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요약

초파리 melanogaster의는 자발적인 운동 활성 등의 행동에 영향을 미치는 유전 적 또는 환경 적 조작을 공부에 유용하다. 여기에서 우리는 적외선 빔과 자발적인 운동 활성을 정량화하는 데이터 분석 소프트웨어와 함께 모니터를 활용하는 프로토콜을 설명합니다.

초록

초파리는 동작에 영향을 미치는 환경 적, 유전 적 조작을 연구하는 훌륭한 모델 생물로 사용되어왔다. 하나의 문제는 자연 전위의 활동이다. 여기에서 우리는 초파리 인구 모니터를 한 번에 몇 일 동안 파리의 자발적인 운동 활성의 지속적인 모니터링을 할 수있는 추적 시스템을 이용하여 우리의 프로토콜을 설명합니다. 이 방법은, 간단하고 안정적​​이며 목표이며 노화, 성별, 음식의 칼로리 함량의 변화, 약물의 첨가, 또는 인간의 질병을 모방 유전자 조작의 영향을 조사하는데 사용될 수있다.

서문

초파리는 초파리는 이러한 학습과 기억, 사회적 상호 작용, 공격성, 약물 남용, 수면, 감각 기능, 구애, 1,2 짝짓기와 같은 복잡한 동작을 기본 메커니즘을 연구 할 수있는 중요한 모델 생물로 사용되었습니다. 여러 프로토콜을 통해 연구되어 하나의 문제는 자연 전위의 활동이다. 부정적 geotaxis는 초파리 활성을 측정하기 위해 개발 된 첫번째 방법 중 하나이며,이 프로토콜은 초파리는 1,3 용기의 바닥에 진탕 후에 바이알의 소정 높이에 도달 파리의 비율을 측정하는 것을 포함한다. 이 방법은 간단 저렴 있다는 장점을 가지고 있으며, 그것은 임의의 실험실에서 수행 할 수있는 특수 장비를 필요로하지 않기 때문이다. 그것은 비행 이동에 대한 서로 다른 유전자 조작의 효과를 연구 할 수있는 중요한 검사 도구로 사용되어왔다. 그러나, 시간과 노동 집약적이다ND 인해 튜브 및 인간 기록의 변수 흔들림에 바이어스의 가능성이 있습니다.

부정적인 geotaxis 방법은 바닥에 파리의 흔들림 다음 비행 튜브의 사진을 소요 신속한 반복 부정적인 Geotaxis (RING) 방법 4,5의 개발에 따라 향상되었다. 이 프로토콜의 장점은 감도와 동시에 비행 튜브의 다수의 테스트 가능성이다. 그러나,이 프로토콜은 여전히​​ 인간의 오류의 가능성을 가지고 있으며, 단지 부정적인 geotaxis을 측정합니다. 다른 실험실 운동 활성 (6)을 결정하기 위해 문화 유리 병에 간단한 관찰을 사용했습니다.

최근 플라이 운동 활성을 측정하기위한 몇개의 비디오 레코딩 시스템이 개발되었다. 하나의 비디오 감시 프로토콜 (7)를 기록하기 전에 조정을위한 시간을 제공한다. Slawson 등에 의해 기술 된 방법은. 또한 movemen을 중지 공기 펄스를 사용잠재적으로 동물 7 스트레스 요인이 될 수있는 기록의 시작 때까지 t. 이 방법은 평균 속도, 최고 속도, 운동 시간 소비 등 다른 입체 추적 시스템은 자유 비행 이륙 8 ~ 0.2 초 동안 개인 비행의 최대 속도를 측정에 대한 정보를 제공합니다. 입체 영상 감시 프로토콜은 GFP와 플라이 9 이동성을 결정하는 형광의 검출을 허용하는 필터가 장착되어 여러 개의 카메라를 발현 파리를 이용한다. 이 프로토콜에 파리 인해 초파리 문화의 형태에 잠재적으로 원통형의 비행 패턴을 나타내는 경향은 10 유리 병. 이 방법은 두 파리 11의 자발적인 움직임을 측정 할 수있는 돔을 사용하여 향상되었다. 자동으로 모니터링하고 초파리의 개인 및 사회적 행동을 정량화하기 위해 카메라를 사용하는 높은 처리량 방법은 (12)을 설명하고있다. ZOU 등알은. 마시고, 먹고, 비행, 이동, 수명 행동과 같은 휴식 등의 움직임을 기록하는 두 개의 컴퓨터를 이용한 카메라를 사용, 또는 개별 tephritid 과일의 죽음은 13 비행 행동 모니터 시스템 (BMS)을 개발했다. 몇 가지 다른 비디오 시스템은 플라이 행동 활동을 모니터링 14,15 개발되었다.

