Bu çalışma Ulusal Sağlık Enstitüsü (R01DK092640) ve Ulusal Bilim Vakfı (0920668) den JWW araştırma hibe tarafından desteklenmiştir.

1.. Fly Toplama ve Açlık <ol><li> Arka 12 saat ışık / karanlık döngüsü kontrollü sıcaklık ve nem koşulları (örn. 21 ° C,% 50-60 bağıl nem) altında deneysel sinekler. </li><li> Kadın eclosion gününde uçar toplayın ve (maksimum 30 şişe başına) yeni gıda şişeleri içine, 4-5 erkek ile birlikte koyun. Yaş 2-5 gün uçuyor. </li><li> Sinek açlık için odaları hazırlayın. <ol><li> Boş bir plastik şişenin dibine bir tek doku (4.8 x 8.4 inç) itin. Tamamen saf su ile doku ıslatın. Doku üzerinde bastırın ve yavaşça fazla suyunu sıkın bir nesne kullanın. </li><li> Ilave su atmak için şişeyi ters çevirin. Orada nemli nemli sinekler ve açlık odasını tutmak için yeterli su olabilir, ama sinekler boğmak için yeterli olmamalıdır. </li></ol></li><li> Bir açlık odasına gıda şişesinden sinek aktarın ve deney başlamadan önce şişenin yaklaşık 18-24 saat takın. Mağazagece boyunca kontrol edilen sıcaklık ve nem koşulları altında şişeler, deney ertesi gün başlayana kadar. </li></ol> 2. Gıda Koku hazırlanması <ol><li> Agaroz, bir cam şişe içinde damıtılmış su, 10 ml düşük erime sıcaklığının 0.1 g eklenmesi ile bir% 1 agaroz çözeltisi hazırlayın. Kaynamaya başlayınca kadar sadece bir mikrodalga agaroz çözüm Isı ama kaynar çok önce. <ol><li> Mikrodalga durdurmak ve bir kez şişeyi girdap. Agaroz tamamen çözülene kadar iki kez daha bu adımı tekrarlayın. 50 ° C&#39;de ayarlanmış bir sıcak plaka üzerindeki bir şişe sıcak tutarak sıvı halde agaroz çözüm tutun </li></ol></li><li> % 1 elma sirkesi çözüm yapmak için 1.5 ml Eppendorf tüpüne% 1 agaroz çözüm 990 ul ve elma sirkesi 10 ul ekleyin. Vortex kadar solüsyon 50 ° C&#39;ye ayarlanmış bir banyo kuru inkübatör içinde karıştırılmış ve bir yer </li></ol> 3. Test Odası ve Davranış Odası Kurulumu <ol><li&gt; İstenen koşullar (örneğin sıcaklık ve nem) için test odası ayarlayın. </li><li> LED panel (660 nm) açın. </li><li> Sıcak su ile elekler ve test plakaları durulayın ve nem buharlaşana kadar bir kurutucu fırında ısı. Deney başlamadan önce, test, oda sıcaklığına kadar elekler ve plakalar soğutun. </li><li> Dağıtıcı plaka üstüne basit bir çanak yerleştirin ve yerel nemi arttırmak için ve agaroz damlacık içindeki suyu maske için su ile doldurun. </li><li> Su kabının üzerinde elekler yerleştirin. </li></ol> 4. Test Plakalar içine yükleniyor sinek Test plakaları için özellikleri ile şemaları Ek Dosyalar bölümünde bulunabilir. Test plakası berrak akrilik yapılmış ve 6 test alanları oluşur. Basit kaydırıcı de kendi odalarına sinek yükleme, geçici çevreleme ve 6 sinek eşzamanlı salınımına imkan tutarak odalarını içeriyorDeneyin bir başlangıç. Katkılar pipetle gerektiği yerde plaka her arena merkezinde kazınmış çapraz kıllar göstermektedir. <ol><li> Akrilik test plakasına sürgü takın. </li><li> Yavaşça pamuk tıkaç geçmiş şişenin içine trombu kaydırın ve yaklaşık 6 sinekler aspirator.it yürümek izin ellemeden mümkün olduğunca nazik olmak önemlidir. Bir loş bir ışık kaynağına doğru şişe açılış işaret ederek aspiratörün doğru tarama sinekler ikna etmek phototactic sinek davranış yararlanabilir. Gerekirse, bir de yaklaşık 6 erkek sineklerin aspire nazik vakum uygulanabilir. </li><li> Test plakanın birinci deliğe aspiratör ucu yerleştirin. Tek bir sinek tutma hücreye geçmek ve yavaşça bir sonraki deliğe bir sinek yüklemek için ileri sürgüsünü ilerlemek için izin verin. Sinekler plaka 6 tutarak hücreleri işgal kadar devam edin. </li><li> Doğrudan cr merkezinde üzerine% 1 elma sirkesi agaroz çözeltisi Pipet 5 ultest plakasının iç yüzünde OSS kıllar. </li></ol> 5. Test Plakası konumlandırılması <ol><li> Test plakasını ortalamak için, &quot;Konumlandırma Tool.vi.&quot; adlı dosyayı açın Konumlandırma Aracı &quot;LabVIEW VI. vi Ek Dosyalar bölümünde bulunabilir. Ekranın sol üst köşesindeki beyaz oka tıklayarak dosyayı çalıştırın. </li><li> Arena açma elek taban yüzleri ve koku hedef plaka tavanına olduğu şekilde eleğin üzerine test plakası yerleştirin. Monitör ekranında çapraz kıllar ile test plakasının arkasına kazınmış gözlemeye hizalayın. </li><li> Hizalama tamamlandığında, monitörün sol üst köşesine yakın bulunan kırmızı nokta tıklayarak yürütme iptal. </li></ol> 6. Deney sırasında Fly Konumunu kaydedin <ol><li> Her yiyecek arama duruşma sırasında sineğin koordinatlarını izlemek ve kaydetmek için, kazanım yazılım dosyasını açın &quot;Fly Takip -. Altı Zones.vi &quot;LabVIEW VI&#39;ları için&quot; Fly Takip - Altı Zones.vi &quot;Ek Dosyalar bölümünde bulunabilir monitörün sol üst köşesinde beyaz oka tıklayarak dosyayı çalıştırın. . </li><li> Dosyaya bir ad atamak ve üzerine tıklayın &quot;Tamam.