Analyser le comportement larves de drosophile en réponse à une Stimulation des neurones olfactifs Optogenetic

Neuroscience

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Summary

Ce protocole analyse le comportement de navigation de larve de drosophile en réponse à la stimulation simultanée d’optogenetic de ses neurones olfactifs. Lumière de longueur d’onde de 630 nm permet d’activer les neurones olfactifs individuels exprimant une rhodopsine canal décalée vers le rouge. Mouvement larvaire est suivi en même temps, d’enregistrement numérique et analysées à l’aide du logiciel d’écriture personnalisée.

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Clark, D. A., Kohler, D., Mathis, A., Slankster, E., Kafle, S., Odell, S. R., et al. Tracking Drosophila Larval Behavior in Response to Optogenetic Stimulation of Olfactory Neurons. J. Vis. Exp. (133), e57353, doi:10.3791/57353 (2018).

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Abstract

La capacité des insectes pour naviguer vers les sources d’odeurs est basée sur les activités de leurs neurones récepteurs olfactifs de premier ordre (ORN). Alors qu’une quantité considérable de renseignements s’est dégagée au sujet de l’ORN réponses aux substances odorantes, le rôle d’Orn spécifiques à la conduite des réponses comportementales reste mal compris. Des complications dans les analyses de comportement résultant de différentes volatilités des substances odorantes qui activent individuels Orn, Orn multiples activées par odorisants unique et la difficulté à reproduire les variations temporelles naturellement observées en utilisant des stimuli olfactifs méthodes conventionnelles odeur-livraison en laboratoire. Nous décrivons ici un protocole qui analyse le comportement larve de drosophile en réponse à la stimulation simultanée d’optogenetic de ses Orn. La technologie optogenetic utilisée ici permet pour la spécificité de l’activation de l’ORN et un contrôle précis des patterns temporels d’activation ORN. Mouvement de larve correspondant est l’objet d’un suivi, enregistrés numériquement et analysées à l’aide personnalisé écrit logiciel. En remplaçant des stimuli odeur par des stimuli lumineux, cette méthode permet un contrôle plus précis de l’activation de ORN individuel afin d’étudier son impact sur le comportement des larve. Notre méthode pourrait être étendu afin d’étudier l’impact des neurones de projection de second ordre (PNs) ainsi que les neurones les (LNs) sur le comportement des larve. Cette méthode permettra donc une dissection complète de fonction circuit olfactif et complément des études sur les activités de neurones olfactifs comment traduisent aux réponses de comportement.

Introduction

Les informations olfactives dans l’environnement d’une larve drosophile sont captées par seulement 21 Orn fonctionnellement distinctes, les activités dont finalement déterminer comportement larvaire1,2,3,4. Pourtant, relativement peu est connu sur la logique par laquelle l’information sensorielle est codée dans les activités de ces 21 Orn. Il est donc nécessaire de mesurer expérimentalement la contribution fonctionnelle de chaque larve ORN au comportement.

Bien que le profil de réponse sensorielle de tout le répertoire de Drosophila Orn larvaires a été étudié en détail1,4,5, les contributions d’Orn individuels pour le circuit olfactif et donc comportement de navigation demeurent largement inconnus. Jusqu’ici, des difficultés dans les études de comportement larvaire, surgir en raison de l’incapacité à spatialement et temporellement activer Orn unique. Un panel de substances odorantes qui activent spécifiquement les 19 de la 21 Orn de larves de drosophile a été récemment décrit1. Chaque substance odorante dans le panneau, à faible concentration, suscite une réaction physiologique qu’à partir de ses apparenté ORN. Cependant, des concentrations plus élevées qui sont normalement utilisés pour les essais de comportement conventionnel, chaque substance odorante suscite des réactions physiologiques de plusieurs Orn1,5,6. En outre, odorisants dans ce panneau ont varié de volatilités qui compliquent l’interprétation des études de comportement qui dépendent de la formation d’odeurs stable dégradés7,8. Enfin, naturellement, des stimuli naturels odeur ont une composante temporelle qui est difficile à reproduire en laboratoire. Il est donc important de développer une méthode permettant de mesurer les comportement larvaire tout en activant simultanément Orn individuels de façon spatiale et temporelle.