여기에서 우리는 인구의 모니터를 이용하여 초파리의 활동을 정량화하는 방법을 설명합니다. 이 모니터는 12 시간 매일 밤 빛주기에 25 ° C에서 온도 및 습도 제어 인큐베이터에 보관되어 있습니다. 각 인구 모니터는 세 가지 서로 다른 높이에 위치 반지에 배치 적외선 빔을 가지고 있습니다. 비행 고리 간 이동을 할 때마다 그것이 독립적 레코드 마이크로 프로세서에 의해 기록 및 바이알 내에 파리의 활성을 계산한다 적외선 빔을 방해. 마이크로 프로세서는 사용자 정의 interva의 컴퓨터에 유리 병에서 전체 활동을 업로드저 사람은 1 초에서 60 분 다를 수 있습니다. 여기에서 설명하는 방법은 파리가 새로운 환경에 적응하기위한 충분한 시간을 제공하고 파리의 120 개의 인구의 자발적인 운동 활성을 동시에 측정 할 수 있습니다. 또한, 우리는 음식의 준비를 설명하는 유지 비행, 이동 인구 온도 조절 인큐베이터에서 모니터 및 결과에 영향을 미칠 수있는 잠재적 요인을 설정. 이 방법은 서로 다른 환경 적 또는 유전 적 변형이 파리의 자발적인 운동 활성에 미치는 영향을 연구하기 위해 이용 될 수있다.

프로토콜

주 : 캔톤-S 균주 미니애폴리스 스톡 센터로부터 얻은 표준 야생형 배경 라인이다.

1. 음식 준비와 음식 1000 ㎖를위한 레시피

참고 :이 섹션은 음식 준비를위한 프로토콜을 설명합니다. 큰 금속 냄비는 한 번에 음식의 약 18 L를 준비하는 데 사용됩니다. 여기에 설명 된 프로토콜은 소형화 및 1,000 ml로의 H 2를 O를 사용합니다 음식은 두 번 멸균된다.

  1. 643 ㎖의 물에 113g의 자당과 28g의 양조 효모를 혼합. 15 분에 걸쳐 혼합하는 교반 막대와 25 ° C에서 핫 플레이트 세트에 재료를 둡니다.
  2. 20 분 동안 오토 클레이브 음식 솔루션입니다.
  3. 268 ㎖의 물에 49g의 옥수수 가루 8.1 g 한천을 혼합 단계 1.2에 설명 된 멸균 식품 혼합물에 추가 할 수 있습니다. 큰 숟가락 또는 털과 잘 섞는다.
  4. 20 분 동안 오토 클레이브 음식을 혼합.
  5. 접시에 음식을 넣고 교반 막대를 일정하게 혼합으로 냉각 할 수 있습니다. 나는F 추가 솔루션은 60 ° C에서 설정 뜨거운 접시에 음식을 유지하고 음식은 필요한 온도에 도달하면 솔루션을 추가, 같은 미페프리스톤 (RU486)로, 음식에 추가해야합니다.
  6. 10.7 ㎖를 100 % EtOH를 2.4 g의 tegosept 녹여 완전히 용해하고 약 15 분 동안 혼합하는 교반 냉각 판에 계속.
  7. 음식의 온도가 60 ° C 일 때 음식에 tegosept 솔루션을 넣고 잘 섞는다.
  8. 넓은 유리 병에 음식의 약 10 ㎖를 부어 펌프 또는 식품 디스펜서를 사용합니다. 한 번에 100 폭, 플라스틱 병 (1 트레이)에 동시에 음식을 따를 수있는 음식 분배기를 사용하여.
  9. 킴 와이프와 치즈 천으로 유리 병을 커버하고 냉각하는 12 ~ 24 시간 동안 상온에서 음식을 둡니다. 4 ° C에서 음식을 보관 3 ~ 4 주 이내에 사용합니다. 비행 작업에 사용하기 전에 실온에 음식을 따뜻하게.

