JoVE Logo
Yazarlar
Bize Ulaşın

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Bu rapor, bir inkübatör odası içindeki bir hava iletimi ısı stresörüne yanıt olarak bir Drosophila Aktivite Monitörü (DAM2) kullanarak yetişkin Drosophila melanogaster'in devrilme süresini ölçmek için bir yöntemi açıklar. DAM2, bir kızılötesi ışını geçerken bireysel sinek hareketlerini kaydederek aktiviteyi ölçer. Veri analizi, yazarlar tarafından oluşturulan yeni bir yürütülebilir dosya ile kolaylaştırılır.

Özet

Drosophila melanogaster'de ısı toleransı çalışması, onlarca yıldır araştırmacılar için özel bir ilgi alanı olmuştur ve ısı toleransını değerlendirmek için ortak bir yaklaşım, yüksek bir sıcaklığa maruz kaldıktan sonra devrilme süresini (TKD) izlemektir. Klasik olarak, sinekler ayrı şişelere yerleştirilir ve ısıtılmış bir su banyosunun içine yerleştirilir. TKD daha sonra araştırmacılar tarafından manuel olarak izlenir. Çok iyi kurulmuş olsa da, bu manuel tahlilleri uygularken kas spazmları da dahil olmak üzere tüm hareketlerin durdurulmasının somut bir tanımının öznellik ve tutarlı bir şekilde uygulanması sorunları devam etmektedir. TriKinetics Drosophila Activity Monitors'ü (DAM2) kullanarak ısı toleransı testlerini otomatikleştirmek için yüksek verimli bir yöntem geliştirdik. DAM2 sistemine eşlik etmek için, oluşturulan aktivite verilerinden son hareket zamanını otomatik olarak okumak için bir program yazdık ve kullanımı kolay bir yürütülebilir dosya oluşturduk. Bu komut dosyası daha sonra bir .csv dosyasına her sinek için ısı felci (TKD) süresini yazar. Verilerimiz, bu otomatik DAM2 yönteminin tutarlı ve güvenilir olduğunu göstermektedir. Bu arada, etkinlik sayısı verilerinden oluşturulan etkinlik profilleri ilgi çekicidir. Bu aktivite profilleri derlenebilir ve ısı toleransı tahlillerini, ısı toleransının nispeten çalışılmamış davranışsal bileşenlerini içerecek şekilde genişletme potansiyeline sahiptir. Bu protokol, DAM2 sisteminin ve HoTDAM'ın nasıl kullanılacağını ayrıntılı olarak açıklayacaktır! D. melanogaster'de ısı toleransını tahmin etmek için yazılım.

Giriş

Ektotermler tipik olarak artan lokomotor aktivite ile ısı stresine yanıt verir. Bu fenomen, 1944'te Cowles ve Bogert tarafından tanımlanan karakteristik davranışsal tepki ile araştırmacılar tarafından onlarca yıldır görülmektedir1. Isı stresi altındaki bir organizmanın ilk olarak nasıl artan lokomotor hareket göstereceğini açıkladılar. Isı stresi arttıkça, kısa süreli aktivite patlamaları, hareketsizlik dönemleri ile serpiştirilir. Organizmanın artık koordineli hareket gösteremediği sıcaklık, kritik termal maksimumdur (CTmax). Bunu kas spam'leri takip eder ve sonuçta organizmaçöker 1,2. Bu çöküşü tanımlamak zordur ve "ısı sertliği, koma veya ölüm"2 gibi bir şeyi temsil eder. Burada, fizyolojik çöküş terimini, teorik olarak ısı stresinin bu bulanık son noktasına atıfta bulunmak için kullanacağız.

