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In questo articolo

  • Riepilogo
  • Abstract
  • Introduzione
  • Protocollo
  • Risultati
  • Discussione
  • Divulgazioni
  • Riconoscimenti
  • Materiali
  • Riferimenti
  • Ristampe e Autorizzazioni

Riepilogo

Viene presentato un protocollo per lo screening farmacologico ad alto rendimento per migliorare il sonno monitorando il comportamento del sonno dei moscerini della frutta in un modello di Drosophila anziana.

Abstract

Il sonno, una componente essenziale della salute e del benessere generale, presenta spesso sfide per le persone anziane che spesso soffrono di disturbi del sonno caratterizzati da una durata del sonno ridotta e schemi frammentati. Queste interruzioni del sonno sono anche correlate a un aumento del rischio di varie malattie negli anziani, tra cui diabete, malattie cardiovascolari e disturbi psicologici. Sfortunatamente, i farmaci esistenti per i disturbi del sonno sono associati a effetti collaterali significativi come il deterioramento cognitivo e la dipendenza. Di conseguenza, è urgentemente necessario lo sviluppo di nuovi, più sicuri e più efficaci farmaci per i disturbi del sonno. Tuttavia, l'alto costo e la lunga durata sperimentale degli attuali metodi di screening dei farmaci rimangono fattori limitanti.

Questo protocollo descrive un metodo di screening economico e ad alto rendimento che utilizza la Drosophila melanogaster, una specie con un meccanismo di regolazione del sonno altamente conservato rispetto ai mammiferi, rendendola un modello ideale per lo studio dei disturbi del sonno negli anziani. Somministrando vari piccoli composti ai moscerini anziani, possiamo valutare i loro effetti sui disturbi del sonno. I comportamenti del sonno di questi moscerini vengono registrati utilizzando un dispositivo di monitoraggio a infrarossi e analizzati con il pacchetto di dati open source Sleep and Circadian Analysis MATLAB Program 2020 (SCAMP2020). Questo protocollo offre un approccio di screening a basso costo, riproducibile ed efficiente per la regolazione del sonno. I moscerini della frutta, grazie al loro breve ciclo di vita, ai bassi costi di allevamento e alla facilità di manipolazione, sono soggetti eccellenti per questo metodo. A titolo di esempio, la Reserpina, uno dei farmaci testati, ha dimostrato la capacità di favorire la durata del sonno nei moscerini anziani, evidenziando l'efficacia di questo protocollo.

Introduzione

Il sonno, uno dei comportamenti essenziali necessari per la sopravvivenza umana, è caratterizzato da due stati principali: il sonno REM (Rapid Eye Movement) e il sonno NREM (Non-Rapid Eye Movement)1. Il sonno NREM comprende tre fasi: N1 (la transizione tra veglia e sonno), N2 (sonno leggero) e N3 (sonno profondo, sonno a onde lente), che rappresentano la progressione dalla veglia al sonno profondo1. Il sonno svolge un ruolo cruciale sia per la salute fisica che per quella mentale2. Tuttavia, l'invecchiamento riduce la durata totale del sonno, l'efficienza del sonno, la percentuale di sonno a onde lente e la percentuale di sonno REM negli adulti3. Gli individui più anziani tendono a trascorrere più tempo nel sonno leggero rispetto al sonno a onde lente, rendendoli più sensibili ai risvegli notturni. Con l'aumentare del numero di risvegli, il tempo medio di sonno diminuisce, con conseguente frammentazione del sonno negli anziani, che può essere associata a un'eccessiva eccitazione dei neuroni Hcrt nei topi4. Inoltre, il declino dei meccanismi circadiani legato all'età contribuisce a un cambiamento anticipato nella durata del sonno 5,6. In combinazione con la malattia fisica, lo stress psicologico, i fattori ambientali e l'uso di farmaci, questi fattori rendono gli anziani più suscettibili ai disturbi del sonno, come l'insonnia, il disturbo del comportamento del sonno REM, la narcolessia, i movimenti periodici delle gambe, la sindrome delle gambe senza riposo e la respirazione disturbata dal sonno 7,8.