유리 작은 유리 병 2. 준비

  1. 1 단계에 나열된 프로토콜에 따라 음식을 준비합니다.
  2. 인구 모니터에 맞는 크기의 각이 좁은 유리 병,에 음식을 나누어지는 5 ㎖. 식품이 금액 인구 모니터의 최저 링 아래에있을 정도로 낮아야한다.
  3. 음식은 실온으로 냉각 한 후 스폰지 플러그와 튜브를 커버하고 최대 2 주 동안 4 ° C에 보관하십시오. 바이알 중에 음식의 양이 다소 낮은이므로, 어떤 건조를 막기 위해 두 주 안에 음식을 사용하는 것이 최선이다.
  4. 사용하기 전에 실온에 튜브를 따뜻하게.

부모 파리의 3. 유지

  1. 표준 실험실 음식과 넓은 플라스틱 병에 파리를 성장하고 12 시간 빛 / 어둠주기에 25 ° C에서 가습, 온도 제어 환경 챔버에 튜브를 유지. 일광 기간이 실험실 6:00 AM에 시작합니다.
  2. 오전 맑은 성인 부모 파리가 수집 될에서 병에서 파리.
  3. 새로 eclosed flie 수집s와 우화가 여성의 파리가 처녀임을 확인 후 8 시간 내에서 CO 2 패드의 성별을 구분합니다. 파리는 우화 후 8 시간을 짝짓기를 시작합니다.
  4. 처녀 남성과 여성의 파리가 5 세 및 10 일 사이가되면, 표준 음식과 상단에 활성 효모의 여러 곡물 유리 병에 10 명의 남성과 10 여성의 파리를 넣어.
    참고 : 파리의 동일 번호를 사용하고 이틀 동안 바이알​​에서 그들을 유지하여 유충의 밀도를 제어. 활성 효모의 첨가가 계란 생산을 촉진합니다.
  5. 짝짓기를하고 2 일 동안 12 시간의 빛 / 어둠주기 25 ° C에서 온도 제어 환경 챔버에 알을 낳기 위해 파리를 유지합니다. 부모의 파리의 5 ~ 10 병을 설정합니다.
  6. 매일 새로운 플라스틱 유리 병에 파리를 전달하고 25 ℃의 인큐베이터에서 계란 유리 병을 유지

실험 파리의 4. 컬렉션

  1. 구일 후 파리는 유리 병에서 eclose 시작합니다 어디 parentaL 파리 (단계 3.6에 설명.) 계란을 마련했다. 명확하고 첫날 eclosed 파리를 버리고 인큐베이터에 유리 병을 반환합니다. 1 일에 eclosed 파리의 대부분은 여성이다. 파리의 더 많은 동기 인구는 2 일에 eclose됩니다.
  2. CO 2 패드에 24 시간 장소에 새로 eclosed 파리에서와 붓 또는 금속 스푼 (25) 남성과 유리 병 당 25 여성 파리를 수집합니다. CO 2의 영향을 최소화하기 위하여 짧은 시간 동안 CO 2 패드에 날아 유지. 유리 병에 우화의 일을 기록합니다. 실험과 통제 그룹에 대해 적어도 5 복제 튜브를 조립합니다.
  3. 12 시간 조명 / 어두운주기 25 ° C에서 온도 제어 환경 챔버 튜브를 유지합니다.
  4. 깔때기를 사용하여 매일 새로운 플라스틱 유리 병에 파리를 전달합니다.
  5. 실험에 대해 원하는 연령에 도달 할 때까지 파리를 나이.