Drosophila melanogaster ve diğer küçük böcekler, ısı stresini incelemek için değerli modeller olmuştur. Isı toleransını oluşturan karmaşık özellikler koleksiyonunun en azından bir kısmını tahmin etmek için, birçok araştırmacı, sırasıyla devrilme süresini (TKD) ve CTmax'ı temsil eden fizyolojik çöküşün meydana geldiği zamanı ve sıcaklığı manuel olarak gözlemlemiştir. Çok iyi kurulmuş olmasına rağmen, bu manuel tahlil yöntemleri bazı dezavantajlara sahiptir. Fizyolojik çöküşün operasyonel bir tanımını oluşturmak ve tüm vakalara uygun şekilde uygulamak, özellikle gözlemciler daha az deneyimli olduğunda, zor olabilir. Örneğin, organizma hangi noktada kas spazmlarından çökmeye başlar? Çökmeden önceki kas spazmları ve nöbet aktivitesinin paterni tahmin edilemez olabilir ve doğru gözlemikarmaşıklaştırabilir 2,3, doğruluk ve hassasiyeti tehdit edebilir. Bu arada, gözlemdeki zorluk, bir kerede test edilebilecek organizma sayısını da sınırlayarak ölçeklenebilirliği sınırlar.

Aktivitedeki bir artış, ısıya tutarlı bir yanıt olduğundan ve TKD ve CTmax nihayetinde aktivitenin durduğu nokta olduğundan, ısı toleransı testlerini otomatikleştirmek için TriKinetics'in Drosophila Aktivite Monitörlerini (DAM2) kullanmaya çalıştık. Kısa bir süre önce, DAM2 sistemini kullanarak kullanımı kolay bir yazılımla birlikte otomatik bir test için bir yöntem yayınladık4. Tahlil, TKD cinsinden ısı toleransı ölçümleri ile klasik manuel gözlem tabanlı TKD tahlili çeşitli faktörlerde karşılaştırılarak doğrulandı. Ayrıca, indüklenebilir termotolerans fenotipini daha fazla karakterize etmek için TKD testlerinin lokomotor aktivite bileşenini de araştırdık. Tahlil ve beraberindeki yazılıma HoTDAM adını verdik! (Drosophila Aktivite İzleme Sistemi kullanılarak Isı Toleransı testleri). Burada, DAM2 sistemini ve HoTDAM'ı kullanarak otomatik ısı toleransı test yönteminin ayrıntılı bir açıklamasını sunuyoruz! yazılım. Testin kullanımı kolaydır ve aynı anda birçok organizmanın ölçümüne izin vermek için kolayca ölçeklenebilir.

Bu yazıda, termosensoriyel mutant sinekler (geçici reseptör potansiyeli ankyrin 1; TRPA1) ve genetik kontrolleri (White1118; W1118). Bu organizmalar, tahlil için ısı stresi sırasında görülen karakteristik artan aktivitenin önemini vurgulamak için seçilmiştir. Yani, TRPA1 organizmaları bu kaçış davranışını göstermez, bu da korunmuş davranışsal tepkiler ile TKD gibi ısı toleransı tahminleri arasındaki içsel bağlantıyı gösterir. Testi hem kadınlar hem de erkekler için gerçekleştirdik ve ısıyla sertleştirici bir ön işlem uyguladık. Burada sunulan temsili sonuçlar, daha önce yayınlanan orijinal doğrulama testlerinde kullanılanlardan tamamen yeni tahlillerden elde edilen verilerdir.

Protokol

1. Sinek hayvancılığı

  1. Araştırma için uygun sinek stoğunu/hattını seçin.
    NOT: Testi göstermek için, geçici reseptör potansiyeli TRPA1 nakavt stoğunu ve genetik kontrolü olan w1118 stoğunu kullandık.
  2. Sinek stoklarını uygun şekilde tutarlı koşullar altında tutun. Bu protokolü takip etmek için, ev stokları standart gıdalarda (mısır unu, pekmez ve torula mayası) 12:12 günlük döngü altında 25 °C'de stoklar.
  3. Hafif anestezi ile erkekleri ve kadınları ayırın.
    NOT: Deneye bağlı olarak, bakire veya çiftleşmiş sinekler kullanılabilir.
    1. Yetişkin erkek ve dişilerin (her iki stok için ayrı ayrı) 5 gün boyunca çiftleşmesine ve yumurtlamasına izin verin. Yetişkinleri şişelerden temizleyin.
    2. Yetişkinler birkaç gün sonra kapanmaya başladığında, şişeleri tekrar temizleyin. 2 gün sonra, hafif eter anestezisi kullanarak erkekleri ve dişileri ayırın ve flakon başına 25 sinek yoğunluğunda ayrı ayrı olgunlaşmalarına izin verin.

