$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Drosophila larva'nın ortamında koku bilgilerine yalnızca 21 işlevsel olarak farklı ORNs, faaliyetleri hangisini sonuçta larva davranış1,2,3,4belirlemek hissettim. Henüz, nispeten az hangi tarafından bu 21 ORNs faaliyetlerine duyusal bilgi kodlanmış mantığı hakkında bilinir. Böylece her larva ORN davranış için fonksiyonel katkılarıyla deneysel olarak ölçmek için gerek yoktur.
Drosophila larva ORNs tüm repertuar duyusal yanıt profilini ayrıntılı1,4,5, bireysel ORNs koku devre ve dolayısıyla katkılarıyla eğitim gördü, ancak gezinme davranışı büyük ölçüde bilinmeyen kalır. Zorluklar larva davranış çalışmaları, şimdiye kadar dağınık şekilde ve geçici tek ORNs etkinleştirmek için yetersizlik nedeniyle ortaya çıkmaktadır. Özellikle 19 21 Drosophila larva ORNs'harekete geçirmek odorants oluşan bir panel son zamanlarda açıklanan1idi. Her propil panelde, düşük konsantrasyonlarda, onun soydaş ORN sadece fizyolojik bir yanıt aydınlığa çıkartıyor. Ancak, normalde geleneksel davranış deneyleri için kullanılan yüksek konsantrasyonları her propil birden çok ORNs1,5,6fizyolojik yanıt aydınlığa çıkartıyor. Ayrıca, odorants Bu bölmedeki istikrarlı koku degradeler7,8oluşumu üzerinde bağlı davranış çalışmalar yorumlanması karmaşık hale volatilities çeşitli var. Son olarak, doğal olarak meydana gelen koku uyaranlara laboratuvar koşullarında çoğaltmak zordur zamansal bir bileşen var. Bu nedenle larva davranış aynı anda kayma ve zamansal bir şekilde tek tek ORNs etkinleştirilirken ölçebilen bir yöntem geliştirmek önemlidir.
Burada, yukarıda açıklanan larva izleme üzerinde avantajları vardır bir yöntem1,8deneyleri göstermektedir. Gershow ve ark. içinde açıklanan izleme tahlil elektronik kontrollü vanalar koku davranış arena8istikrarlı bir degrade korumak için kullanır. Ancak, karmaşık mühendislik koku uyarıcı kurulum oluşturmak ilgili düzeyi nedeniyle, bu yöntem diğer laboratuvarlarda çoğaltmak zordur. Ayrıca, özellikle tek ORNs etkinleştirmek için odorants kullanılmasıyla ilgili konuları çözülmemiş kalır. Mathew vd içinde açıklanan izleme tahlil daha basit bir koku iletim sistemi kullanır, ancak ortaya çıkan koku degrade test propil volatilite bağlıdır ve tahlil1uzun süreler için kararsız. Böylece, koku bir çekim gücü ile hafif bir çekim gücü yerine, bizim yöntem özgüllük avantajları ve ORN etkinleştirme kesin zamansal bir denetim vardır ve farklı güçlü koku degradeler oluşumu üzerinde bağımlı değildir.
Bizim yöntem kurmak kolaydır ve araştırmacılar Drosophila larva gezinti yönlerini ölçme baktılar için uygundur. Araştırmacı kendi favori sistemin neuron(s) tercih CsChrimson ifadede sürücü yapabiliyor olması koşuluyla bu tekniği diğer sistemleri modellemek için adapte. CsChrimson kanal rhodopsin, kırmızı kaymıştır bir sürümüdür. Larva'nın fototaksis sisteme görünmez dalga boylarında, aktif. Biz bu nedenle nöronların özgüllük, güvenilirlik ve tekrarlanabilirlik9ile faaliyet manipüle edebiliyoruz. Özel yazılım konuların boyut değişiklikleri için hesap yazılı değiştirerek, bu yöntem kolayca gezinme larvaları diğer böcek türleri için adapte olabilir.