&quot; </li><li> Test arenalarda içine sinekleri serbest bırakmak için test odalarına sürgüleri Advance. Bu analiz yazılımı koordinatları ile yanlış uyuma yol açacak gibi test odalarına taşımak için dikkatli olun. </li><li> &quot;Start&quot; (kayıt başlar) tıklayın ve test odasındaki ışığın tek kaynağı 660 nm LED panel olduğundan emin olun. </li><li> Deneme bittiğinde, elek ve davranış odasına çıkarın. Elekten gelen test levhası kaldırın ve buz içinde plaka daldırarak sinekler çıkarın. Yavaşça sıcak su ile plaka temizlemek ve herhangi bir agaroz enkaz kaldırmak. Nemin ayrılması için bir kurutma fırınında test plakaları yerleştirin. </li><li> Bir küçük açarak test alanı havalandırın, yaklaşık 2 dakika boyunca l fan. Fanı kapatın ve bir sonraki test plaka içine sinek sonraki grubu yükleyin. </li></ol> 7. Özel Yazılım kullanma Veri Analizi &quot;Fly İzleme-Altı Bölgeleri için Veri Analizi&quot; Ek Dosyalar bölümünde bulunabilir. Veri toplama sırasında, toplama yazılım kayıtları tek tek sinek pozisyonu bir metin dosyasında her zaman noktası koordinatları. Test plakaları üzerinde konumlandırılmış tek bir dijital fotoğraf makinesi 0.5 Hz&#39;lik bir kare hızında görüntü kazanır. &quot;Fly İzleme-Altı Bölgeleri için Veri Analizi&quot; a bu metin dosyasından bilgileri ayıklar analiz yazılım programı) ortalama hızınızı hesaplamak, b) başarıyla koku kaynağı bulunan ve bir sinek c) grafik pencereleri oluşturmak hangi zaman noktasını belirlemek görünümüne kullanıcıya izin: zamanla zaman ve ortalama bir sinek hızı üzerinde koku kaynağından konumu, sinek mesafe uçmak. Ayrıca Spre içine kolayca ihracat verileri biçimlendiriradsheet programı. Bu makro, yiyecek arama gecikme arena merkezine 5 mm yarıçap içinde en az 5 saniye harcamak uçar hangi zaman noktası olarak tanımlanır. <ol><li> Analiz yazılımı dosya &quot;- Altı Bölgeleri Fly Takip için Veri Analizi&quot; açın. &quot;Windows&quot; sekmesi altında &quot;Yeni Tablo oluşturma.&quot; Üzerine tıklayın Altı tablo oluşturuluncaya kadar bu adımı tekrarlayın. </li><li> &quot;Makro&quot; sekmesi altında &quot;tıklayın Foodfinding.&quot; A Ana Panel aşağıdaki seçeneklerden görünmelidir: Açık Ham Veri Düzeni için Dosya; Açık Ham Veriler Dosya için Dosya, Fly Konumu; Mesafe, Hız, Düzen; FormatDataFile. </li><li> , Bir metin dosyasına değerlerini ekleme olmadan ham verilerini görüntülemek için tıklayın &quot;Düzeni için Açık Ham veri dosyası.&quot; Bulup görünen tarayıcı penceresinde deneysel veri dosyasını seçin. Tıklayın &quot;Aç.&quot; </li><li> Altı arenalarda (her sinek gösteren altı XY araziler &#39;her birinde, her sineğin yerini görmek için &quot;Fly Location&quot; üzerine tıklayınzamanla pozisyonu) ekranda görünmesi gerekir. </li><li> Koku kaynağı (zamanla koku kaynağından sineğin mesafeyi gösteren altı araziler ekranda görünmesi gerekir) her sineğin mesafeyi görebilmek için &quot;Mesafe&quot; tıklayın. Y = 5 mm yatay çizgi sinek gıda kaynağında yer olarak kabul edildiği eşiğini gösterir. </li><li> Deneme (zamanla sineğin hızını gösteren altı araziler ekranda görünmesi gerekir) sırasında her sineğin ortalama hızını görüntülemek için &quot;Speed&quot; e tıklayın. </li><li> Ortalama (ilk 50 sn boyunca) hız ve her sinek için koku kaynağı (Şekil 1) bulma gecikme ek olarak tüm sinek yer, mesafe ve hız grafikleri ile bir düzen görüntülemek için &quot;Düzen&quot; e tıklayın. Düzgün düzenini görüntülemek için, kenar boşluklarını ayarlamak için gerekli olabilir. Bunu yapmak için, önce mizanpaj penceresinde tıklatın. &quot;Dosya&quot; sekmesi altında, tıklayın &quot;Düzeni için Sayfa Yapısı.&quot; Için kenar boşluklarını sıfırlamak0.2 inç ve üzerine tıklayın &quot;Tamam.&quot; Hemen her yeri arsa sol başlıkları &quot;Hız&quot; ve küçük bir tablodur &quot;Gecikme.&quot; Her başlık altında girilen değerler mm / sn ve saniyeler içinde yiyecek arama gecikme ortalama hızı gösterir. Gecikme altında boş girdiler sinek koku kaynağını bulmak için başarısız olduğunu gösteriyor. Gıda ara gecikme sinekler odasının merkezine 5 mm yarıçapında, en az 5 saniye geçirdiği de zaman noktası olarak tanımlanmaktadır. </li><li> Bir düzen yazdırmak için, düzen alanında (Geçerli dosya güncellemeleri düzen) tıklayın. &quot;Dosya&quot; seçeneğine tıklayın ve sonra tıklayın &quot;Yazdırma Düzeni.&quot; </li><li> Sonraki dosyayı görüntülemek için, tıklamanız yeterlidir &quot;Düzeni için Açık Ham veri dosyası.&quot; Eğer görüntülemek ve tıklatın istediğiniz sonraki ham veri dosyası üzerine tıklayın &quot;Tamam.&quot; Yeni bir veri dosyası ile pencereyi güncellemek için Düzen penceresinde tıklayın. </li><li> Ayarları daha sonra kullanmak için bir deney dosyasına kaydedilmiş olabilir. </li></ol> 8. İhracat VerileriElektronik Tablo Programına Veri Analizi Yazılımı <ol><li> Her dosya için hız ve gecikme veri aktarmak için, tıklayın &quot;Açık Ham Veriler Dosya için dosya.&quot; Deneysel bir veri dosyasını seçin ve üzerine tıklayın &quot;Aç.&quot; Yeni bir tarayıcı penceresi açılacaktır. </li><li> Yeni tarayıcı penceresinde, &quot;Yeni&quot; sağ-tıklatın ve sonra tıklayın &quot;Metin Belgesi.&quot; Yeni bir metin belgesi adlandırın. Yeni adlandırılan metin dosyasını seçin ve üzerine tıklayın &quot;Aç.&quot; Bu depolar metin dosyasına ham veri dosyasından veri. </li><li> Başka bir dosyadan veri aktarmak için &quot;Veri Dosyası için Açık Ham veri dosyası.&quot; Üzerine tıklayın Başka bir dosya üzerine tıklayın ve üzerine tıklayın &quot;Aç.&quot; ) Aşama 8.2 metin dosyasını seçin. Vermek istediğiniz kalan veri dosyaları için bu işleme devam edin. </li><li> Istenen tüm veri dosyalarını metin dosyasına eklendikten sonra, üzerine tıklayın &quot;Format Veri Dosyası.&quot; Önceki adımları verileri depolamak ve bir yeni vitrinler (&quot;Aç&quot; üzerine tıklayın kullanılan Metin Belgesi&#39;ni seçinw otomatik) açılacaktır. </li><li> Penceresinde yeni bir Metin Belgesi oluşturun, dosyayı bir isim atamak, ve üzerine tıklayın &quot;Kaydet.&quot; Bu, her sinek ve bir elektronik tablo programı içine alınabilir için dosya adı, ortalama hız ve gecikme içeren bir metin dosyası oluşturur. </li><li> Kümülatif araziler, zamanın bir fonksiyonu (Şekil 3) gibi bir gıda koku hedefe ulaşma sinekler toplam sayısı ile ilgili verileri inşa edilir. </li><li> Deneysel veriler oranlarda bebekler için bir z-testi kullanılarak istatistiksel olarak analiz edilir. </li></ol>