Studi epidemiologici hanno dimostrato che i disturbi del sonno sono strettamente legati alle malattie croniche negli anziani9, tra cui la depressione 10, le malattie cardiovascolari11 e la demenza12. Affrontare i disturbi del sonno svolge un ruolo cruciale nel miglioramento e nel trattamento delle malattie croniche e nel miglioramento della qualità della vita degli anziani. Attualmente, i pazienti si affidano principalmente a farmaci come benzodiazepine, non benzodiazepine e agonisti del recettore della melatonina per migliorare la qualità del sonno13. Tuttavia, le benzodiazepine possono portare a una sottoregolazione dei recettori e alla dipendenza dopo un uso a lungo termine, causando gravi sintomi di astinenza al momento dell'interruzione14,15. Anche i farmaci non benzodiazepinici comportano rischi, tra cui demenza 16, fratture17 e cancro18. L'agonista del recettore della melatonina comunemente usato, il ramelteon, riduce la latenza del sonno ma non aumenta la durata del sonno e presenta problemi legati alla funzione epatica a causa dell'ampia eliminazione di primo passaggio19. L'agomelatina, un agonista del recettore della melatonina e antagonista del recettore della serotonina, migliora l'insonnia correlata alla depressione, ma comporta anche un rischio di danno epatico20. Di conseguenza, c'è un urgente bisogno di farmaci più sicuri per trattare o alleviare i disturbi del sonno. Tuttavia, le attuali strategie di screening dei farmaci, basate su esperimenti molecolari e cellulari combinati con sistemi automatizzati e analisi computerizzate, sono costose e richiedono molto tempo21. Le strategie di progettazione di farmaci basate sulla struttura, che si basano sulla struttura e sulle proprietà dei recettori, richiedono una chiara comprensione della struttura tridimensionale dei recettori e mancano di capacità predittive per gli effetti dei farmaci22.

Nel 2000, sulla base dei criteri del sonno proposti da Campbell e Tobler nel 1984 23, i ricercatori hanno stabilito semplici modelli animali per studiare il sonno 24, tra cui Drosophila melanogaster, che ha mostrato stati simili al sonno25,26. Nonostante le differenze anatomiche tra la Drosophila e gli esseri umani, molti componenti neurochimici e le vie di segnalazione che regolano il sonno nella Drosophila sono conservati nel sonno dei mammiferi, facilitando lo studio delle malattie neurologiche umane27,28. La Drosophila è anche ampiamente utilizzata negli studi sul ritmo circadiano, nonostante le differenze negli oscillatori principali tra mosche e mammiferi 29,30,31. Pertanto, la Drosophila funge da prezioso organismo modello per lo studio del comportamento del sonno e la conduzione di screening farmacologici correlati al sonno.

Questo studio propone un approccio semplice ed economico basato sul fenotipo per lo screening di farmaci a piccole molecole per il trattamento dei disturbi del sonno utilizzando mosche anziane. La regolazione del sonno in Drosophila è altamente conservatae il declino del sonno osservato con l'età può essere reversibile attraverso la somministrazione di farmaci. Pertanto, questo metodo di screening basato sul fenotipo del sonno può riflettere intuitivamente l'efficacia del farmaco. Nutriamo i moscerini con una miscela del farmaco in esame e del cibo, monitoriamo e registriamo il comportamento del sonno utilizzando il Drosophila Activity Monitor (DAM)32 e analizziamo i dati acquisiti utilizzando il pacchetto di dati SCAMP2020 open source in MATLAB (Figura 1). L'analisi statistica viene eseguita utilizzando software di statistica e grafici (vedi Tabella dei Materiali). A titolo di esempio, dimostriamo l'efficacia di questo protocollo presentando dati sperimentali sulla Reserpina, una piccola molecola inibitrice del trasportatore vescicolare delle monoamine che aumenta il sonno33. Questo protocollo fornisce un approccio prezioso per identificare i farmaci per il trattamento dei problemi del sonno legati all'età.

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Protocollo

Questo protocollo utilizza le mosche w1118 di 30 giorni del Bloomington Drosophila Stock Center (BDSC_3605, vedi Tabella dei materiali).