Ici, nous démontrons une méthode qui a des avantages par rapport aux décrite précédemment suivi larvaire dosages1,8. Le suivi décrit dans Gershow al repose sur des soupapes de commandés électronique pour maintenir un gradient stable d’odeur dans l' arène de comportement8. Toutefois, en raison du niveau d’ingénierie complexe impliqué pour construire la configuration de stimulation d’odeur, cette méthode est difficile à reproduire dans d’autres laboratoires. En outre, les questions liées à l’utilisation des substances odorantes pour activer spécifiquement Orn unique demeurent irrésolues. Le test de suivi décrit dans Mathew et coll. utilise un système de livraison odeur plus simple, mais le gradient d’odeur qui en résulte dépend de la volatilité de la substance odorante test et est instable pour la longue durée de l' essai1. Ainsi, en remplaçant des stimuli odeur par des stimuli lumineux, notre méthode a les avantages de la spécificité et un contrôle temporel précis d’activation ORN et n’est pas tributaire de la formation de gradients de l’odeur des différentes forces.

Notre méthode est facile à mettre en place et convient pour les chercheurs qui s’intéressent à la mesure des aspects de la navigation larve de drosophile . Cette technique pourrait être adaptée à d’autres systèmes de modèle pourvu que le chercheur est capable de conduire l’expression de CsChrimson dans neuron(s) de leur système préféré de choix. CsChrimson est une version décalée vers le rouge de la rhodopsine canal. Il est activé à longueurs d’onde qui sont invisibles au système phototaxie de la larve. Nous sommes donc en mesure de manipuler l’activité des neurones avec la spécificité, la fiabilité et la reproductibilité,9. En modifiant la coutume écrite logiciel pour tenir compte des modifications de la taille des sujets, cette méthode pourrait être facilement adaptée pour les larves d’autres espèces d’insectes rampants.

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Protocol

1. construction d’un aréna de comportement et de préparer le matériel pour permettre la Stimulation de Optogenetic dans l’arène de comportement

  1. Pour construire un aréna de comportement privés de lumière, construire une boîte avec une dimension de 89 x 61 x 66 cm3 (35" L x 24" L x 26" H) faite de feuilles d’acrylique plexiglas couleur noire (3 mm d’épaisseur) (voir la Table des matières). Matériaux pour construire une telle boîte devraient être disponibles dans les quincailleries locales. Placez cette boîte sur un dessus de table dans la salle de comportement (Figure 1A).
  2. Montage d’une caméra USB 3.0 CCD monochrome munie d’un filtre de nm de long-pass 830 IR et une lentille de 8 mm F1.4 monture C (voir Table des matières) au centre du plafond de la boîte noire. Place deux LED infrarouge bandes (voir la Table des matières) sur le dessus de table afin d’éclairer les larves dans l’arène foncé (Figure 1A).
  3. Pour construire la plate-forme de LED, obtenir une plaque d’aluminium 22 cm × 22 cm carrée (préférence vaporisées avec un fini noir mat pour éliminer les reflets). Dans le centre de la plaque, à l’aide d’un couteau métal, découper un trou qui est assez grand pour s’adapter autour de la caméra CCD.
  4. Couvrir la plaque de métal avec l’éclairage de bande LED rouge (voir Table des matières). Soudez les fils bande lumineuse LED en série et faire passer les fils de bande dans un optocoupleur relais contrôlé par un microprocesseur de 2 b Raspberry Pi (voir la Table des matières) (Figure 1B et 2).
  5. Installer et configurer le système d’exploitation Ubuntu Mate/Raspian Jesse/Linux basé sur le processeur Raspberry Pi avant de brancher le relais opto-coupleur pour les bandes de LED. Raccordez un bloc d’alimentation pour alimenter les bandes LED et l’optocoupleur (Figure 2) (voir la Table des matières). Installez la plate-forme de LED autour de la caméra CCD (Figure 1B).
    NOTE : Ubuntu Mate v16.04 operating system est disponible gratuitement. Un ensemble de commandes Python basé simples peut être facilement adapté aux modèles de programme des stimuli lumineux LED (voir fiche de syntaxe).
  6. Veiller à ce rayonnement homogène en divers points de l’arène de comportement. Mesurer l’irradiance absolu à la surface de l’arène à l’aide d’un spectromètre et déterminer qu’il est ~1.3 W/m2 sur toute la surface de l’arène.
    NOTE : À cette intensité, pas de changements significatifs ont été observés en température au cours des expériences. Une autre étude10 utilisé un éclairement supérieur de ~1.9 W/m2 et n’observé aucun changement dans la température au cours des expériences.