5. 모바일 모니터 설정

  1. 장소인구는 온도 조절 배양기에서 모니터링합니다.
  2. PSIU 하나의 개구부에 5 개별 모니터를 연결할 수있는 5 방향 스플리터 (멀티 라인)을 통해 전원 공급 장치 인터페이스 유닛 (PSIU)에 4 - 와이어 전화 케이블로 각각의 모니터를 연결합니다. 도 1a 및도 2b를 참조하십시오.
  3. 라인 전원 콘센트 (100-240V)에 PSIU를 연결합니다. 2 결합 PSIU 잭 중 하나에 전원 공급 장치의 출력 커넥터를 연결합니다. 제대로 연결되면 인접한 녹색 표시등이 녹색으로 점등됩니다.
  4. 범용 직렬 버스 (USB) 하드웨어에 PSIU를 연결합니다. 데이터 기록을위한 매킨토시 또는 Windows PC와 USB 하드웨어 사이에 USB 케이블을 연결합니다. 이 컬렉션은 한 번에 일 동안 실행되므로 데이터 만 수집을 위해 전용 컴퓨터를 가지고 가장 좋은 것입니다.
  5. USB 소프트웨어 (PSIUdrivers.zip)를 다운로드합니다. USB 드라이버 소프트웨어는 전원 공급 인터페이스가 사용 번만 다운로드해야한다. 그것은을 합성컴퓨터 프로그램 및 PSIU / 운동 모니터 간의 데이터 링크. PC 용 COM 포트와 매킨토시에 대한 간단한 시리얼 포트를 사용합니다.
  6. 제조 업체 메모 308.pdf에서 제공하는 지침에 따라 매킨토시 OSX (인텔) 또는 윈도우 PC (XP/Vista/7에) 프로그램을 컴퓨터 프로그램을 다운로드합니다.
  7. 컴퓨터 프로그램을 시작하고 환경 설정, 조명 또는 모니터를 클릭하여 프로그램을 설정합니다. 사용자가 프로그램을 중지하려면 "종료"를 선택 할 때까지 프로그램이 실행됩니다. 컴퓨터 프로그램이나 컴퓨터를 종료하면 모니터는 빔 중단을 계산하는 것입니다 만, 프로그램이 다시 시작될 때까지 수는 기록되지 않습니다. 이 경우 첫 번째 읽기는 PSIU 컴퓨터에 데이터를 전송 마지막으로 이후의 모든 수를 포함 할 것이다.
  8. 기본 설정 탭을 선택하고 시리얼 포트, PC에 대한 Macintosh 및 COM에 대한 PSIU을 선택합니다.
  9. 읽기 초 범위 간격, 분 또는 시간을 선택합니다.
    10. <리> 모니터를 선택 : 각 모니터 제조업체가 주어진 고유 번호가 있습니다. 제조업체가 모니터에 부여 된 번호에 해당하는 모니터 범위를 선택합니다.
  10. 조명 상자 : 소프트웨어의 모니터 번호 옆에 녹색 등으로 표시되는 모든 모니터가 제대로 연결되어 있는지 확인합니다. 붉은 빛은 연결이 손실되어 있음을 나타냅니다, 그리고 블랙 박스는 시스템이 꺼져 있거나 잘못 설정되어 있음을 나타냅니다.

6. 실험 설정하기

  1. 4 ° C에서 음식을 포함하는 유리 튜브를 제거하고 실내 온도로 따뜻하게 할 수 있습니다.
  2. CO 2 패드에 같은 나이의 별도의 남성과 여성의 파리. 노화 연구의 경우는 같은 어린 나이의 3 일 등의 이동 연구를 시작하는 것이 가능하다.
  3. 음식을 포함하는 각 유리 병에 10 남성 10 여성의 파리를 넣습니다. 파리의 각 실험 및 제어 라인에 대해 각 성별 적어도 세 튜브를 사용합니다.
  4. VI를 유지파리가 파리를 보장하기 위해 CO 2를 복구 할 때까지 그들의 편에서 루게릭 병은 음식에 집착하지 않습니다. 약 오전 8시와 CO 2에서 회복하기 위해 실온에서 약 2 시간 동안 그들을두고 별도의 파리.
  5. 인큐베이터에 보관 인구 모니터 내부의 튜브를 놓습니다.
  6. 파리는 그들이 새로운 환경에 적응하도록 인큐베이터에 넣고 후 첫 24 시간 내에 수집 된 데이터를 폐기하십시오.
  7. 식품의 건조를 방지하기 위해 새로운 유리 병에 3 ~ 4 일 후에 파리를 전달합니다. 파리가 사망하는 경향이 있습니다 또는 40 세 일에 또는 이전하는 경우, 하루 2 수집 2 일의 데이터를 사용 후 파리를 전달합니다. 또한, 적절한 반복 실험을 위해 그룹 당 세 개 이상의 작은 유리 병을 사용합니다. 죽은 파리와 유리 병의 데이터는 무시하고 분석에 포함되지해야합니다.