1. Preparazione dei moscerini della frutta invecchiati

  1. Preparazione del cibo
    1. Preparare il terreno di coltura standard per amido di mais mescolando 50 g/L di cornflakes, 110 g/L di zucchero, 5 g/L di agar e 25 g/L di lievito. Scaldare i cornflakes e il lievito con acqua per gelatinizzare, quindi sciogliere completamente tutte le sostanze.
    2. Quando il terreno si raffredda a 50-60 °C, aggiungere 6 mL/L di acido propionico e confezionarli prontamente in flaconi di coltura.
  2. Allevamento di mosche e preparazione di mosche invecchiate
    1. Allevare il ceppo w1118in bottiglie contenenti un terreno di coltura standard per amido di mais e mettere le bottiglie in un'incubatrice a temperatura costante a 25° C, 68% di umidità relativa, condizioni di illuminazione 500-1000 lux e un ciclo luce:buio di 12 h:12 h.
    2. Trasferire le mosche in una nuova bottiglia ogni 7 giorni in base al ciclo di crescita delle mosche, mantenendo costante l'età degli individui nella stessa bottiglia.
    3. Raccogli il nuovo lotto di mosche che si schiudono dalla bottiglia originale 3 giorni dopo averle trasferite e mettile in una nuova bottiglia. Seguendo il principio di cambiare la bottiglia ogni 7 giorni, saranno coltivati fino a circa 30 giorni di età.

2. Preparazione di alimenti medicinali e provette di vetro per il monitoraggio

NOTA: La procedura per la preparazione del tubo di vetro segue il lavoro di Jin et al. con modifiche34.

  1. Pulizia e asciugatura dei tubi di vetro
    1. Mettere il tubo di vetro (5 mm di diametro x 65 mm di lunghezza, vedi Tabella dei materiali) in un bicchiere grande, immergerlo e farlo bollire con acqua bidistillata per 20 minuti. Ripeti 3 volte.
    2. Rimuovere e avvolgere il tubo di vetro, sciacquare l'interno con acqua bidistillata 3-5 volte e metterlo in forno per l'asciugatura.
  2. Preparazione del terreno di coltura semplice (100 mL)
    1. Sciogliere 1,5 g di agar e 5 g di saccarosio in acqua bidistillata, scaldare e concentrare a 100 ml.
    2. Aggiungere 600 μL di acido propionico quando il mezzo si raffredda a circa 70 °C, impedendone la solidificazione utilizzando un bagnomaria a temperatura costante.
    3. Aggiungere circa 4 mL di terreno semplice e Reserpina (vedere Tabella dei materiali) in un becher piccolo da 10 mL fino a quando il farmaco raggiunge i 20 μM o 50 μM. Aggiungere dimetilsolfossido (DMSO) alla concentrazione dello 0,2% nel gruppo di controllo negativo.
  3. Preparazione delle provette di vetro contenenti il medicinale
    1. Per facilitare il flusso del fluido, inserire con cautela un tubo di vetro di lunghezza adeguata in un piccolo becher. Il fluido entrerà naturalmente nel tubo di vetro a causa della pressione atmosferica.
    2. Estrarre la provetta di vetro quando il terreno di coltura è completamente solidificato e pulire la parete esterna per ottenere una provetta di vetro di monitoraggio con un terreno di coltura contenente farmaci a un'estremità.
    3. Scaldare la paraffina solida in un becher fino a quando non si scioglie a 70 °C, mettere l'estremità del tubo di vetro vicino al cibo nel liquido di paraffina per circa 5 mm e rimuoverlo rapidamente. Attendere che la paraffina si solidifichi per sigillare l'estremità alimentare del tubo di vetro.

3. Disegno sperimentale e trattamento della mosca

  1. Progettare l'esperimento per il trattamento della mosca seguendo la Tabella 1.

4. Assemblaggio della Drosophila e monitoraggio del sonno

NOTA: La procedura per l'assemblaggio della Drosophila segue il lavoro di Jin et al.34 con modifiche.

