Высокопроизводительные поведенческие анализы старения и продолжительности жизни с помощью Lifespan Machine

Резюме

Платформа визуализации «The Lifespan Machine» автоматизирует пожизненное наблюдение за большими популяциями. Мы показываем шаги, необходимые для проведения анализов продолжительности жизни, стрессоустойчивости, патогенеза и поведенческого старения. Качество и объем данных позволяют исследователям изучать вмешательства в старение, несмотря на наличие биологических и экологических вариаций.

Аннотация

Генетически идентичные животные, содержащиеся в постоянной окружающей среде, демонстрируют широкое распределение продолжительности жизни, что отражает большой негенетический, стохастический аспект старения, сохраняющийся у всех изученных организмов. Этот стохастический компонент означает, что для того, чтобы понять старение и определить успешные вмешательства, которые продлевают продолжительность жизни или улучшают здоровье, исследователи должны одновременно наблюдать за большими популяциями экспериментальных животных. Традиционная ручная оценка смертности ограничивает пропускную способность и масштаб, необходимые для крупномасштабной проверки гипотез, что приводит к разработке автоматизированных методов для высокопроизводительных анализов продолжительности жизни. Lifespan Machine (LSM) — это высокопроизводительная платформа визуализации, которая сочетает в себе модифицированные планшетные сканеры с настраиваемым программным обеспечением для обработки изображений и проверки данных для отслеживания нематод в течение всего срока службы. Платформа представляет собой крупный технический прогресс, генерируя данные о продолжительности жизни больших популяций животных с высоким временным разрешением в беспрецедентном масштабе и со статистической точностью и точностью, равными ручным анализам, выполняемым опытными исследователями. В последнее время LSM был усовершенствован для количественной оценки поведенческих и морфологических изменений, наблюдаемых во время старения, и соотнесения их с продолжительностью жизни. В этой статье мы опишем, как спланировать, запустить и проанализировать автоматизированный эксперимент по увеличению продолжительности жизни с помощью LSM. Далее мы выделяем важнейшие шаги, необходимые для успешного сбора поведенческих данных и высококачественных кривых выживаемости.

Введение

Старение – это сложный, многогранный процесс, характеризующийся снижением физиологической функции организма, что приводит к увеличению риска заболеваний и смерти с^{течением времени1}. Продолжительность жизни, измеряемая как время от рождения или начала взрослой жизни до смерти, дает однозначный результат старения² и косвенный, но строго количественный показатель для измерения относительной скорости старения между популяциями³. Исследования старения часто зависят от точных измерений продолжительности жизни, аналогичных клиническим испытаниям, для сравнения исходов между одной популяцией, подвергшейся....

протокол

1. Требования к программному и аппаратному обеспечению

1. Планшетные сканеры: В принципе, LSM может быть реализован с использованием различных устройств визуализации. Подробные инструкции по модификации сканера и фокусировке см. в другом месте¹³. Аппаратное обеспечение LSM показано на дополнительном рисунке 1.
2. Инструменты анализа данных: Программное обеспечение LSM состоит из трех взаимодействующих компонентов: пакета программного обеспечения для управления сканером на базе Linux, пакета управления метаданными на основе веб-браузера и пакета программного обеспечения для анализа изображений клие....

Результаты

Экспериментальная воспроизводимость в анализах продолжительности жизни является сложной задачей и требует как строго контролируемых экспериментальных условий, так и больших популяций для достижения достаточного статистического разрешения ^4,36. LSM уни?.......

Обсуждение

Здесь мы предоставляем подробный, доступный протокол для выполнения эксперимента с использованием последней версии Lifespan Machine. Мы показали, что критическим шагом для получения хорошо разрешенных кривых выживаемости является ручное исключение объектов, не являющихся червями, во время ?.......

Материалы

Name	Company	Catalog Number	Comments
1-Naphtaleneacetic  acid (Auxin)	Sigma	N0640	Solubilize Auxin in 1M potassium hydroxide and add into molten agar
5-fluoro-2-deoxyuridine (FUDR)	Sigma	F0503	27.5 μg/mL of FUDR was used to eliminate progeny from populations on UV-inactivated bacteria
Glass cleaner	Kristal-M	QB-KRISTAL-M125ml
Hydrophobic anti-fog glass treatment	Rain-X Scheibenreiniger	C. 059140
Rubber matt	Local crafstman		Cut on a high-strength EPDM rubber sheet stock
Scanner glass	Local hardware supplier		9" x 11.5" inch glass sheet
Scanner plates	Life Sciences	351006	50 mm x 9 mm, polystyrene petri dish
USB Reference Thermometer	USB Brando	ULIFE055500	For calibrating temperature of scanners