2. préparation des larves de drosophile pour des Analyses de comportement

  1. Maintenir les mouches sur la nourriture volée standard (voir la Table des matières) à 25 ° C, 50-60 % HR et un cycle lumière/obscurité de 12 h/12 h.
  2. Afin d’exprimer les CsChrimson en une seule paire d’Orn, traverser les femelles vierges d’une lignée de SAMU-IVS-CsChrimson aux mâles d’une ligne OrX-Gal4 (« X » correspond à l’une des 21 récepteurs odeur larvaire (ou) gènes qui sont exprimés de façon unique chacune de 21 paires d’ORN)9,11.
    1. Alternativement, afin d’exprimer CsChrimson dans tous les 21 Orn larvaire, Croix des femelles vierges d’un SAMU-IVS-CsChrimson ligne aux mâles d’une ligne de Orco-Gal4 (« Orco » est le corécepteur s’exprime dans tous les 21 ORN).
    2. Utiliser le SAMU-IVS-CsChrimson ligne par lui-même comme témoin lors de ces expériences.
      Remarque : Les stocks mouches répertoriés ici sont tous disponibles au centre de Stock Drosophila Bloomington (voir Table des matières).
  3. Une fois les mouches mâles et femelles dans un croisement sont autorisés à s’accouplent et pondent pendant 48 h, transférez adultes dans un nouveau flacon.
    1. À la surface de la cuvette de nourriture contenant des oeufs, ajouter 400 µL d’un mélange contenant 400 rétinal en tout-trans µM (RTA) dissous dans le diméthylsulfoxyde (DMSO) et du sucrose de 89 mM dissous dans l’eau distillée.
      Remarque : La faible quantité de saccharose favorise l’alimentation larvaire de la solution de l’ATR. ATR est un cofacteur nécessaire pour régulariser CsChrimson expression9,10. ATR est sensible à la lumière.
    2. Une fois qu’ATR est ajouté pour les flacons de produits alimentaires contenant des oeufs, incuber les flacons dans l’obscurité pendant 72 h supplémentaires.
      NOTE : Alors que cette étude et les deux études susmentionnées n'ont pas observé les effets sur le comportement des larve en raison de l’ATR d’alimentation, il est recommandé de contrôler les effets de l’ATR alimentation en soumettant les lignées tests à la même quantité du mélange ci-dessus qui ne contient-elle pas de RTA.
  4. Extrait troisième stade larvaire (~ 120 h après la ponte) de la surface des aliments mouche en flottant à l’aide d’une solution de sucrose à haute densité (15 %). En utilisant un P1000 micropipette séparer les larves flottant à la surface de la solution de saccharose dans un bécher de verre de 1000 mL.
  5. Laver les larves 3 à 4 fois en échangeant 800 mL d’eau distillée fraîche dans le bol de verre chaque fois. Permettre aux larves se reposer pendant 10 min avant en les soumettant à l’analyse de comportement.

3. comportement Assay

  1. Maintenir une température constante (entre 22 et 25 ° C) et humidité (entre 50 et 60 % HR) dans la salle de comportement.
  2. Préparer le larvaire moyen rampant en verser 150 mL d’agarose fondu (1,5 %) dans un carré de 22 cm x 22 cm boîte de Pétri. Une boîte de Pétri est versé pour chaque essai de l’essai, les essais de 8 à 10 par expérience. Permettre d’agarose solidifier et refroidir pendant 1 à 2 h dans les boîtes de Pétri avant de les utiliser dans l’analyse de comportement.
    1. Transfert à pas plus de 20 sur les larves de troisième stade préparées pour le centre de Pétri (Figure 1C). Couvrir le plat de Pétri avec son couvercle. Placez la boîte de Pétri dans l’arène de comportement sous la caméra CCD.
      Remarque : Selon l’expérience, des essais de comportement sont effectués en général pendant 3 à 5 min. Si une substance odorante est utilisée dans le test pour offrir des repères de guidage, il a été observé que le gradient d’odeur qui en résulte reste stable pendant environ 5 min1. Les temps de dosage plus longs ne sont pas recommandés. Des effets délétères sur les larves due à une déshydratation ou exposition prolongée de feux rouges du nm 630 n’ont pas observés au sein de ces points dans le temps.
  3. Tourner sur le 850 nm infra rouge source lumineuse LED pour visualiser des larves dans la vidéo. Commencer la caméra CCD pour enregistrer le mouvement larvaire.
  4. En utilisant le logiciel associé au processeur de Raspberry Pi, programme de la procédure pour administrer des modèles appropriés de stimulation de la lumière rouge.
    Remarque : Un ensemble de commandes Python basé simples peut être facilement adapté aux modèles de programme des stimuli lumineux LED (voir fiche de syntaxe).