  1. Anestetizzare le mosche con gas CO2 , metterle in provette di vetro sigillate in paraffina (una per provetta) e bloccare l'estremità non alimentare con un batuffolo di cotone assorbente per impedire la fuoriuscita delle mosche e garantire la circolazione dell'aria.
  2. Caricare i tubi sul monitor a infrarossi per monitorarli.
    1. Assemblare i tubi di vetro contenenti le mosche su un monitor a infrarossi nella stessa direzione e registrare il numero del monitor e il numero di foro corrispondenti a ciascun farmaco.
    2. Regola l'allineamento di ciascun tubo e fai in modo che i raggi infrarossi passino verticalmente attraverso il centro dell'intervallo di attività della mosca.
    3. Posizionare il monitor all'interno di un'incubatrice a 25 °C situata nella camera oscura del sonno delle mosche, seguendo le impostazioni specificate: temperatura di 25 °C, Zeitgeber 12 (ZT12) (equivalente all'ora locale delle 20:00) e ZT24 (equivalente all'ora locale delle 08:00). Questa configurazione assicura che le mosche sperimentino periodi alternati di 12 ore di luce e buio.
      NOTA: Cercare di non aprire la porta fino al completamento della raccolta dei dati di monitoraggio per mantenere un ambiente stabile nell'incubatrice durante il monitoraggio.
    4. Avviare il monitoraggio utilizzando il sistema DAM2 (vedi Tabella dei materiali).
    5. Una volta completato il monitoraggio, scaricare i dati raccolti in formato .txt dal sistema.

5. Trattamento dei dati

NOTA: L'elaborazione dei dati utilizzando il sistema DAM, DAMFileScan107 e SCAMP è stata eseguita secondo le istruzioni sui loro siti Web ufficiali (vedere la tabella dei materiali).

  1. Importare il file txt di cui sopra nel software DAMFileScan107 per la scansione e dividerlo secondo necessità per ottenere i dati del sonno.
    1. Impostare l'ora di inizio dei dati di segmentazione alle 8:01 (segmentazione di 1 minuto) o alle 8:00 (segmentazione di 30 minuti) della terza mattina dopo l'avvio dei monitoraggi e l'ora di terminazione è alle 8:00 di tre giorni dopo l'ora di inizio (Figura 2A1).
      NOTA: Le mosche devono adattarsi all'ambiente di monitoraggio per almeno un giorno. Quindi, è possibile impostare l'ora di inizio dei dati divisi alle 8 del mattino del terzo giorno dopo l'inizio del monitor.
    2. Suddividere i dati a intervalli di 1 minuto e 30 minuti. Modificare l'opzione "Lunghezza del contenitore" a 1 minuto, modificare l'opzione "Tipo di file di output" in File canale, rinominare ed emettere. Il metodo di segmentazione dei dati di 30 minuti è lo stesso di cui sopra (Figura 2A2-5).
      NOTA: Quando si esegue la segmentazione dei dati a intervalli di 1 minuto e 30 minuti, la ridenominazione finale dei due file deve essere coerente; in caso contrario, potrebbe essere illeggibile durante la successiva elaborazione Matlab. Se necessario, il nome del file può essere modificato dopo l'output per facilitare la differenziazione.
  2. Trattamento dei dati mediante SCAMP2020
    1. Aprire il pacchetto del programma SCAMP2020 in Matlab e fare doppio clic su Vecsey Sleep and Circadian Analysis MATLAB Program (SCAMP) (Figura 2B).
    2. Aggiungi la sua sottocartella "Vecsey SCAMP Scripts" al percorso, trova il file "scamp.m" in quella cartella ed eseguilo. Nella seguente finestra pop-up, selezionare le cartelle del processo 1 min e 30 min in sequenza (Figura 2C,D).
    3. Selezionare un monitor, fare clic su Carica singoli grafici per visualizzare l'anteprima (Figura 3A1) e controllare l'immagine visualizzata. Deselezionare il canale corrispondente delle mosche morte (Figura 3A2, Figura 3B).
    4. Ripetere i passaggi precedenti per controllare tutti i monitor.
    5. Rinominare ciascun canale in ciascun monitor in base al farmaco corrispondente da testare (Figura 3A3), selezionare tutti i monitor e fare clic su ANALIZZA dati selezionati per l'analisi (Figura 3A4).
    6. Per impostazione predefinita, selezionare Analizza per il contenitore scelto, selezionare Esporta dati e infine fare clic su GRAFICO 30 min Tipi di dati per tutti i giorni per gruppi selezionati e ESPORTA tutti i dati per visualizzare i risultati (Figura 3C).
  3. Selezionare il file denominato s30 dal file CSV, trovare il valore medio corrispondente e i dati di errore standard per ciascun monitor, eseguirne il backup in Excel per la modifica e la regolazione e incollarlo in GraphPad Prism (vedere Tabella dei materiali) per disegnare un diagramma dello stato del sonno (Figura 4A,B).
  4. Trova il file denominato "stdur" e calcola i valori medi del sonno diurno, notturno e totale per ogni mosca nell'arco di tre giorni (Figura 4A,C). Incolla i dati nel software Prism per completare il test delle differenze e disegnare un grafico.