2. Ön arıtma

  1. Deney gruplarını (genetik, çevresel, farmakolojik veya başka türlü) tanımlayacak ön tedavi veya bağımsız değişkeni uygulayın.
    1. Bu protokolü takip etmek için, yetişkinleri cinsiyete göre ayırın ve 5 gün sonra, organizmaları içeren kapalı bir şişeyi 1 saat boyunca 37 ° C'de bir su banyosuna batırarak yetişkinlerin yarısını ön işleme tabi tutun. Kontrolleri inkübatörde 25 °C'de tutun. Isı toleransı testinden önce, ön işlemden sonra sineklerin 24 saat iyileşmesine izin verin.

3. DAM2 sistem kurulumu

  1. Sinekleri DAM2 monitör tüplerine yükleyin ve tüplerin her iki ucunu da pamukla kapatın. Sinekler hemen ısı toleransı açısından değerlendirilecekse, anesteziye maruz kalmayla ilişkili olası karıştırıcı etkilerden kaçınmak için organizmaları monitör tüplerine yüklerken herhangi bir anestezi kullanmayın. Bunun yerine, tutma şişelerinden tek tek sinekleri monitör tüplerine aspire edin.
  2. Tahlil tüplerini aktivite monitörlerine yerleştirin ve farklı grupların hangi yuva numaralarının yüklendiğine dikkat edin.
    NOT: Monitördeki konum kafa karıştırıcı bir değişken olarak kabul edilebilirse, bunlar deneye bağlı olarak rastgele hale getirilebilir.
  3. DAM2 veri toplama yazılımı
    NOT: DAM2 sistemi ve yazılımı, şirketin web sitesinde bulunan DAMSystem3 Yazılım Veri Sayfasında ayrıntılı olarak açıklanmıştır (bkz. Malzeme Tablosu). Özel sorun giderme ve genel işlevler için DAM2 talimatlarına bakın. Burada, sistemin ısı toleransı analizimiz bağlamında kullanılması için rehberlik sağlıyoruz.
    1. DAM2 sistemi, her bir tüp içindeki tek bir sineğin bir kızılötesi ışını kaç kez kırdığını izler. Veri toplama yazılımı daha sonra bu sayıyı tanımlanan her zaman aralığında indeksler ve sıfırlar. Tercihler altında, tahlilde kullanılacak okuma aralığını seçin. Çözünürlük ve okuma hataları arasında iyi bir denge sağlamak için 15 s'lik bir okuma aralığı bulduk.
      NOT: Okuma aralığının saniye cinsinden kullanılan monitör sayısından daha kısa olmaması önerilir. Daha kısa bir okuma aralığı, tahlillere daha iyi zamansal çözünürlük sağlayacaktır, ancak aynı zamanda okuma hatası örneklerini de potansiyel olarak artıracaktır. Yazılım, okumaları dizine eklemeye çalışırken geride kalabilir. Ek olarak, daha yeni ve daha hızlı bir bilgisayar, okuma hatalarını önlemede uzun bir yol kat eder.
    2. Okuma hatalarını göz önünde bulundururken, DAM2 veri toplama yazılımını çalıştırmak için kullanılan bilgisayarın, testi kesintiye uğratmamak için asla uyku veya hazırda bekletme moduna geçmeyecek şekilde ayarlandığından emin olun. Ayrıca, veri toplanırken otomatik güncellemelerin (kurum tarafından kontrol edilen ağ güncellemeleri dahil) kapalı olarak ayarlandığından emin olun.
    3. Tüm monitörlerin bağlı olduğunu ve yazılımla iletişim kurduğunu kontrol edin. Geçerli veri sekmesi altında her monitörün durumunun yeşil olduğunu onaylayın.
      NOT: Farklı renk kodlarının hangi sorunlara işaret ettiğiyle ilgili ayrıntılar için DAMSystem3 Yazılım Veri Sayfasına bakın.
    4. Veri toplama yazılımı, etkinlik sayılarını otomatik olarak sistem dosyaları içindeki Veri klasöründeki metin dosyalarına yazacaktır. Veri analizini kolaylaştırmak için, herhangi bir tahlil için veri toplama yazılımını başlatmadan önce bu Veri klasöründeki tüm metin dosyalarını silin.
      NOT: Metin dosyaları otomatik olarak doldurulur, bu nedenle programı engellemeden eski verileri temizlemek için bunları bu klasörden kaldırmanıza izin verilir.

