トルクメーターでのショウジョウバエのオペラント学習

Summary

トルクメータでテザーショウジョウバエのヨートルクを測定することは実験動物の刺激の状況の神経科学者絶妙なコントロールが可能になります。一緒にショウジョウバエで利用可能なユニークな遺伝的なツールで、このパラダイムは、神経生物学研究の幅広いさまざまな目的で使用されます。

Abstract

トルクメータでの実験のために、ハエは25℃、標準フライ培地° Cおよび60％の12時間light/12hr暗い政権と湿度に保持されます。標準化された繁殖体制は適切な幼虫の密度と年齢をマッチさせたコホートを保証します。冷麻酔ハエは、三角形の形をしたフック実験前日に頭部と胸部で接着されています。クランプを介してトルクメータに接続され、フライの意図する飛行操縦は、その垂直の体軸周りの角運動量として測定されています。フライは、静止飛行を達成するために円筒状のパノラマの中央に配置されます。デジタルコンバータカードへのアナログは、後で解析するためにトレースを格納するコンピュータにヨートルク信号を供給する。コンピュータは、これらの刺激とヨートルクトレースの間にフィードバックループを閉じることにより、ハエの制御下に置くことができるさまざまな刺激を制御します。刑罰は、調整可能な赤外レーザーからの熱を適用することによって実現されます。

Protocol

培地を飛ばす

フライ食品の組成は、（。Guoら、1996）学習のための非常に重要です。

• 水千ミリリットル
• コー​​ンミール180グラム
• 大豆10グラム
• 酵母18.5グラム
• 寒天7.5グラム
• 糖蜜40グラム
• シロップ（砂糖大根）40グラム
• Nipagin 2.5グラム

すべてのバイアルは、新鮮な、生きた酵母ペーストのDABとハエと蛹のための追加の表面を提供するために、フィルタ一枚の紙が付属しています。

繁殖とステージングを飛ぶ

次の手順を正確に適切な密度で栽培した動物を段階的につながって、毎日実行されます。前日の最後の手順以降のすべての新しくecclosedハエは、繁殖や実験のために収集されます。残りの生きている蛹のない古いバイアルは廃棄されます。 4日目ハエが一晩卵の堆積のための新鮮なバイアルに追加されます。女性のハエの密度は約20各バイアル、バイアルのサイズを調整する必要がありますし、ひずみが使用。理想的な密度は、すべての幼虫が最初にハエのecclose前pupatedているように幼虫期の間にフライ媒体が液化するための十分に高いと十分に低いものです。前日から産卵ハエが削除され、破棄されます。

準備を飛ぶ

25℃で上記のようにハエは12時間light/12hr暗い政権との° C、60％の湿度標準のコーンミール/糖蜜培地に保持されます。簡単に冷麻酔によって24 - 48古いハエを固定化した後、ハ​​エが三角形の形をした銅製のフックに頭部と胸部に（瞬間接着剤UVガラス接着剤、505127A、ペーサーテクノロジー、クーカモンガ、カリフォルニア州。、米国）に接着されています（直径0.05ミリメートル実験の前に）一日。動物はその後、ショ糖のいくつかの粒子を含む小さな湿った室で一晩個別に保持されます。

装置

セットアップのコアデバイスは、トルク補償（トルクメータ）（ゲッツ、1964）である。それは、意図された飛行の操縦に起因する垂直体軸周りのフライの角運動量を、測定します。前述のようにフックに接着ハエが、、均一に背後から照らされている円筒状のパノラマ（アリーナ、直径58ミリメートル）、の中心で静止飛行を達成するためにクランプを介してトルクメータに接続されています。光源は100W、12Vタングステン - ヨウ素電球です。アリーナの緑と青の照明の場合、光は単色広帯域コダックラッテンゼラチンフィルター（それぞれ＃47、＃99、）を介して渡されます。フィルタは、0.1秒以内の高速ソレノイドで交換することができます。また、アリーナは青緑色フィルター（ロスコ"surfblue"号5433）、またはまったくフィルターを通すことで、"昼光"で照らされている。本研究で使用したロスコ青緑色フィルタの透過スペクトルは、BG18フィルタ（Schott社、マインツ）と同等であり、コダックブルーとグリーンフィルター（Brembsとヘンペルデイバラ、2006年の間に中間体を構成し、Liuら、1999）。アリーナにはコンピュータ制御の電気モーターを使用してフライの周りに回転することができます。このような"フライトシミュレータ"状況では、アリーナの角速度に比例ですが、（係数K =- 11 ° /秒•10 - 10nmのカップリング）フライのヨートルクに対して向け。これは、パノラマを安定化させ、その角度方向を制御するためにハエが可能になります。この仮想の"飛行の方向"（すなわち、競技場の位置）は円形のポテンショメータ（Novotechnik、A4102a306）を経由して継続的に記録されます。デジタルコンバータカードにアナログ（PCL812、アドバンテック株式会社）は、後で分析するためのトレースを（周波数20Hzのサンプリング）を格納するコンピュータに競技場の位置とヨーのトルク信号を供給する。罰は、ハエの頭部と胸部に背後と上から指示さ調節可能な赤外線レーザー（825ナノメートル、150 mW）を、熱を適用することによって実現されます。レーザービームは、パルス（〜4Hzの時約200msのパルス幅）と、その強度はハエの生存を保証するために削減されます。