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Risultati

La reserpina è un inibitore a piccola molecola del trasportatore vescicolare delle monoamine (VMAT), che inibisce la ricaptazione delle monoamine nelle vescicole presinaptiche, portando ad un aumento del sonno33. Gli effetti di promozione del sonno della reserpina sono stati esaminati in moscerini di 30 giorni, con il gruppo di controllo alimentato esclusivamente con il solvente dimetilsolfossido (DMSO). Nel gruppo Reserpina, i moscerini più anziani hanno mostrato un aumento significativo del so...

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Discussione

Il metodo descritto è adatto per lo screening rapido di farmaci per il sonno di piccole e medie dimensioni. Attualmente, la maggior parte dei principali metodi di screening dei farmaci ad alto rendimento si basa su livelli biochimici e cellulari. Ad esempio, vengono esaminate la struttura e le proprietà del recettore per cercare ligandi specifici che possano legarsi ad esso22. Un altro approccio prevede l'analisi della modalità di legame e della forza dei frammenti molecolari di farmaci selezio...

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Divulgazioni

Gli autori dichiarano di non avere interessi contrastanti.

Riconoscimenti

Ringraziamo i membri del laboratorio del Prof. Junhai Han per la loro discussione e i loro commenti. Questo lavoro è stato sostenuto dalla National Natural Science Foundation of China 32170970 a Y.T e dal "Cyanine Blue Project" della provincia di Jiangsu a Z.C.Z.

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Materiali

NameCompanyCatalog NumberComments
AgerBIOFROXX8211KG001
Artificial Climate BoxPRANDTPRX-1000Aofficial website:https://www.nbplt17.com/PLTXBS-Products-20643427/
DAM2 Drosophila Activity MonitorTriKineicsDAM2official website:https://www.trikinetics.com/
DAM2systemTriKineicsversion:v3.03official website:https://www.trikinetics.com/
DAMFileScanTriKineicsversion:1.0.7.0official website:https://www.trikinetics.com/
Dimethyl SulfoxideSIGMA276855
Drosophila Activity Monitoring IncubatorTritech ResearchDT2-CIRC-TKofficial website:https://www.tritechresearch.com/DT2-CIRC-TK.html
Drosophila BottlesBiologix51-17720official website:http://biologixgroup.com/goods.php?id=48
Drosophila: w1118Bloomington Drosophila Stock Center BDSC_3605
ExcelMicrosoftversion:Excel 2016official website:https://www.microsoftstore.com.cn/software/office/excel
Glass tubesTriKineticsPPT5x65official website:https://www.trikinetics.com/
MATLABR2022bMathWorksversion:9.13.0.2049777official website:https://ww2.mathworks.cn/products/matlab.html
PrismGraphPadVersion:Prism 8.0.1official website:https://www.graphpad.com/features
ReserpineMACKLINR817202-1g
SaccharoseSIGMA1245GR500
SCAMPVecsey LabN/Aofficial website:https://academics.skidmore.edu/blogs/cvecsey/