4. Isı toleransı deneyi

  1. Monitörleri tahlil inkübatörüne yükleyin.
  2. Toplama yazılımını başlatın ve ısı stresini uygulamadan önce yazılımın belirli bir süre boyunca indekslenmesine izin verin (örneğin, 40 indeks veya okuma aralığı 15 s'ye ayarlanmışsa 10 dakika).
    NOT: Bu, tüplere bir miktar alışmaya ve monitörleri kurarken monitörlerin hareketinden toparlanmaya izin verir. Özellikle tahlil sırasındaki aktivite analiz ediliyorsa, bu alışma süresi, ısı stresinin indüksiyonundan önce bir temel aktivite oluşturacaktır. Gerçekleştirilen testin spesifik doğasına bağlı olarak, bu iklimlendirme aşaması, monitörler zaten stres sıcaklığında olan inkübatöre doğrudan yerleştirilerek atlanabilir.
  3. Statik (TKD) bir test yapıyorsanız, inkübatörü, alışma süresinden sonra ayarlanan zararlı sıcaklığa mümkün olduğunca çabuk rampa yapacak şekilde ayarlayın. Yanıt değişkeni, TKD'yi tahmin etmek için en son kaydedilen hareket zamanı (yani sıfır olmayan son endeks) olarak işlevselleştirilecektir.
    1. Dinamik bir tahlil yapıyorsanız, alışma süresinden sonra sıcaklığın artacağı hızı belirleyin. Burada ölçülen yanıt değişkeni teknik olarak tekrar zamandır. Son hareketin kaydedildiği zaman, rampa hızına bağlı olarak bir sıcaklık (CTmax) ile çakışacaktır.
    2. Toplama yazılımındaki DAM sistem ekranında etkinlik sayılarını gerçek zamanlı olarak izleyin veya DAMSystem3 program dosyalarındaki veri klasöründeki metin dosyalarını doğrudan inceleyin. Canlı veri kaydında herhangi bir soruna neden olmamak için metin dosyalarını kopyalayın ve veri klasöründeki orijinal dosyanın aksine kopyayı açın.
    3. Birkaç dakika boyunca sineklerin hiçbirinde hareket görülmediğinde, edinme yazılımını durdurun.
      NOT: Tahlillerimizde, birkaç ila birkaç dakikalık hareketsizliğin, klasik manuel TKD tahlillerinde görülene benzer ısı stresi nedeniyle fizyolojik çöküşün göstergesi olduğunu bulduk. Ancak bu, kendiliğinden kaçış davranışına bağlıdır. Bu nedenle, araştırmadaki spesifik tedavinin bu davranışsal yanıtı değiştirip değiştiremeyeceği olası kafa karıştırıcı değişkenleri göz önünde bulundurun. Ayrıca, tahlilin spesifik parametrelerine (örn. sıcaklık, tedavi) bağlı olarak, tahlilin uzunluğu açıkça değişecektir.

5. Veri organizasyonu ve analizi

NOT: Yürütülebilir uygulamanın GitHub'dan nasıl indirileceği ve yazılımın temel işlevleri hakkında bilgi için Ek Video S1'e bakın.