7. 활동 모니터를 실행하고 전체 자발적인 활동을 계산

  1. 환경 설정을 선택 - 데이터 수집 간격을 <.BR /> 참고 : 컴퓨터 프로그램은 수 일초에서 60 분까지 간격으로 데이터의 수집. 10 및 30 분 기간이 시점의 절대적인 수가 않고도 이동성에 대한 충분한 정보를 제공하는 것으로 밝혀졌다. 선택된 기간에, 프로그램은 컴퓨터 모니터마다 현재의 전체 개수를 보내고 제로부터 다시 카운팅을 시작한다. 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 데이터 시스템에 의해 생성 된 새로운 폴더에 데이터를 저장한다. 각 모니터에 수집 된 데이터는 별도로 저장하고, 개별 텍스트 문서는 각각의 병에 대해 생성됩니다. 데이터는 지속적으로 한 프로그램이 작동으로 수집됩니다.
  2. 실험의 끝에, 윈도우 PC (XP/Vista/7에) 프로그램 매킨토시 OSX위한 FileScan110X (인텔) 또는 SystemMB108를 사용하여 데이터를 검사한다.
    참고 : 스캔 프로그램은 중복 측정 값을 제거하고 녹화가 완료되었는지 확인합니다.
  3. 특정 시간과 P 내에서 수집 된 데이터를 저장일 eriod. 실험 이름을 선택하고 분석을위한 컴퓨터 데이터 폴더에서 파일을 복사합니다.
    주 :이 때, 활동 간격은 변경 될 수 있고, 다른 사람으로 변환. 원래의 데이터는 컴퓨터 데이터 폴더에 저장 유지되며, 한 파일이 삭제되지 않는 한 취득 할 수있다.

8. 데이터 분석

  1. 데이터 분석을 위해 Excel 스프레드 시트의 열로 텍스트 파일에서 수집 된 데이터를 복사합니다. 이 소프트웨어에 의해 수집 된 데이터는 연구자가 선택한 일정 기간 동안 하나의 모니터에서 전체 활동을 나타내는 숫자가 포함 된 열,에 있습니다.
    주 : 각 모니터에 대해 수집 된 데이터는 별도의 텍스트 파일에 있습니다. 각 모니터의 32 열이 있습니다. 처음 여섯 열은 비어 있습니다 만 0을 포함; 다음 세 중간에 하부 링에서 수집 된 데이터를 포함하고, 톱 링으로. 그들은 임의의 데이터를 포함하지 않기 때문에 채널의 나머지 부분이 삭제 될 수있다. 각 링을 출력시간 당 하나의 값. 그림 2의 원 데이터의 스크린 샷을 참조하십시오.
  2. 적외선 광선 중에서 세 개의 서로 다른 높이에서 수집 활동의 합을 나타내는 각 모니터의 소망의 시간 이내에 전체 활성을 계산한다.
    주 : 시간이 몇 시간이 24 시간 또는 몇 일에 이르기까지 다양 할 수 있습니다.
  3. 평균 운동 활성 및 3 생물은 복제를 나타내는 3 감시자 사이의 표준 편차를 결정합니다.
    주 : 데이터는 테스트의 개수를 이용하여 통계적인 유의성을 분석 할 수있다. 양측 학생의 t-시험, 분산의 일방 분석 (ANOVA) 및 Tukey에 HSD 사후 시험 자발적인 운동 활성 (16)은 24 시간에 여러 환경 적 또는 유전자 조작의 효과를 결정하기 위하여 사용될 수있다. 사용될 수 있고, 이전에 17을 발행 한 다른 프로그램의 수가있다.