Riferimenti

  1. Le Bon, O. Relationships between REM and NREM in the NREM-REM sleep cycle: a review on competing concepts. Sleep Medicine. 70, 6-16 (2020).
  2. Krueger, J. M., Frank, M. G., Wisor, J. P., Roy, S. Sleep function: Toward elucidating an enigma. Sleep Medicine Reviews. 28, 46-54 (2016).
  3. Ohayon, M. M., Carskadon, M. A., Guilleminault, C., Vitiello, M. V. Meta-analysis of quantitative sleep parameters from childhood to old age in healthy individuals: developing normative sleep values across the human lifespan. Sleep. 27 (7), 1255-1273 (2004).
  4. Li, S. B., et al. Hyperexcitable arousal circuits drive sleep instability during aging. Science. 375 (6583), eabh3021(2022).
  5. Rodriguez, J. C., Dzierzewski, J. M., Alessi, C. A. Sleep problems in the elderly. Medical Clinics of North America. 99 (2), 431-439 (2015).
  6. Gulia, K. K., Kumar, V. M. Sleep disorders in the elderly: a growing challenge. Psychogeriatrics. 18 (3), 155-165 (2018).
  7. Wolkove, N., Elkholy, O., Baltzan, M., Palayew, M. Sleep and aging: 1. Sleep disorders commonly found in older people. Canadian Medical Association Journal. 176 (9), 1299-1304 (2007).
  8. Suzuki, K., Miyamoto, M., Hirata, K. Sleep disorders in the elderly: Diagnosis and management. Journal of General and Family Medicine. 18 (2), 61-71 (2017).
  9. Foley, D. J., et al. Sleep complaints among elderly persons - an epidemiologic-study of 3 communities. Sleep. 18 (6), 425-432 (1995).
  10. Yu, D. S. Insomnia Severity Index: psychometric properties with Chinese community-dwelling older people. Journal of Advanced Nursing. 66 (10), 2350-2359 (2010).
  11. Hoevenaar-Blom, M. P., Spijkerman, A. M., Kromhout, D., van den Berg, J. F., Verschuren, W. M. Sleep duration and sleep quality in relation to 12-year cardiovascular disease incidence: the MORGEN study. Sleep. 34 (11), 1487-1492 (2011).
  12. Rebok, G. W., Rovner, B. W., Folstein, M. F. Sleep disturbance and Alzheimer's disease: relationship to behavioral problems. Aging (Milano). 3 (2), 193-196 (1991).
  13. Schroeck, J. L., et al. Review of safety and efficacy of sleep medicines in older adults. Clinical Therapeutics. 38 (11), 2340-2372 (2016).
  14. Pericic, D., Strac, D. S., Jembrek, M. J., Vlainic, J. Allosteric uncoupling and up-regulation of benzodiazepine and GABA recognition sites following chronic diazepam treatment of HEK 293 cells stably transfected with alpha1beta2gamma2S subunits of GABA (A) receptors. Naunyn-Schmiedeberg's Archives of Pharmacology. 375 (3), 177-187 (2007).
  15. Lader, M. History of benzodiazepine dependence. Journal of Substance Abuse Treatment. 8 (1-2), 53-59 (1991).
  16. Chen, P. L., Lee, W. J., Sun, W. Z., Oyang, Y. J., Fuh, J. L. Risk of dementia in patients with insomnia and long-term use of hypnotics: a population-based retrospective cohort study. Plos One. 7 (11), e49113(2012).
  17. Kang, D. Y., et al. Zolpidem use and risk of fracture in elderly insomnia patients. Journal of Preventive Medicine and Public Health. 45 (4), 219-226 (2012).
  18. Kao, C. H., et al. Relationship of zolpidem and cancer risk: a Taiwanese population-based cohort study. Mayo Clinic Protocols. 87 (5), 430-436 (2012).
  19. Sateia, M. J., Kirby-Long, P., Taylor, J. L. Efficacy and clinical safety of ramelteon: an evidence-based review. Sleep Medicine Reviews. 12 (4), 319-332 (2008).
  20. Friedrich, M. E., et al. Drug-induced liver injury during antidepressant treatment: results of amsp, a drug surveillance program. The International Journal of Neuropsychopharmacology. 19 (4), pyv126(2016).
  21. Entzeroth, M., Flotow, H., Condron, P. Overview of high-throughput screening. Current Protocols in Pharmacology. Chapter 9, (2009).
  22. Ferreira, L. G., Dos Santos, R. N., Oliva, G., Andricopulo, A. D. Molecular docking and structure-based drug design strategies. Molecules. 20 (7), 13384-13421 (2015).