  1. Veriler elde edildikten sonra, referans verilen yazılımı kullanarak metin dosyalarını hatalara karşı tarayın ( Malzeme Tablosuna bakın) ve etkinlik verilerini gruplamak için belirli başlangıç ve bitiş noktalarını seçin. 10 dakikalık bir alışma aralığı uygulandıysa, etkinlik kaydına 10 dakika sonra gruplamayı başlatın. Gruplama hakkında daha fazla ayrıntı için tartışmaya bakın.
  2. HoTDAM'ı açın! analiz yazılımı ve taranan monitör veri dosyalarını Dosya | monitör verilerini yükle'ye tıklayarak içe aktarın.
    NOT: Yazılım ve yürütülebilir uygulama GitHub'dan (https://github.com/MatthewR47/HoTDAM) veya şirketin web sitesinden Analiz Yazılımı bölümünden edinilebilir. Yürütülebilir uygulamanın şu anda yalnızca Windows işletim sistemleriyle uyumlu olduğunu unutmayın.
  3. DAM2 monitörlerinde hangi tedavi gruplarının hangi hücreye karşılık geldiğini belirtmek için grup tanımları ekleyin.
    NOT: Yazılım arabiriminin düzeni, monitörlerin düzenine karşılık gelir.
  4. Birden çok hücreye uygulanacak bir grup ataması eklemek üzere bir iletişim kutusu açmak için Çoklu Grup Tanımını Başlat'ı tıklatın. Grup ataması kabul edildikten sonra, grup atamasını uygulamak için hücrelere tıklayın, ardından Çoklu Grup Atamasını Durdur'a tıklayın.
    NOT: Yazılım, DAMSystem3 verilerini düzenler ve istatistik yazılımında analiz edilecek .csv dosyalarına aktarır.
  5. Monitörlerdeki her uçuş için TKD'yi (yani, sıfır olmayan son indeksi) bir .csv dosyasına aktarın. Knockdown Verilerini Dışa Aktar | Tüm monitörleri dışa aktarın veya seçili monitörleri dışa aktarın. Her sinek için TKD, çıktıda grup tanımına göre düzenlenecektir.
  6. Dosya'ya tıklayarak her uçuş için etkinlik verilerini dışa aktarın | Etkinlik Verilerini Dışa Aktar | Tüm Monitörleri Dışa Aktar veya Seçili Monitörleri .csv bir dosyaya Dışa Aktar, yalnızca zaman damgası ve sayım verilerini koruyarak veri dosyasıyla çalışmayı kolaylaştırır ve aynı zamanda her uçuş için belirlenmiş grup etiketleri atayın.
    NOT: DAMSystem3 veri dosyalarındaki ilk birkaç sütun, edinme sırasında monitörler için dahili verilere (örn. ışık izleme veya hata mesajları) karşılık gelir. Sayım verileri 11-42 sütunlarındadır (ayrıntılar için DamSystem3 Veri Sayfasına bakın). Etkinlik verilerinin analiz yazılımıyla dışa aktarılması, zaman damgası ve sayım verileri sütunları dışındaki tüm sütunları kaldırır.
  7. Bir CTmax deneyi yapıyorsanız, sıcaklık rampası oranını kullanarak CTmax'ı belirlemek için TKD'yi kullanın.
    figure-protocol-10077
    NOT: Analiz yazılımı, C# dilinde nesne yönelimli bir şekilde yazılmıştır (kaynak kodu GitHub'da mevcuttur; https://github.com/MatthewR47/HoTDAM), böylece programın yönleri, belirli amaçları karşılamak için özelleştirmeye izin vermek için kolayca değiştirilebilir.

6. İstatistik

NOT: Deney düzeneğinin özelliklerine bağlı olarak TKD verilerini analiz etmek için birçok farklı test kullanılabilir.

  1. Hayatta kalma analizini (örneğin, Cox regresyonu, Kaplan-Meier) kullanarak tahlil içindeki her sineğin deneyimleyeceği bir olay olarak knockdown'ı kavramsallaştırın.
    NOT: Ayrıntılı bir inceleme için, Bradburn ve Clark'ın hayatta kalma analizini ve uygulanmasını tartışan 4 makalelik serisinebakın 5,6,7,8.
  2. Özellikle belirli koşullar için otomatik testi doğrularken, grup farklılıklarını değerlendirmek ve modaliteleri karşılaştırmak için ANOVA'yı kullanın.
  3. Kaplan-Meier sağkalım analizini kullanarak TKD verilerini analiz edin. Dosyayı, analiz ayrı ayrı gerçekleştirilecek şekilde stoklara göre bölün (örneğin, TRPA1 ve w1118 hisse senedi satırları için). Zaman değişkenini TKD (dakika olarak), olay olarak knockdown, faktör olarak ön tedavi ve tabaka olarak cinsiyet olarak seçin.
  4. Her bir tabaka için ön tedaviyi karşılaştırmak için log-rank, Breslow ve Tarone-Ware testlerini gerçekleştirin (ör., cinsiyet), çeşitli yöntemleri göstermek amacıyla.
  5. Hayatta kalma planları oluşturun.