4. traitement des données et analyse

  1. Importer la vidéo enregistrée de chaque essai dans n’importe quel logiciel de programmation disponible comme Matlab.
  2. Obtenir les coordonnées XY de chaque larve dans un film en fonction du temps. Basé sur les limites du logiciel suivi, les larves de troisième stade de 15 – 20 peuvent être suivis dans un seul film1,8.
    Remarque : Un ensemble de simples codes Matlab (« Tracklarva ») qui peut être facilement adaptée aux conditions appropriées (voir la fiche de syntaxe) est fourni. Ce programme combine tous les essais lors d’une expérience et renvoie les coordonnées XY de chaque larve pendant toute la durée de l’essai (voir Syntaxe de code ci-dessous). Alternativement, on peut utiliser plusieurs programmes de base open source sont disponibles gratuitement pour les chercheurs. Par exemple JAABA (http://jaaba.sourceforge.net/)12.
  3. Utilisez les coordonnées XY générées pour tracer les trajectoires larvaires et à poursuivre l’analyse locomotion larvaire.
    1. Pour les analyses du comportement, utilisez navigation statistiques comme la vitesse, la courbure de la trajectoire, angle de position, segmenter les trajectoires individuelles de larves en alternant des séquences de courses et de tours.
    2. Pistes sont définis comme des périodes continues de mouvement vers l’avant. Tour à tour séparer les séries successives. Tour à tour est signalées lors de changements d’angles d’orientation de trajectoire sont > 45° (voir le fichier de syntaxe).
  4. Calculer les valeurs moyennes de vitesse exécution, exécutez longueur, course d’orientation et d’autres paramètres comme l’exige.
    Remarque : Un jeu de syntaxe simple pour extraire « fonctionne » et « s’arrête » de trajectoires larvaires est fourni (voir la fiche de syntaxe). Simple de Matlab ou d’Excel fonctions de base peuvent être appliquées aux données extraites pour calculer les valeurs de « vitesse d’exécution », « exécuter en longueur » etc.
  5. Représenter des données pour chaque indicateur comportemental en moyenne ± SEM

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Representative Results

Pour démontrer la spécificité de l’activation d’ORN, notre méthode a été appliquée avec succès pour déterminer l’impact des deux ORN différentes (ORN::7a et ORN::42a) activation (ORN exprimant soit Or7a ou Or42a) sur le comportement des larve (Figure 3). Conforme aux récentes études cet individu Orn larvaires est fonctionnellement distinctes1,10,13, nos données représentatives démontrent que quand ORN::7a exprimant CsChrimson a été stimulée par la lumière, il y avait un diminution significative de longueur de course par rapport aux animaux témoins. À l’inverse, lorsque ORN::42a exprimant CsChrimson a été stimulée par la lumière, il y avait une augmentation significative de longueur de course par rapport aux animaux témoins (Figure 3). Les données collectives analysées de ~ 100-120 titres larvaires ont été prélevés (n = 8) essais effectués pour chaque génotype. Les barres d’erreur représentent SEM Alors que nous décrivons ici uniquement un paramètre unique de comportement (longueur de course), nous constatons que chaque piste larvaire peut être analysé plus loin pour calculer les paramètres pour la vitesse, la courbure de la trajectoire, et corps plie1,8,13, 14,15. Plus de paramètres associés à directionalité comme angle de position, longueur et course de vitesse vers et partir des odeurs peuvent être obtenus si une source d’odeur est fournie sur un côté de l’arène1,8,13.