<ol>
	<li>Dethier, V. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The hungry fly : a physiological study of the behavior associated with feeding. , (1976).</li><li>Root, C. M., Ko, K. I., Jafari, A., Wang, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Presynaptic+facilitation+by+neuropeptide+signaling+mediates+odor-driven+food+search.">Presynaptic facilitation by neuropeptide signaling mediates odor-driven food search.</a> Cell. 145, 133-144 (2011).</li><li>Root, C. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+presynaptic+gain+control+mechanism+fine-tunes+olfactory+behavior.">A presynaptic gain control mechanism fine-tunes olfactory behavior.</a> Neuron. 59, 311-321 (2008).</li><li>Semmelhack, J. L., Wang, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Select+Drosophila+glomeruli+mediate+innate+olfactory+attraction+and+aversion.">Select Drosophila glomeruli mediate innate olfactory attraction and aversion.</a> Nature. 459, 218-223 (2009).</li><li>Faucher, C., Forstreuter, M., Hilker, M., de Bruyne, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Behavioral+responses+of+Drosophila+to+biogenic+levels+of+carbon+dioxide+depend+on+life-stage,+sex+and+olfactory+context.">Behavioral responses of Drosophila to biogenic levels of carbon dioxide depend on life-stage, sex and olfactory context.</a> J. Exp. Biol. 209, 2739-2748 (2006).</li><li>Quinn, W. G., Harris, W. A., Benzer, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conditioned+behavior+in+Drosophila+melanogaster.">Conditioned behavior in Drosophila melanogaster.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 71, 708-712 (1974).</li><li>Fishilevich, E., Domingos, A. I., Asahina, K., Naef, F., Vosshall, L. B., Louis, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chemotaxis+behavior+mediated+by+single+larval+olfactory+neurons+in+Drosophila.">Chemotaxis behavior mediated by single larval olfactory neurons in Drosophila.</a> Curr. Biol. 15, 2086-2096 (2005).</li><li>Venken, K. J., Simpson, J. H., Bellen, H. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetic+manipulation+of+genes+and+cells+in+the+nervous+system+of+the+fruit+fly.">Genetic manipulation of genes and cells in the nervous system of the fruit fly.</a> Neuron. 72, 202-230 (2011).</li><li>Hamada, F. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+internal+thermal+sensor+controlling+temperature+preference+in+Drosophila.">An internal thermal sensor controlling temperature preference in Drosophila.</a> Nature. 454, 217-220 (2008).</li><li>Kitamoto, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conditional+modification+of+behavior+in+Drosophila+by+targeted+expression+of+a+temperature-sensitive+shibire+allele+in+defined+neurons.">Conditional modification of behavior in Drosophila by targeted expression of a temperature-sensitive shibire allele in defined neurons.</a> J. Neurobiol. 47, 81-92 (2001).</li><li>Sweeney, S. T., Broadie, K., Keane, J., Niemann, H., O'Kane, C. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Targeted+expression+of+tetanus+toxin+light+chain+in+Drosophila+specifically+eliminates+synaptic+transmission+and+causes+behavioral+defects.">Targeted expression of tetanus toxin light chain in Drosophila specifically eliminates synaptic transmission and causes behavioral defects.</a> Neuron. 14, 341-351 (1995).</li><li>Brand, A. H., Perrimon, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Targeted+gene+expression+as+a+means+of+altering+cell+fates+and+generating+dominant+phenotypes.">Targeted gene expression as a means of altering cell fates and generating dominant phenotypes.</a> Development. 118, 401-415 (1993).</li></ol>

Yazarlar herhangi bir mali çıkarı beyan.

Bu protokol, biz gıda arama davranışı deneyi için bir adım-adım prosedürü açıklar. Gıda kokuları ile ilgili ek olarak, aynı zamanda, diğer koku nesneleri bulmak için sineğin yeteneğinin incelenmesi için adapte edilebilir. Örneğin, erkek sinekler 3 arkadaşı yerelleştirme davranış çalışmanın doğru uygulanabilir çeşitli ek noktalar biz bu prosedüre ilişkin burada değineceğim bu protokol için vardır.: İlk olarak, yetiştirme sıcaklık deneysel ...

Yiyecek aramak ve gıda tüketimi 1: açlık Devletleri iştahlı davranışları iki tür teşvik. Bu basit davranışsal deney 2,3 yem ile bağlantılı kemotaktik davranışlarının çalışma için yararlıdır. Özellikle, bir gıda koku hedef bulma sinek pozisyon, yürüme hızı ve gecikme izler. Gıda bulgunun Gecikme iç iştahlı durumundaki değişikliklerin aşağı sineğin koku algılama sistemi duyarlılık değişiklikleri ölçmek için metrik olarak hizmet vermektedir. Bu deneyde, bir el sürümü daha önce GABA-B reseptör sinyal 3 uçan yetişkinde koku lokalizasyon davranışı için çok önemlidir göstermek için kullanılmıştır. Testin geçerli otomatik versiyon nöropeptid-F (SNPF) sinyal Drosophila koku haritayı yeniden şekillendirir ve etkileri davranışlarını 2 iştahlı nasıl kısa çalışmada etkili oldu. Test karanlık, sıcaklık ve nem kontrollü odada yapılır. Dijitalşeffaf akrilik test plakaları yukarıda belirtilen video kameralar 660-nm LED aydınlatma ile aydınlatmalı sinekler izleyebilirsiniz. Kameradan gelen bilgiler bir sonraki test alanına konuşlanmış bir bilgisayar tarafından gerçek zamanlı olarak işlenir. Biz test döneminde sinek pozisyonların koordinatlarını kaydetmek ve kaydetmek için veri toplama yazılımı kullanın. Bu paradigmada, konu merkezinde bir gıda koku içeren bir arenaya salınır, koku nesne sinek yiyecek arama davranışı neden arenada bir gıda koku degrade oluşturur. Benzer bir koku ara protokol tek bir Drosophila larvalarının 7 chemosensation çalışma doğru uygulanmıştır. Böyle dört-alan olfactometer 4,5 &#39;ya da t-labirent 6 gibi diğer davranışsal deneyler koku kaçınma veya cazibe davranışlarını değerlendirmek iken, bu paradigma iyi koku hassasiyeti ve kemotaksis davranışlarını değerlendirmek için uygundur. Birkaç anahtar avantajları bu assa eşliky. Veri toplama ve analiz çoğunlukla otomatik çünkü Birincisi, bu, büyük veri kümelerinin hızlı edinimine izin. İkincisi, bu testte izole ederek onların davranışlarını etkileyebilecek sosyal koku ipuçlarını ortadan kaldırarak, tek bir sinek davranışını ölçer. Üçüncü olarak, protokol ve basit deneysel tasarım basitliği tahlil verimli ve başkalarına öğretmek için kolaylaştırır. Buna ek olarak, bu deney daha Drosophila melanogaster 8&#39;e uygun geniş genetik araç ile birleştirerek gıda arama davranışı altında yatan sinir devreleri araştırmak için kullanılabilir. Sessizlik veya heyecan nöronlar örneğin GAL4-UAS sistemi hem de UAS-shibire TS1 UAS-tetanoz-toksini ve UAS-TRPA1 (B) gibi araçlar ile elde edilebileceğini transgenlerin ifadesi hedeflenmiş 9-12 transgenlerin.

<table border="1">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Name of Reagent/Material</td>
			<td>Company </td>
			<td>Catalog Number</td>
			<td>Comments</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Apple Cider Vinegar</td>
			<td>Spectrum</td>
			<td></td>
			<td>commercially available</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Agarose, Type VII</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>A0701</td>
			<td>low gelling temperature agarose</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Acrylic Testing Plate</td>
			<td></td>
			<td>custom</td>
			<td>Plate contains 6 arenas. Each arena is 60 mm in diameter 6 mm in height. See testing plate diagrams for specific measurements.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LabVIEW V.8.5</td>
			<td>National Instruments</td>
			<td>776670-09</td>
			<td>platform for programs: PositioningTool.vi, FlyTracking--Six Zones.vi NOTE: &#34;elapsed time.vi&#34;, &#34;time into file.vi&#34;, and &#34;two object detect.vi&#34; are included subroutines that must be available in order for the main data acquisition program &#34;FlyTracking--Six zones.vi&#34; to run.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LabVIEW Vision 8.5</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LabVIEW Vision Acquisition Software 8.5</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LabVIEW Vision Builder AI 3.5</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Igor Pro V.6</td>
			<td>Wavemetric, Inc.</td>
			<td></td>
			<td>platform for macro: Data Analysis for Fly Tracking--Six Zones</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Basler scA1390-17fm</td>
			<td>National Instruments</td>
			<td>779980-01</td>
			<td>Digital Camera NOTE: driver for camera available at Baslerweb.com</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>8 mm lens</td>
			<td>National Instruments</td>
			<td>780024-01</td>
			<td>Lens for Basler Digital Camera</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ground Glass Diffuser Plate</td>
			<td>Edmund Optics</td>
			<td>custom</td>
			<td>Diffuses light, 25 cm x 30 cm</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>US Std. No. 100</td>
			<td>Fischer Scientific</td>
			<td>04-881X</td>
			<td>Sieve with nominal opening of 150 &#956;m</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Lighting Option 1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LED backlight 660 nm (20 cm x 20 cm)</td>
			<td>Spectra West</td>
			<td>BL47192</td>
			<td>a simpler but more expensive lighting option.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Power Supply for LED Backlight</td>
			<td>Spectra West</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Lighting Option 2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>660 nm LEDs</td>
			<td>Superbrightleds</td>
			<td>RL5R1330</td>
			<td>Wavelength 660 nm (approximately 7 x 7 LED array for a 14.7 inch x 9.75 inch panel)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Linear DC Power Supply</td>
			<td>GW Instek</td>
			<td>GPS-1830D</td>
			<td>Power supply for LED Panel</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Solderless Breadboard</td>
			<td>Digikey</td>
			<td>922354-ND</td>
			<td>Breadboard for LEDs</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a single-fly assay for foraging behavior in drosophila

Çok hayvan için, açlık uygun gıda kaynakları için arama kolaylaştıran bir şekilde koku alma sistemindeki değişiklikleri teşvik etmektedir. Bu video makalede, Drosophila melanogaster uçmak yetişkin meyve koku bağımlı gıda arama davranışı üzerine açlık veya tokluk etkisini ölçmek için otomatik bir deneyi açıklar. Meyve sinekleri üzerinde görünmez kırmızı ışıkla aydınlatılmış bir ışık geçirmez kutu, özel veri toplama yazılımı ile bağlantılı bir kamera aynı anda altı sineklerin konumunu izler. Her sinek merkezinde bir yemek kokusu içeren bireysel arenalarda yürümek sınırlıdır. Test arenalar fonksiyonları koku birikmesini önlemek için bir gözenekli katta dinlenme. Koku kaynağı, farklı fizyolojik durumlarda altında koku hassasiyeti yansıtan bir metrik bulmak için Gecikme, yazılım analizi ile belirlenir. İşte, bu davranış paradigma çalışan kritik mekaniği tartışmak ve sinek loadi ilgili özel konuları kapsamaktadırng, koku kirliliği, tahlil sıcaklık, veri kalitesi ve istatistiksel analizi.

Veri analiz yazılımı ve düzeni, Şekil 1 &#39;de görülebilir bir örneği, analiz, bir dizi kritere uygun olarak 10 dakika boyunca her bir deneme sineğin performansını değerlendirmek için kullanılır. Aşağıdaki kriterler her anında veri veri analizi için kullanılacak ve sakatlığı nedeniyle, hastalık, stres, ya da motivasyon eksikliği yiyecek arama görevi gerçekleştirmek için mümkün olan bu sinekler ortadan kaldırmak için tasarlanmış olup olmadığını belirlemek için k...

Watch this Scientific Journal Video about A Single-fly Assay for Foraging Behavior in Drosophila at JoVE.com

A Single-fly Assay for Foraging Behavior in Drosophila

Bu video makalede, Drosophila melanogaster uçmak yetişkin meyve koku bağımlı gıda arama davranışı üzerine açlık veya tokluk etkisini ölçmek için otomatik bir deneyi açıklar.

Toplayıcılık Davranış için Tek-sinek Deneyi<em&gt; Drosophila</em

For many animals, hunger promotes changes in the olfactory system in a manner that facilitates the search for appropriate food sources. In this video ...

a-single-fly-assay-for-foraging-behavior-in-drosophila

Research

JoVE Journal

Neuroscience

A Single-fly Assay for Foraging Behavior in Drosophila

13.1K Görüntüleme.  University of California-San Diego.  Bu video makalede, Drosophila melanogaster uçmak yetişkin meyve koku bağımlı gıda arama davranışı üzerine açlık veya tokluk etkisini ölçmek için otomatik bir deneyi açıklar. 

Video: A Single-fly Assay for Foraging Behavior in Drosophila

Single Sensillum Recordings in the Insects Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae

The sense of smell is essential for insects to find foods, mates, predators, and oviposition sites3. Insect olfactory sensory neurons (OSNs) are enclosed in sensory hairs called sensilla, which cover the surface of olfactory organs. The surface of each sensillum is covered with tiny pores, through which odorants pass and dissolve in a fluid called sensillum lymph, which bathes the sensory dendrites of the OSNs housed in a given sensillum. The OSN dendrites express odorant receptor (OR) proteins, which in insects function as odor-gated ion channels4, 5. The interaction of odorants with ORs either increases or decreases the basal firing rate of the OSN. This neuronal activity in the form of action potentials embodies the first representation of the quality, intensity, and temporal characteristics of the odorant6, 7.
Given the easy access to these sensory hairs, it is possible to perform extracellular recordings from single OSNs by introducing a recording electrode into the sensillum lymph, while the reference electrode is placed in the lymph of the eye or body of the insect. In Drosophila, sensilla house between one and four OSNs, but each OSN typically displays a characteristic spike amplitude. Spike sorting techniques make it possible to assign spiking responses to individual OSNs. This single sensillum recording (SSR) technique monitors the difference in potential between the sensillum lymph and the reference electrode as electrical spikes that are generated by the receptor activity on OSNs1, 2, 8. Changes in the number of spikes in response to the odorant represent the cellular basis of odor coding in insects. Here, we describe the preparation method currently used in our lab to perform SSR on Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae, and show representative traces induced by the odorants in a sensillum-specific manner.

Single Sensillum Recordings in the Insects Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae

Electrophysiological responses of olfactory sensory neurons to odorants can be measured in insects using single sensillum recordings. In this video article we will demonstrate how to perform single sensillum recordings in the antennae of the vinegar fly (Drosophila melanogaster) and the maxillary palps of the malaria mosquito (Anopheles gambiae).

Böcekler Tek Sensillum Kayıtlar Drosophila melanogaster Ve Anofel gambiae</em

The sense of smell is essential for insects to find foods, mates, predators, and oviposition sites3. Insect olfactory sensory neurons (OSNs) are enclosed ...

Nörobilim

Methods to Assay Drosophila Behavior

Drosophila melanogaster, the fruit fly, has been used to study molecular mechanisms of a wide range of human diseases such as cancer, cardiovascular disease and various neurological diseases1. We have optimized simple and robust behavioral assays for determining larval locomotion, adult climbing ability (RING assay), and courtship behaviors of Drosophila. These behavioral assays are widely applicable for studying the role of genetic and environmental factors on fly behavior. Larval crawling ability can be reliably used for determining early stage changes in the crawling abilities of Drosophila larvae and also for examining effect of drugs or human disease genes (in transgenic flies) on their locomotion. The larval crawling assay becomes more applicable if expression or abolition of a gene causes lethality in pupal or adult stages, as these flies do not survive to adulthood where they otherwise could be assessed. This basic assay can also be used in conjunction with bright light or stress to examine additional behavioral responses in Drosophila larvae. Courtship behavior has been widely used to investigate genetic basis of sexual behavior, and can also be used to examine activity and coordination, as well as learning and memory. Drosophila courtship behavior involves the exchange of various sensory stimuli including visual, auditory, and chemosensory signals between males and females that lead to a complex series of well characterized motor behaviors culminating in successful copulation. Traditional adult climbing assays (negative geotaxis) are tedious, labor intensive, and time consuming, with significant variation between different trials2-4. The rapid iterative negative geotaxis (RING) assay5 has many advantages over more widely employed protocols, providing a reproducible, sensitive, and high throughput approach to quantify adult locomotor and negative geotaxis behaviors. In the RING assay, several genotypes or drug treatments can be tested simultaneously using large number of animals, with the high-throughput approach making it more amenable for screening experiments.

Methods to Assay Drosophila Behavior

Drosophila melanogaster is a genetically and behaviorally tractable model system that has been used to understand the molecular and cellular basis of many important biological processes for over a century 1. Drosophila has been well exploited to gain insights into the genetic basis of fly behavior.

Test için Yöntemler Drosophila Davranış

Drosophila melanogaster, the fruit fly, has been used to study molecular mechanisms of a wide range of human diseases such as cancer, cardiovascular ...

Optogenetic Stimulation of Escape Behavior in Drosophila melanogaster

A growing number of genetically encoded tools are becoming available that allow non-invasive manipulation of the neural activity of specific neurons in Drosophila melanogaster1. Chief among these are optogenetic tools, which enable the activation or silencing of specific neurons in the intact and freely moving animal using bright light. Channelrhodopsin (ChR2) is a light-activated cation channel that, when activated by blue light, causes depolarization of neurons that express it. ChR2 has been effective for identifying neurons critical for specific behaviors, such as CO2 avoidance, proboscis extension and giant-fiber mediated startle response2-4. However, as the intense light sources used to stimulate ChR2 also stimulate photoreceptors, these optogenetic techniques have not previously been used in the visual system. Here, we combine an optogenetic approach with a mutation that impairs phototransduction to demonstrate that activation of a cluster of loom-sensitive neurons in the fly's optic lobe, Foma-1 neurons, can drive an escape behavior used to avoid collision. We used a null allele of a critical component of the phototransduction cascade, phospholipase C-&beta;, encoded by the norpA gene, to render the flies blind and also use the Gal4-UAS transcriptional activator system to drive expression of ChR2 in the Foma-1 neurons. Individual flies are placed on a small platform surrounded by blue LEDs. When the LEDs are illuminated, the flies quickly take-off into flight, in a manner similar to visually driven loom-escape behavior. We believe that this technique can be easily adapted to examine other behaviors in freely moving flies.

Optogenetic Stimulation of Escape Behavior in Drosophila melanogaster

Genetically encoded optogenetic tools enable noninvasive manipulation of specific neurons in the Drosophila brain. Such tools can identify neurons whose activation is sufficient to elicit or suppress particular behaviors. Here we present a method for activating Channelrhodopsin2 that is expressed in targeted neurons in freely walking flies.

Yılında Escape Davranış Optogenetic Uyarım<em&gt; Drosophila melanogaster</em

A  growing number of genetically encoded tools are becoming available that allow non-invasive  manipulation of the neural activity of specific neurons in ...

A Procedure for Implanting a Spinal Chamber for Longitudinal In Vivo Imaging of the Mouse Spinal Cord

Studies in the mammalian neocortex have enabled unprecedented resolution of cortical structure, activity, and response to neurodegenerative insults by repeated, time-lapse in vivo imaging in live rodents. These studies were made possible by straightforward surgical procedures, which enabled optical access for a prolonged period of time without repeat surgical procedures. In contrast, analogous studies of the spinal cord have been previously limited to only a few imaging sessions, each of which required an invasive surgery. As previously described, we have developed a spinal chamber that enables continuous optical access for upwards of 8 weeks, preserves mechanical stability of the spinal column, is easily stabilized externally during imaging, and requires only a single surgery. Here, the design of the spinal chamber with its associated surgical implements is reviewed and the surgical procedure is demonstrated in detail. Briefly, this video will demonstrate the preparation of the surgical area and mouse for surgery, exposure of the spinal vertebra and appropriate tissue debridement, the delivery of the implant and vertebral clamping, the completion of the chamber, the removal of the delivery system, sealing of the skin, and finally, post-operative care. The procedure for chronic in vivo imaging using nonlinear microscopy will also be demonstrated. Finally, outcomes, limitations, typical variability, and a guide for troubleshooting are discussed.

A Procedure for Implanting a Spinal Chamber for Longitudinal In Vivo Imaging of the Mouse Spinal Cord

In this video, we describe a procedure for implanting a chronic optical imaging chamber over the dorsal spinal cord of a live mouse. The chamber, surgical procedure, and chronic imaging are reviewed and demonstrated.

Boyuna için bir Spinal Odası implantasyon için bir Prosedürü<em&gt; İn Vivo</em&gt; Fare Omurilik Görüntüleme

Studies in the mammalian neocortex have enabled unprecedented resolution of cortical structure, activity, and response to neurodegenerative insults by ...

Dyeing Insects for Behavioral Assays: the Mating Behavior of Anesthetized Drosophila

Mating experiments using Drosophila have contributed greatly to the understanding of sexual selection and behavior. Experiments often require simple, easy and cheap methods to distinguish between individuals in a trial. A standard technique for this is CO2 anaesthesia and then labelling or wing clipping each fly. However, this is invasive and has been shown to affect behavior. Other techniques have used coloration to identify flies. This article presents a simple and non-invasive method for labelling Drosophila that allows them to be individually identified within experiments, using food coloring. This method is used in trials where two males compete to mate with a female. Dyeing allowed quick and easy identification. There was, however, some difference in the strength of the coloration across the three species tested. Data is presented showing the dye has a lower impact on mating behavior than CO2 in Drosophila melanogaster. The impact of CO2 anaesthesia is shown to depend on the species of Drosophila, with D. pseudoobscura and D. subobscura showing no impact, whereas D. melanogaster males had reduced mating success. The dye method presented is applicable to a wide range of experimental designs.

Dyeing Insects for Behavioral Assays: the Mating Behavior of Anesthetized Drosophila

This protocol describes a simple, cost effective way to individually identify Drosophila or other insects. Demonstration data investigating mating success across three species of Drosophila show that this method is comparable or better than the use of CO2 anaesthesia.

Davranış Tahliller için Boyama Böcekler: anestezi ve Çiftleşme Davranışı<em&gt; Drosophila</em

Mating experiments using Drosophila have contributed greatly to the understanding of sexual selection and behavior. Experiments often require simple, easy ...

Foraging Path-length Protocol for Drosophila melanogaster Larvae

The Drosophila melanogaster larval path-length phenotype is an established measure used to study the genetic and environmental contributions to behavioral variation. The larval path-length assay was developed to measure individual differences in foraging behavior that were later linked to the foraging gene. Larval path-length is an easily scored trait that facilitates the collection of large sample sizes, at minimal cost, for genetic screens. Here we provide a detailed description of the current protocol for the larval path-length assay first used by Sokolowski. The protocol details how to reproducibly handle test animals, perform the behavioral assay and analyze the data. An example of how the assay can be used to measure behavioral plasticity in response to environmental change, by manipulating feeding environment prior to performing the assay, is also provided. Finally, appropriate test design as well as environmental factors that can modify larval path-length such as food quality, developmental age and day effects are discussed.

Foraging Path-length Protocol for Drosophila melanogaster Larvae

We provide a detailed protocol for a Drosophila melanogaster foraging path-length assay. We discuss the preparation and handling of test animals, how to perform the assay and analyze the data.

için yiyecek arama yolu uzunluğu Protokolü<em&gt; Drosophila melanogaster</em&gt; Larva

The Drosophila melanogaster larval path-length phenotype is an established measure used to study the genetic and environmental contributions to behavioral ...

Quantification of Drosophila Grooming Behavior

Drosophila grooming behavior is a complex multi-step locomotor program that requires coordinated movement of both forelegs and hindlegs. Here we present a grooming assay protocol and novel chamber design that is cost-efficient and scalable for either small or large-scale studies of Drosophila grooming. Flies are dusted all over their body with Brilliant Yellow dye and given time to remove the dye from their bodies within the chamber. Flies are then deposited in a set volume of ethanol to solubilize the dye. The relative spectral absorbance of dye-ethanol samples for groomed versus ungroomed animals are measured and recorded. The protocol yields quantitative data of dye accumulation for individual flies, which can be easily averaged and compared across samples. This allows experimental designs to easily evaluate grooming ability for mutant animal studies or circuit manipulations. This efficient procedure is both versatile and scalable. We show work-flow of the protocol and comparative data between WT animals and mutant animals for the Drosophila type I Dopamine Receptor (DopR).

This protocol describes a scalable individual grooming assay technique in Drosophila that yields robust, quantitative data to measure grooming behavior. The method is based on comparing the difference in dye accumulation on the bodies of un-groomed versus groomed animals over a set period of time.

Drosophila Bakım Davranışının Nicelleştirilmesi

Drosophila grooming behavior is a complex multi-step locomotor program that requires coordinated movement of both forelegs and hindlegs. Here we present a ...

High-throughput Analysis of Locomotor Behavior in the Drosophila Island Assay

Advances in next-generation sequencing technologies contribute to the identification of (candidate) disease genes for movement disorders and other neurological diseases at an increasing speed. However, little is known about the molecular mechanisms that underlie these disorders. The genetic, molecular, and behavioral toolbox of Drosophila melanogaster makes this model organism particularly useful to characterize new disease genes and mechanisms in a high-throughput manner. Nevertheless, high-throughput screens require efficient and reliable assays that, ideally, are cost-effective and allow for the automatized quantification of traits relevant to these disorders. The island assay is a cost-effective and easily set-up method to evaluate Drosophila locomotor behavior. In this assay, flies are thrown onto a platform from a fixed height. This induces an innate motor response that enables the flies to escape from the platform within seconds. At present, quantitative analyses of filmed island assays are done manually, which is a laborious undertaking, particularly when performing large screens.
This manuscript describes the &#34;Drosophila Island Assay&#34; and &#34;Island Assay Analysis&#34; algorithms for&#160;high-throughput, automated data processing and quantification of island assay data. In the setup, a simple webcam connected to a laptop collects an image series of the platform while the assay is performed. The &#34;Drosophila Island Assay&#34; algorithm developed for the open-source software Fiji processes these image series and quantifies, for each experimental condition, the number of flies on the platform over time. The &#34;Island Assay Analysis&#34; script, compatible with the free software R, was developed to automatically process the obtained data and to calculate whether treatments/genotypes are statistically different. This greatly improves the efficiency of the island assay and makes it a powerful readout for basic locomotion and flight behavior. It can thus be applied to large screens investigating fly locomotor ability, Drosophila models of movement disorders, and drug efficacy.

High-throughput Analysis of Locomotor Behavior in the Drosophila Island Assay

The island assay is a relatively new, cost-effective assay that can be used to evaluate the basic locomotor behavior of Drosophila melanogaster. This manuscript describes algorithms for automatic data processing and objective quantification of island assay data, making this assay a sensitive, high-throughput readout for large genetic or pharmacological screens.

Yüksek üretilen iş analiz Locomotor davranış Drosophila Adası tahlil

Advances in next-generation sequencing technologies contribute to the identification of (candidate) disease genes for movement disorders and other ...

Tracking Drosophila Larval Behavior in Response to Optogenetic Stimulation of Olfactory Neurons

The ability of insects to navigate toward odor sources is based on the activities of their first-order olfactory receptor neurons (ORNs). While a considerable amount of information has been generated regarding ORN responses to odorants, the role of specific ORNs in driving behavioral responses remains poorly understood. Complications in behavior analyses arise due to different volatilities of odorants that activate individual ORNs, multiple ORNs activated by single odorants, and the difficulty in replicating naturally observed temporal variations in olfactory stimuli using conventional odor-delivery methods in the laboratory. Here, we describe a protocol that analyzes Drosophila larval behavior in response to simultaneous optogenetic stimulation of its ORNs. The optogenetic technology used here allows for specificity of ORN activation and precise control of temporal patterns of ORN activation. Corresponding larval movement is tracked, digitally recorded, and analyzed using custom written software. By replacing odor stimuli with light stimuli, this method allows for a more precise control of individual ORN activation in order to study its impact on larval behavior. Our method could be further extended to study the impact of second-order projection neurons (PNs) as well as local neurons (LNs) on larval behavior. This method will thus enable a comprehensive dissection of olfactory circuit function and complement studies on how olfactory neuron activities translate in to behavior responses.

Tracking Drosophila Larval Behavior in Response to Optogenetic Stimulation of Olfactory Neurons

This protocol analyzes navigational behavior of Drosophila larva in response to simultaneous optogenetic stimulation of its olfactory neurons. Light of 630 nm wavelength is used to activate individual olfactory neurons expressing a red-shifted channel rhodopsin. Larval movement is simultaneously tracked, digitally recorded, and analyzed using custom-written software.

Yanıt koku nöronlar Optogenetic uyarılması olarak Drosophila larva davranışını izlemek

The ability of insects to navigate toward odor sources is based on the activities of their first-order olfactory receptor neurons (ORNs). While a ...

In Vivo Optical Calcium Imaging of Learning-Induced Synaptic Plasticity in Drosophila melanogaster

Decades of research in many model organisms have led to the current concept of synaptic plasticity underlying learning and memory formation. Learning-induced changes in synaptic transmission are often distributed across many neurons and levels of processing in the brain. Therefore, methods to visualize learning-dependent synaptic plasticity across neurons are needed. The fruit fly Drosophila melanogaster represents a particularly favorable model organism to study neuronal circuits underlying learning. The protocol presented here demonstrates a way in which the processes underlying the formation of associative olfactory memories, i.e., synaptic activity and their changes, can be monitored in vivo. Using the broad array of genetic tools available in Drosophila, it is possible to specifically express genetically encoded calcium indicators in determined cell populations and even single cells. By fixing a fly in place, and opening the head capsule, it is possible to visualize calcium dynamics in these cells whilst delivering olfactory stimuli. Additionally, we demonstrate a set-up in which the fly can be subjected, simultaneously, to electric shocks to the body. This provides a system in which flies can undergo classical olfactory conditioning - whereby a previously na&#239;ve odor is learned to be associated with electric shock punishment - at the same time as the representation of this odor (and other untrained odors) is observed in the brain via two-photon microscopy. Our lab has previously reported the generation of synaptically localized calcium sensors, which enables one to confine the fluorescent calcium signals to pre- or postsynaptic compartments. Two-photon microscopy provides a way to spatially resolve fine structures. We exemplify this by focusing on neurons integrating information from the mushroom body, a higher-order center of the insect brain. Overall, this protocol provides a method to examine the synaptic connections between neurons whose activity is modulated as a result of olfactory learning.

In Vivo Optical Calcium Imaging of Learning-Induced Synaptic Plasticity in Drosophila melanogaster

Here we present a protocol with which pre- and/or postsynaptic calcium can be visualized in the context of Drosophila learning and memory. In vivo calcium imaging using synaptically localized calcium sensors is combined with a classical olfactory conditioning paradigm such that the synaptic plasticity underlying this type of associative learning may be determined.