実験

学習パターン

伝統的なパターン学習の実験用（ディルとハイゼンベルク、1995;ディルら、1993、1995;。Liuら、2006;。Liuら、1998;。Liuら、1999;。ウルフとハイゼンベルク、1991） 、向きを交互に4つの黒、T字型のパターンは（すなわち、直立2つ、2つの逆方向）に均等に競技場の壁（パターン幅として見られるψ= 40 °、バーの高さはθ= 40 °、幅= 14 °、上離間しているフライの位置から）。コンピュータプログラムは、4つの仮想90 °の象限に競技場の360 °を分割する、のセンターは、パターンで示されます。ハエは、ヨートルク（フライトシミュレータの状況）とパターンの角度位置を制御します。訓練中に、熱の罰は、前頭葉視野内のパターンの方向の一つの出現と連続されています。各パターンの強化常にグループ内で均一化される。試験中に、熱は永久にオフになり、フライのパターンの優先順位は記録されます。

色の学習

色の学習は、前に説明したように実行されます（Brembsとハイゼンベルク、2000; Brembsとヘンペルデイバラ、2006; Brembsとウィーン、2006;ウルフとハイゼンベルク、1997）。アリーナは、4つの仮想90 °の象限に分割されている、のセンターは4つの同一の縦縞（幅ψ= 14 °、高さθ= 40 °）で表されます。上記のT字型のパターンについて説明したようにフライはそのヨートルクを持つ4つの同一のストライプの角度位置を制御しています。仮想象限の境界線の一つは、ハエの目の前のポイントを通過するたびに、全体の競技場の照明の色が変更されます。訓練中に、熱の罰は、2色のいずれかに偶発されています。テスト中に、熱は、永久にオフになり、フライの色の好みが記録されます。もちろん、色は、化合物のコンディショニングのためのパターン（Brembsとハイゼンベルク、2001）と組み合わせることができます。

ヨートルクの学習

ヨートルクの学習は、（;ハイゼンベルクやウルフ、1993 Brembsとハイゼンベルク、2000）前述のように実行されます。ハエの自発的なヨートルク範囲は、左または右巻きにおよそ対応する"左"と"右"のドメインに分割されている。アリーナの壁には模様はありません。訓練中に、熱がフライのヨートルクが1つのドメインにされるたびに適用し、トルクが他に通過するときにオフになっています。テストフェーズでは、熱は、永久にオフになり、ヨートルクドメインのフライの選択は記録されます。

複合学習

（Brembsとハイゼンベルク、2000）の前に説明したように総合学習では、ヨートルクの学習を拡張したものです。基本的には、ヨートルクの学習と色の学習は、同等のオペラント（ヨートルク）と予測（色）古典的な実験で結合されます。訓練中に、フライはフライのヨートルクは罰に関連付けられているドメインに通過するたびに加熱される。フライだけでなく、温度だけでなく、アリーナの着色（緑から青またはその逆に）変更され、ヨートルクドメインを切り替えたとき。このように、ヨートルクのドメインと色は、熱の等価な予測因子として機能する。テストフェーズでは、熱は、永久にオフになり、ヨートルクのドメイン/色の唯一のフライの選択が記録されます。

ディスカッション

この実験では、高度な遺伝的モデル生物での実験状況を見渡す見事なコントロールを兼ね備えています。このプレゼンテーションで説明する手順を使用して、行動特性の様々な分子と神経生物学的基盤は、を含め、調査に限定されないことができる、自発行動生成のメカニズムは、オペラントと古典的なコンディショニング、パターン認識、色覚やコースのコントロール。

Discussion

この実験では、高度な遺伝的モデル生物での実験状況を見渡す見事なコントロールを兼ね備えています。このプレゼンテーションで説明する手順を使用して、行動特性の様々な分子と神経生物学的基盤は、含めて、調査がこれらに限定されないが、自発的な行動生成のメカニズムは、オペラントと古典的条件付け、パターン認識、色覚やコースのコントロール。