Afin de démontrer la capacité de notre méthode pour modifier la tendance temporelle d’activation ORN, nous avons fait varier notre relance pour alterner entre les feux marche. Nous avons soumis des larves exprimant SAMU -CsChrimson en ORN::42a à trois différents patterns temporels des stimuli lumineux pendant la période de ON s’allume (0,04 Hz, 1 Hz et constante). Ensuite, nous avons mesuré les changements dans les paramètres du comportement qui surviennent durant la phase de lights OFF → ON et lors de feux phase OFF →. Nous avons constaté que pour ORN::42a, différents patterns temporels de photostimulation a suscité des réactions comportementales différentes (Figure 4). Ces changements n’ont pas été observés chez les larves de contrôle qui n’expriment pas de SAMU-CsChrimson dans n’importe quel Orn. Ces résultats mettent en évidence l’importance de comprendre les tendances temporelles comment d’activation ORN contribuent au comportement animal.

Figure 1
Figure 1 : Arène de comportement et larvaire moyen rampant. (A) vue de l’arène de comportement de la boîte noire de la facade. La porte ouverte de l’arène révèle une caméra CCD, suspendue au plafond de la boîte. (B) vue de dessous d’une plate-forme métallique contenant des bandes lumière LED rouges utilisés pour les stimulations optogenetic est monté autour de la caméra CCD. (C) vue du milieu rampant larvaire utilisé dans l’essai de dessus. Avant le début de l’enregistrement de mouvement larvaire, ~ 20 larves lavées sont disposés le long du centre de la boîte de Pétri 22 cm x 22 cm par couche avec 1,5 % d’agarose. La boîte de Pétri contenant des larves est placé dans le centre de l’arène sous la caméra CCD et entre deux bandes de lumière de LED d’infra-rouge qui sont utilisés comme source de lumière pour la caméra. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 2
Figure 2 : Installation de Optogenetics. Une infographie montrant l’arrangement électronique pour le programme d’installation optogenetics. En bref, la lumière LED (630 nm) bandes sont connectés en série et fils de bandes sont acheminées vers un opto-coupleur connecté à un microprocesseur de 2 b PI framboise. Les bandes de lumière LED tant l’optocoupleur sont alimentés par une source d’alimentation. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 3
Figure 3 : Impact de l’activation lumineuse d’Orn individuels sur le comportement des larve. Courent le long des larves exprimant CsChrimson à ORN::7a et ORN::42a ont été touchés différemment comparé pour contrôler les larves lors de l’activation de lumière. Chaque barre représente la moyenne RI ± SEM (n = 8). Exécution de longueur des larves quand ORN::7a a été activé était significativement plus faible que la commande. Exécution de longueur des larves quand ORN::42a a été activé était sensiblement supérieur de contrôle. Les barres représentent la moyenne ± SEM (n = 8, test t de Student ; "* » est p < 0,05, « ** » est p < 0,001). S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 4
Figure 4 : Impact des différents patterns temporels d’activation ORN sur le comportement des larve. (A) trois patrons temporels des stimuli utilisés pour l’activation d’Orn. Stimulus a: 1 min constante lumière pendant, Stimulus b : 0,04 Hz photostimulation, Stimulus c: 1Hz photostimulation période LED ON en minute 2. (B) les larves ont été soumis aux trois modèles différents de légers stimuli décrits dans A. Chaque point représente le changement dans le comportement larvaire, sous chaque modèle des stimuli lumineux, lors de l’activation lumineuse passe de ON à OFF. Changer en « exécuter en longueur » (Av. longueur (OFF) - Av. courent la longueur (sur)) est tracée sur l’axe des abscisses. Changer en « exécuter en vitesse » (Av. vitesse (OFF) - Av. exécuter vitesse (sur)) est tracée sur l’axe des ordonnées. Le graphe de gauche (points gris) représente des larves de contrôle, les mesures et le graphique de droit (points rouges) mesures de larves exprimant CsChrimson dans ORN::42a. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Final Code PDF
Fichier supplémentaire de syntaxe: un ensemble de simples codes Matlab (« Tracklarva ») qui peut être facilement adaptée aux conditions appropriées. S’il vous plaît cliquez ici pour télécharger ce fichier.

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Discussion

Ici, nous avons décrit une méthode qui permet de mesurer le comportement larve de drosophile en réponse à l’activation simultanée d’optogenetic de neurones olfactifs. Décrit précédemment larvaire suivi des méthodes1,8 utilisent la technologie de livraison différentes odeurs pour activer Orn. Cependant, ces méthodes ne peuvent pas contrôler la spécificité ou les tendances temporelles de l’activation de ORN. Notre méthode permet de surmonter ces déficits en utilisant des stimuli lumineux au lieu de stimuli d’odeur pour un contrôle plus précis de l’activation de ORN.

Les matériaux nécessaires à la construction de l’aréna de comportement peut être obtenu à la quincaillerie locale et nécessite un minimum d’effort à l’Assemblée. L’électronique nécessaire pour préparer le module d’optogenetics est également facilement disponibles et construits. La méthode décrite ici utilise la lumière rouge pour activer une rhodopsine canal décalée vers le rouge (CsChrimson) exprimés dans les neurones spécifiques. Le comportement larvaire en réponse à l’activation de ORN correspondante est enregistré à l’aide d’une caméra CCD et mesurée à l’aide des logiciels personnalisés écrite fournie ici. Notre méthode permet aux chercheurs de demander des réponses à plusieurs questions qui n’étaient pas possibles avant : 1) quel est l’impact des modèles de différents stimulus olfactif sur la capacité de l’animal pour naviguer vers une odeur ? 2) semblable à ON-center et cellules ganglionnaires OFF-Centre dans la rétine mammifère16, existe-t-il des Orn qui répondent spécifiquement à une diminution des stimulus olfactifs en plus Orn qui répondent à une augmentation des stimuli olfactifs ? Enfin, notre méthode permet une variété d’applications futures, y compris la mesure de l’impact des neurones en aval dans le circuit olfactif (PNs et LNs) de navigation larvaire.

Bien qu’il y a plusieurs avantages à notre méthode, nous reconnaissons certaines limitations. On ignore si les effets de concentration observés avec des substances odorantes peuvent être facilement reproduits grâce à ce système. Alors que notre configuration actuelle ne permet pas cela, le module d’optogenetics peut être facilement modifié pour tenir compte des augmentations ou diminutions dans l’intensité du stimulus lumineux. À l’avenir, nous allons vérifier pour voir si évolution intensité du stimulus lumineux imite des effets de la concentration des substances odorantes. Techniques de génétique simples mouches peuvent servir à exprimer CsChrimson soit 21 toutes les paires d’Orn (à l’aide de Orco-Gal4) ou dans une seule paire d’Orn (aide individuelle ou-Gal4s). Cependant, la génétique complexe devait exprimer CsChrimson dans 1 < n < 21' neurones. Pour cette raison, il serait difficile de reproduire les effets observés avec des mélanges d’odeurs où les composants individuels du mélange obtenir des réponses de plus d’un ORN. Même si le comportement de navigation larvaire est considéré comme un comportement dimensionnel faible, nous reconnaissons que notre programme de suivi des larves pourrait être encore amélioré dans l’avenir en tenant compte des autres descripteurs comportementales basées sur la posture animale (par exemple probabilité de tête se tourne, corps coudes etc.)8,17. Notre étude a été limitée aux neurones sensoriels de premier ordre chez la larve. Une enquête plus approfondie est nécessaire avant que notre méthode peut être appliquée aux neurones de projection deuxième ordre et neurones les qui sont incorporés dans la région du cerveau lobe du cerveau18.

En résumé, notre méthode offre la possibilité de disséquer la fonction de chaque ORN dans le circuit olfactif simple et souple de la larve de drosophile . Ce faisant, notre méthode permettra à mise au point de modèles de calcul plus précis qui décrivent comment les signaux de l’odeur sont traduits en différentes sorties comportementales.

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Disclosures

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Acknowledgements

Ce travail a été soutenu par des fonds de démarrage de l’Université du Nevada, Reno et par NIGM de l’Institut National de la santé sous le numéro de licence GM103650 P20.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Video camera to capture larval movement
CCD Camera  Edmund Optics 106215
M52 to M55 Filter Thread Adapter Edmund Optics 59-446
2" Square Threaded Filter Holder for Imaging Lenses  Edmund Optics 59-445
RG-715, 2" Sq. Longpass Filter Edmund Optics 46-066
Electronics for optogenetic setup
Raspberry Pi 2B RASPBERRY-PI.org RPI2-MODB-V1.2
3 Channel programmable power supply newegg.com 9SIA3C62037092
8 Channel optocoupler relay amazon.com 6454319
630nm Quad-row LED strip lights environmentallights.com red3528-450-reel
850nm LED strips environmentallights.com wp-4000K-CC5050-60x2-kit
Software 
Matlab Mathworks Inc.
Ubuntu MATE v16.04 Nubuntu https://github.com/yslo/nubuntu
Other items
Plexiglass black acrylic Home Depot MC1184848bl
Fly food and other reagents
Nutrifly fly food Genesee Scientific 66-112
Agarose powder Genesee Scientific 20-102
22cm X 22cm square petri-dish VWR Inc. 25382-327
DMSO Sigma-Aldrich D2650
Sucrose Sigma-Aldrich 84097
All trans-retinal Sigma-Aldrich R2500
Flies
UAS-IVS-CsChrimson  Bloomington Drosophila Stock Center 55134
Orco-Gal4 Bloomington Drosophila Stock Center 26818
Or42a-Gal4 Bloomington Drosophila Stock Center 9970
Or7a-Gal4 Bloomington Drosophila Stock Center 23907

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Mathew, D., et al. Functional diversity among sensory receptors in a Drosophila olfactory circuit. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 110, 2134-2143 (2013).
  2. Ramaekers, A., et al. Glomerular maps without cellular redundancy at successive levels of the Drosophila larval olfactory circuit. Current biology : CB. 15, 982-992 (2005).
  3. Couto, A., Alenius, M., Dickson, B. Molecular, anatomical, and functional organization of the Drosophila olfactory system. Current biology : CB. 15, 1535-1547 (2005).
  4. Kreher, S. A., Kwon, J. Y., Carlson, J. R. The molecular basis of odor coding in the Drosophila larva. Neuron. 46, 445-456 (2005).
  5. Kreher, S. A., Mathew, D., Kim, J., Carlson, J. R. Translation of sensory input into behavioral output via an olfactory system. Neuron. 59, 110-124 (2008).
  6. Hallem, E. A., Carlson, J. R. Coding of odors by a receptor repertoire. Cell. 125, 143-160 (2006).
  7. Monte, P., et al. Characterization of the larval olfactory response in Drosophila and its genetic basis. Behav Genet. 19, 267-283 (1989).
  8. Gershow, M., et al. Controlling airborne cues to study small animal navigation. Nature methods. 9, 290-296 (2012).
  9. Klapoetke, N. C., et al. Independent optical excitation of distinct neural populations. Nature methods. 11, 338-346 (2014).
  10. Hernandez-Nunez, L., et al. Reverse-correlation analysis of navigation dynamics in Drosophila larva using optogenetics. eLife. 4, (2015).
  11. Brand, A. H., Perrimon, N. Targeted gene expression as a means of altering cell fates and generating dominant phenotypes. Development. 118, 401-415 (1993).
  12. Kabra, M., Robie, A. A., Rivera-Alba, M., Branson, S., Branson, K. JAABA: interactive machine learning for automatic annotation of animal behavior. Nature methods. 10, 64-67 (2013).
  13. Newquist, G., Novenschi, A., Kohler, D., Mathew, D. Differential contributions of Olfactory Receptor Neurons in a Drosophila olfactory circuit. eNeuro. 3, (2016).
  14. Schulze, A., et al. Dynamical feature extraction at the sensory periphery guides chemotaxis. eLife. 4, (2015).
  15. Tastekin, I., et al. Role of the Subesophageal Zone in Sensorimotor Control of Orientation in Drosophila Larva. Current Biology. 25, 1448-1460 (2015).
  16. Famiglietti, E. V., Kolb, H. Structural basis for ON-and OFF-center responses in retinal ganglion cells. Science. 194, 193-195 (1976).
  17. Luo, L., et al. Bidirectional thermotaxis in Caenorhabditis elegans is mediated by distinct sensorimotor strategies driven by the AFD thermosensory neurons. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 111, 2776-2781 (2014).
  18. Berck, M. E., et al. The wiring diagram of a glomerular olfactory system. eLife. 5, (2016).

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