DualViewImaging.nb | author | For analysis of acquired data | |
| Mathematica12 | Wolfram | For running data anaysis software DualViewImaging | |
| Escherichia coli and C. elegans strains | |||
| E. coli OP50 | Caenorhabditis Genetics Center | OP50 | Food for C. elegans. Uracil auxotroph. E. coli B. |
| lite-1(ce314) strain | Caenorhabditis Genetics Center | KG1180 | Light-insensitive mutant |
| lite-1(ce314) strain expressing NLS-GCaMP-NLS and TagRFP under the control of the AVA-speciric promoter | author | ST12 | lite-1(ce314) mutant carrying the genes expressing NLS-GCaMP5G-NLS (NLS; nuclear localization signal) and TagRFP under the control of the flp-18 promoter as an extrachoromosomal arrays |
| Laser Doppler vibrometer | |||
| Lase Doppler vibrometer | Polytec Japan | IVS-500 | For quantifying frequency and displacement generated by the accoustic transducer |
| Mouse macro system | |||
| Assay.txt | Author | Script for temporally and specially controlling mouse cursol in Windows | |
| HiMacroEx | Vector | https://www.vector.co.jp/download/file/winnt/util/fh667310.html | Free download software for controling mouse cursor based on a script |
| Nematode growth media plate | |||
| Agar purified, powder | Nakarai tesque | 01162-15 | For preparation of NGM plates |
| Bacto pepton | Becton Dickinson | 211677 | For preparation of NGM plates |
| Calcium chloride | Wako | 036-00485 | For preparation of NGM plates |
| Cholesterol | Wako | 034-03002 | For preparation of NGM plates |
| di-Photassium hydrogenphosphate | Nakarai tesque | 28727-95 | For preparation of NGM plates |
| LB broth, Lennox | Nakarai tesque | 20066-95 | For culture of E. coli OP50 |
| Magnesium sulfate anhydrous | TGI | M1890 | For preparation of NGM plates |
| Potassium Dihydrogenphosphate | Nakarai tesque | 28720-65 | For preparation of NGM plates |
| Sodium Chloride | Nakarai tesque | 31320-05 | For preparation of NGM plates |
| Petri dishes (60 mm) | Nunc | 150270 | For preparation of NGM plates |
| Nonlocalized vibration device | |||
| Amplifier | LEPY | LP-A7USB | For stimulation with controllable vibration |
| Acoustic transducer | MinebeaMitsumi | LVC25 | For stimulation with controllable vibration |
| WaveGene Ver. 1.5 | Thrive | http://efu.jp.net/soft/wg/down_wg.html | Free download software for controling vibration property |
| Noninvasive calcium imaging | |||
| 2-Channel benchtop 3-phase brushless DC servo controller | Thorlabs | BBD202 | Compatible controller for MLS203-1 stages |
| 479/585 nm BrightLine dual-band bandpass filter | Semrock | FF01-479/585-25 | For acquisition of two channel images (GCaMP and TagRFP) |
| 505/606 nm BrightLine dual-edge standard epi-fluorescence dichroic beamsplitter | Semrock | FF505/606-Di01-25x36 | For acquisition of two channel images (GCaMP and TagRFP) |
| 512/25 nm BrightLine single-band bandpass filter | Semrock | FF01-512/25-25 | For acquisition of two channel images (GCaMP and TagRFP) |
| 630/92 nm BrightLine single-band bandpass filter | Semrock | FF01-630/92-25 | For acquisition of two channel images (GCaMP and TagRFP) |
| Computer | Dell | Precision T7600 | Windows7 with Intel Xeon CPU ES-2630 and 8 GB of RAM |
| High-speed x-y motorized stage | Thorlabs | MLS203-1 | Fast XY scannning stage |
| Image splitting optics | Hamamatsu photonics | A12801-01 | For acquisition of two channel images (GCaMP and TagRFP) generated by W-VIEW GEMINI Image spliting optics |
| LED light source | CoolLED | pE-4000 | For generating 470 nm and 560 nm excitation light |
| Microscope | Olympus | MVX10 | |
| sCMOS camera | Andor | Zyla | |
| x 2 Objective lens | Olympus | MVPLAPO2XC | Working distance 20 mm and numerical aperture 0.5 |
| Plasmid | |||
| pKDK66 plasmid | author | pKDK66 | Co-injection marker |
| pTAK83 plasmid | author | pTAK83 | Plasmid for expression of TagRFP under the control of the flp-18 promoter |
| pTAK144 plasmid | author | pTAK144 | Plasmid for expression of NLS-GCaMP5G-NLS under the control of the flp-18 promoter |
| Tracking software | |||
| homingback.vi | author | SubVi file for tracking a fluoresent spot of a worm through feedback control of sCMOS camera and x-y motorized stage | |
| LabVIEW | National instruments | For running tracking software | |
| Zyla Control ver.2.6CI.vi | author | For tracking a fluoresent spot of a worm through feedback control of sCMOS camera and x-y motorized stage |
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