Sonuçlar

TRPA1 ve w1118 hisseleri için analizler ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Yüzdelik TKD süreleri ve diğer tanımlayıcılar Tablo 1'de bulunabilir.

Yüzdelikdilimler a
SeksMuamele25....

Tartışmalar

Burada tanımladığımız ısı toleransı tahlil yöntemi çok yönlü ve ölçeklenebilirdir. Daha önce HoTDAM'ı karşılaştırdığımız bir doğrulama çalışması yayınlamıştık! Klasik, gözleme dayalı bir TKD testine yöntem ve otomatik tahlilin birkaç faktörde aynı genel eğilimi gösterdiği bulundu4 (Şekil 3). Başka bir deyişle, klasik manuel TKD tahlili ile aynı şekilde, DAM2 otomatik tahlili, organizmalar...

Açıklamalar

Yazarlar herhangi bir çıkar çatışması olmadığını beyan ederler.

Teşekkürler

Açıklanan proje, Ulusal Sağlık Enstitüleri Ulusal Genel Tıp Bilimleri Enstitüsü'nden (5P20GM103427 ve 1U54GM115458) Kurumsal Gelişim Ödülü (IDeA) hibeleri ile desteklenmiştir. UNK Lisans Araştırma Görevlileri Programı ve UNMC Tıp Öğrencisi Yaz Araştırma Programı.

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
14 mL polystyrene test tubesFalcon352057
30 gallon fish tankWal-mart
8 oz bottlesGenesee32-129F
Constant Climate ChamberMemmertHPP750eco
cornmealLab ScientificFLY801010
DAM2  Drosophila Activity MonitorTriKineticsDAM2(DAMSystem3 Data Sheet) https://www.trikinetics.com/Downloads/DAMSystem%20Price%20List%202024.7.pdf
DAMSystem data acquisition softwareTriKineticsfree download
Drosophila agarLab ScientificFLY80201
ethanolFisher ScientificBP82011
EtherFisher ScientificE134-4
FileScan softwareTriKineticsfor scanning for text errors, binning data, and output
FlyStuff Flugs for bottlesGenesee49-100
FlyStuff Flugs for vialsGenesee49-102
FlyStuff vialsGenesee32-113RL
HoTDAM softwareGithub or Trikineticshttps://github.com/MatthewR47/HoTDAM
Immersion circulating heaterPolyScienceMX-CA11B
molassesLab ScientificFLY80084
propionic acidFisher ScientificA258-500
Pyrex Glass tubes 5 x 65 mm for DAM2TriKineticsPGT 5x65https://www.trikinetics.com/Downloads/DAMSystem%20Price%20List%202024.7.pdf
small paint brushWal-mart
SPSS StatisticsIBM
tegoseptLab ScientificFLY55015
torula yeastMP Biomedicals290308505
TRPA1 mutant stockBloomington Stock center26504w[1118]; TI{w[+mW.hs]=TI}TrpA1[1]
w1118 stockBloomington Stock center3605