결과

초파리의 자발적인 운동 활성 플라이 성 (그림 3A), 식품 (그림 3B)의 칼로리 내용과 빛 / 어둠주기에 따라 달라집니다. 빛이 꺼져되면 즉시 활동이 극적으로 감소한다. 그림 3a는 남성과 여성의 파리의 전위의 활동 기록 24 시간을 보여줍니다. x 축에 별표는 빛이 꺼져 된 시간을 표시하고 어두운주기에 전환. 그림 3b는 옥수수 음식에 3 일 ...

토론

파리의 자발적인 운동 활성은 연령, 유전 적 배경, 성별 2,13,18,19와 같은 많은 요인에 의해 영향을 받는다. 또, 식품, 환경의 온도, 다른 약물의 첨가, 및 주 / 야간 라이트 사이클의 칼로리 함량 등의 환경 요인 플라이 활동에 영향을 미칠 수있다. 예를 들어, 같은 연령의 남성 파리는 여성 (그림 1)에 비해 더 높은 자발적인 신체 활동이있다. 따라서, 같은 나이와 성별의 파리는 ?...

공개

우리는 공개 아무것도 없어.

감사의 말

이 작품은 국립 보건원 (BR에 AG023088)에서 부여에 의해 지원되었다.

자료

NameCompanyCatalog NumberComments
Sucrose FCC Food Grade 100 LB,Fisher Scientific MP BiomedicalsICN90471380
Brewer’s YeastFisher Scientific MP BiomedicalsICN90331280
Drosophila Agar FineSciMartDR-820-25F
CornmealFisher Scientific MP BiomedicalsICN90141125
Methyl4-hydroxybenzoate, tegoseptSigmaH5501-5KG
EtOHPharmco-AAPER111000200
Active Dry YeastFisher ScientificICN10140001
Fly CO2 padLabScientificBGSU-7
Stereo MicroscopeOlympusSZ40
Drosophila carbon dioxide (CO2) tankAirgasUN1013
Small paint brush for pushing the flies
Shell vial wideFischer ScientificAS519
Buzzplugs for wide plastic vialsFischer ScientificAS275
Glass vials (25 x 95 mm)Fischer Scientific Kimble 60931-8AS-574
Sponge plugs for glass vialsSciMartDR-750
Drosophila Food DispenserApplied Scientific (Fischer Scientific)AS780Q
DPM Drosophila Population MonitorTrikinetics Inc.
DC Power Supply with line cordTrikinetics Inc.
PSIU9 The Power Supply Interface UnitTrikinetics Inc.
Telephone cables and 5 way splittersTrikinetics Inc.
Universal Serial Bus (USB) hardwareTrikinetics Inc.
Macintosh or Windows PC with UCB port
DAMSystem308X Data Acquisition Software for Macintoch OSX (Intel)www.trikinetics.com
DAMSystem308 Data Acquisition Software for Windows PC (XP/Vista/7)www.trikinetics.com
[header]
DAMFileScan108X software for Macintoshwww.trikinetics.com
DAMFileScan108X software for Windows PC (XP/Vista/7)www.trikinetics.com
USB software (PSIUdrivers.zip)www.trikinetics.com
DAMSystem Notes 308(http://www.trikinetics.com/Downloads/DAMSystem%20Notes%20308.pdf

참고문헌

  1. Ali, Y. O., Escala, W. E., Ruan, K., Zhai, R. G. Assaying Locomotor, Learning, and Memory Deficits in Drosophila Models of Neurodegeneration. J. Vis. Exp. 49, 2504 (2011).
  2. Jones, M. A., Grotewiel, M. Drosophila as a model for age-related impairment in locomotor and behaviors. Exp. Gerontol. 46 (5), 320-325 (2011).
  3. Grotewiel, M. S., Martin, I., Bhandari, p., Cook-Wiends, E. Functional senescence in Drosophila melanogaster. Aging Res. Rev. 4 (3), 372-397 (2005).
  4. Gargano, J. W., Martin, I., Bhandari, P., Grotewiel, M. S. Rapid Iterative Negative Geotaxis (RING): a New Method for Assessing Age-related Locomotor Decline in Drosophila. Exp. Gerontol. 40 (5), 386-395 (2005).
  5. Nichols, C. D., Bechnel, J., Pandey, U. B. Methods to assay Drosophila behavior. J. Vis. Exp. 61, 3791 (2012).
  6. Long, T. A., Rice, W. R. Adult locomotor activity mediates Intralocus sexual conflict in a laboratory-adapted population of Drosophila melanogaster. Proc. Biol. Sci. 274 (1629), 3105-3112 (2007).
  7. Slawson, J. B., Kim, E. Z., Griffith, L. C. High-resolution video tracking of locomotor in adult Drosophila melanogaster. J. Vis. Exp. 24 (24), 1096 (2009).
  8. Marden, J. H., Rogina, B., Montooth, K. L., Helfand, S. L. Conditional tradeoff between aging and organismal performance of Indy long-lived mutant flies. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 100 (6), 3369-3372 (2003).
  9. Grover, D., Yang, J., Tavaré, S., Tower, L. Simultaneous tracking of fly movement and gene expression using GFP. BMC Biotechnol. 8, 93 (2008).
  10. Grover, D., Yang, J., Tavaré, S., Tower, J. Simultaneous tracking of movement and gene expression in multiple Drosophila melanogaster flies using GFP and DsRED fluorescent reporter transgenes. BMC Res Notes. 2 (58), 1-11 (2009).
  11. Ardekani, R., et al. Three-dimensional tracking and behaviour monitoring of multiple fruit flies. J. R. Soc. Interface. 10 (78), (2013).
  12. Branson, K. A., Robie, A. A., Bender, J., Perona, P., Dickinson, M. H. High-throughput ethomics in large groups of Drosophila. Nat Methods. 6 (6), 451-457 (2009).
  13. Zou, S., et al. Recording Lifetime Behavior and Movement in an Invertebrate Model. PLOS One. 6 (4), (2011).
  14. Valente, D., Golani, I., Mitra, P. P. Analysis of the trajectory of Drosophila melanogaster in a circular open field arena. PLoS One. 2 (10), 1083 (2007).
  15. Inan, O. T., Marcu, O., Sanchez, M. E., Bhattacharya, S., Kovacs, K. T. A portable system for monitoring the behavioral activity of Drosophila. J Neurosci. Methods. 202 (1), 45-52 (2011).
  16. Parashar, V., Rogina, B. dSir2 mediates the increased spontaneous physical activity in flies on calorie restriction. Aging. 1 (6), 529-541 (2009).
  17. Kaneuchi, T., Togawa, T., Matsuo, T., Fuyama, Y., Aigaki, T. Efficient measurement of H2O2 resistance in Drosophila using an activity monitor. Biogerontology. 4 (3), 157-165 (2003).
  18. Carey, J. R., et al. Age-specific and lifetime behavior patterns in Drosophila melanogaster and the Mediterranean fruit fly, Ceratitis capitata. Exp. Gerontol. 41 (1), 93-97 (2006).
  19. Rhodenizer, D., Martin, I., Bhandari, P., Pletcher, S. D., Grotewiel, M. Genetic and environmental factors impact age-related impairment of negative geotaxis in Drosophila by altering age-dependent climbing speed. Exp. Gerontol. 43 (8), 739-749 (2008).
  20. Osterwalder, T., Yoon, K. S., White, B. H., Keshishian, H. A conditional tissue-specific transgene expression system using inducible GAL4. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 98 (22), 12596-12601 (2001).
  21. Dietzl, G., et al. A genome-wide transgenic RNAi library for conditional gene inactivation in Drosophila. Nature. 448 (7150), 151-156 (2007).
  22. Chiu, J. C., Low, K. H., Pike, D. H., Yildirim, E., Edery, I. Assaying locomotor activity to study circadian rhythms and sleep parameters in Drosophila. J. Vis. Exp. 43, 2157 (2010).
  23. Pfeiffenberger, C., Lear, B. C., Keegan, K. P., Allada, R. Locomotor activity level monitoring using the Drosophila Activity Monitoring (DAM) System. Cold Spring Harbor Protoc. 11, (2010).
  24. Pfeiffenberger, C., Lear, B. C., Keegan, K. P., Allada, R. . Processing circadian data collected from the Drosophila Activity Monitoring (DAM) System. Protoc. 11, (2010).
  25. Ardekani, R., Tavaré, S., Tower, J. Assessing senescence in Drosophila using video tracking. Methods Mol. Biol. 965, 501-516 (2013).

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