  23. Campbell, S. S., Tobler, I. Animal sleep - a review of sleep duration across phylogeny. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 8 (3), 269-300 (1984).
  24. Hendricks, J. C., Sehgal, A., Pack, A. I. The need for a simple animal model to understand sleep. Progress in Neurobiology. 61 (4), 339-351 (2000).
  25. Hendricks, J. C., et al. Rest in Drosophila is a sleep-like state. Neuron. 25 (1), 129-138 (2000).
  26. Shaw, P. J., Cirelli, C., Greenspan, R. J., Tononi, G. Correlates of sleep and waking in Drosophila melanogaster. Science. 287 (5459), 1834-1837 (2000).
  27. Ly, S., Pack, A. I., Naidoo, N. The neurobiological basis of sleep: Insights from Drosophila. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 87, 67-86 (2018).
  28. Jeibmann, A., Paulus, W. Drosophila melanogaster as a model organism of brain diseases. International Journal of Molecular Sciences. 10 (2), 407-440 (2009).
  29. Morse, D., Sassone-Corsi, P. Time after time: inputs to and outputs from the mammalian circadian oscillators. Trends in Neuroscience. 25 (12), 632-637 (2002).
  30. De Nobrega, A. K., Lyons, L. C. Drosophila: an emergent model for delineating interactions between the circadian clock and drugs of abuse. Neural Plasticity. 2017, 4723836(2017).
  31. Reppert, S. M., Weaver, D. R. Coordination of circadian timing in mammals. Nature. 418 (6901), 935-941 (2002).
  32. Koudounas, S., Green, E. W., Clancy, D. Reliability and variability of sleep and activity as biomarkers of ageing in Drosophila. Biogerontology. 13 (5), 489-499 (2012).
  33. Nall, A. H., Sehgal, A. Small-molecule screen in adult Drosophila identifies VMAT as a regulator of sleep. Journal of Neuroscience. 33 (19), 8534-8464 (2013).
  34. Jin, X., Gu, P., Han, J. Protocol for Drosophila sleep deprivation using single-chip board. STAR Protocols. 2 (4), 100827(2021).
  35. Kashyap, A., Singh, P. K., Silakari, O. Counting on fragment based drug design approach for drug discovery. Current Topics in Medicinal Chemistry. 18 (27), 2284-2293 (2018).
  36. Qi, W., Ding, D., Salvi, R. J. Cytotoxic effects of dimethyl sulphoxide (DMSO) on cochlear organotypic cultures. Hearing Research. 236 (1-2), 52-60 (2008).
  37. Nishimura, M., Ueda, N., Naito, S. Effects of dimethyl sulfoxide on the gene induction of cytochrome P450 isoforms, UGT-dependent glucuronosyl transferase isoforms, and ABCB1 in primary culture of human hepatocytes. Biological and Pharmaceutical Bulletin. 26 (7), 1052-1056 (2003).
  38. Solovev, I. A., Shaposhnikov, M. V., Moskalev, A. A. Chronobiotics KL001 and KS15 extend lifespan and modify circadian rhythms of Drosophila melanogaster. Clocks Sleep. 3 (3), 429-441 (2021).
  39. Cavas, M., Beltran, D., Navarro, J. F. Behavioural effects of dimethyl sulfoxide (DMSO): changes in sleep architecture in rats. Toxicology Letters. 157 (3), 221-232 (2005).
  40. Pfeiffenberger, C., Lear, B. C., Keegan, K. P., Allada, R. Locomotor activity level monitoring using the Drosophila Activity Monitoring (DAM) System. Cold Spring Harbor Protocols. 2010 (11), 5518(2010).
  41. Gilestro, G. F. Video tracking and analysis of sleep in Drosophila melanogaster. Nature Protocols. 7 (5), 995-1007 (2012).
  42. Branson, K., Robie, A. A., Bender, J., Perona, P., Dickinson, M. H. High-throughput ethomics in large groups of Drosophila. Nature Methods. 6 (6), 451-457 (2009).
  43. 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 (1), 64-67 (2013).
  44. Donelson, N. C., et al. High-resolution positional tracking for long-term analysis of Drosophila sleep and locomotion using the "tracker" program. Plos One. 7 (5), e37250(2012).
  45. Cichewicz, K., Hirsh, J. ShinyR-DAM: a program analyzing Drosophila activity, sleep and circadian rhythms. Communications Biology. 1, 25(2018).

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