Referanslar

  1. Cowles, R. B., Bogert, C. M. A preliminary study of the thermal requirements of desert reptiles. Bull Am Mus Nat Hist. 83, 261-296 (1944).
  2. Lutterschmidt, W. I., Hutchison, V. H. The critical thermal maximum: history and critique. Can J Zool. 75, 1561-1574 (1997).
  3. Jørgensen, L. B., Malte, H., Overgaard, J. How to assess Drosophila heat tolerance: Unifying static and dynamic tolerance assays to predict heat distribution limits. Funct Ecol. 33 (4), 629-642 (2019).
  4. Rokusek, B., et al. HoTDAM! An easy-to-use automated assay expands the inducible thermotolerance phenotype in Drosophila melanogaster: Heat hardening reduces motility. Comp Biochem Physiol A Mol Integr Physiol. 286, 111522 (2023).
  5. Bradburn, M. J., Clark, T. G., Love, S. B., Altman, D. G. Survival analysis part III: Multivariate data analysis - Choosing a model and assessing its adequacy and fit. Br J Cancer. 89 (4), 605-611 (2003).
  6. Bradburn, M. J., Clark, T. G., Love, S. B., Altman, D. G. Survival analysis part II: Multivariate data analysis- An introduction to concepts and methods. Br J Cancer. 89 (3), 431-436 (2003).
  7. Clark, T. G., Bradburn, M. J., Love, S. B., Altman, D. G. Survival analysis part IV: Further concepts and methods in survival analysis. Br J Cancer. 89 (5), 781-786 (2003).
  8. Clark, T. G., Bradburn, M. J., Love, S. B., Altman, D. G. Survival analysis part I: Basic concepts and first analyses. Br J Cancer. 89 (2), 232-238 (2003).
  9. Hazra, A., Gogtay, N. Biostatistics series module 9: survival analysis. Indian J Dermatol. 62 (3), 251-257 (2017).
  10. Stevenson, R. D. The relative importance of behavioral and physiological adjustments controlling body temperature in terrestrial ectotherms. Am Nat. 126 (3), 362-386 (1985).
  11. Grigg, G. C., Beard, L. A., Augee, M. L. The evolution of endothermy and its diversity in mammals and birds. Physiol Biochem Zool. 77 (6), 982-997 (2004).
  12. Soto-Padilla, A., et al. Thermosensory perception regulates speed of movement in response to temperature changes in Drosophila melanogaster. J Exp Biol. 221 (10), jeb174151 (2018).
  13. Hoffmann, A. A., Sørensen, J. G., Loeschcke, V. Adaptation of Drosophila to temperature extremes: bringing together quantitative and molecular approaches. J Therm Biol. 28 (3), 175-216 (2003).
  14. Terblanche, J. S., et al. Ecologically relevant measures of tolerance to potentially lethal temperatures. J Exp Biol. 214 (22), 3713-3725 (2011).
  15. Rezende, E. L., Castaneda, L. E., Santos, M. Tolerance landscapes in thermal ecology. Funct Ecol. 28 (4), 799-809 (2014).
  16. MacLean, H. J., Hjort Hansen, J., Sørensen, J. G. Validating the automation of different measures of high temperature tolerance of small terrestrial insects. J Insect Physiol. 137, 104362 (2022).
  17. Gioia, A., Zars, T. Thermotolerance and place memory in adult Drosophila are independent of natural variation at the foraging locus. J Comp Physiol A. 195, 777-782 (2009).
  18. Kjærsgaard, A., et al. The effect of developmental temperature fluctuation on wing traits and stressed locomotor performance in Drosophila melanogaster, and its dependence on heterozygosity. Evol Ecol Res. 14 (7), 803-819 (2012).
  19. Bak, N. K., Rohde, P. D., Kristensen, T. N. Strong sex-dependent effects of malnutrition on life- and healthspan in Drosophila melanogaster. Insects. 15 (1), 9 (2023).
  20. Bettencourt, B. R., et al. Natural variation in Drosophila stressed locomotion meets or exceeds variation caused by Hsp70 mutation: analysis of behavior and performance. Behav Genet. 393, 306-320 (2009).
  21. Kjærsgaard, A., et al. Locomotor activity of Drosophila melanogaster in high temperature environments: plastic and evolutionary responses. Clim Res. 43 (1-2), 127-134 (2010).

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

DavranSay 214Y k m S resi TKDOtomatik TahlillerTriKinetics Drosophila Activity Monitor DAM2Y ksek Verim Y ntemiDavran sal Bile enlerAktivite ProfilleriY r t lebilir UygulamaVeri AnaliziIs FelciAktivite Say m Verileri

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Bize Ulaşın

KÜTÜPHANEYE TAVSİYE ET

JoVE HABER BÜLTENLERİ

Araştırma

Eğitim

Yazarlar

Kütüphaneciler

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır