The authors acknowledge continued funding the Natural Sciences and Engineering Council of Canada (NSERC) to MBS.

1. Larva Tahsil Üzüm Plakaları ve Holding Şişeler hazırlayın <ol><li> Tutan şişe yapmak için, hava temini için bir sinek flakon fiş sığacak kadar büyük 6 oz sinek kültürü şişeleri, (Şek. 1D) bir tarafında delikler kesti. </li><li> (Ağar, üzüm suyu kaynatma ile üzüm suyu ortamında (% 1.8 ağar,% 45 üzüm suyu,% 2.5 asetik asit,% 2.5 etanol) 250 ml hazırlanması ve suyun büyük bölümü, 70 ° C kadar soğumaya, üzüm plakaları yapmak için ) soğutma sırasında, daha sonra asetik asit ve etanol ekleyin ve su ile hacme getirmek karıştırın. </li><li> Üzüm suyu ortamının yüzey kapağının (Şek. 1A) dudak üzerinde bir kubbe edinceye kadar 35 x 10 mm Petri kabı kapaklarını doldurmak için (iğne olmadan) bir şırınga kullanın. </li><li> 4 ° C&#39;de nemli ve hava almayan kaplarda saklayın üzüm plakaları kullanıma kadar (2 hafta maksimum). </li></ol> Gıda Tabaklar 2. Hazırlık <ol><li> Standart sinek gıda tarifi hazırlayın. Not: t için% 10 sakroz,% 1.3 ağar,% 0.8 potasyum sodyum tartrat, 0.1% monopotasyum fosfat,% 0.05 sodyum klorür,% 0.05 kalsiyum klorid,% 0.05 magnezyum klorür: yol uzunluğu EST yetiştirme gıda kalitesi etkisi Bu düşük besin sinek gıda kullanılan % 0.05 su içinde demir sülfat,% 5 ve% 0.5 maya propionik asit; ve yüksek besin sinek gıda:% 1.5 sukroz,% 1.4 ağar,% 3 glükoz,% 1.5 mısır unu,% 1 buğday tohumu,% 1 soya unu,% 3 melas,% 3.5 maya,% 0.5 propionik asit,% 0.2 Tegosept 1 su içinde% etanol. Her iki yiyeceklerde propiyonik asit, Tegosept ve etanol eklemeden önce 50 o C &#39;çözüm ve serin otoklav. </li><li> 100 x 15mm Petri kapları içine sinek gıda 40 ml dökün. </li><li> 4 ° C&#39;de nemli ve hava almayan kaplarda saklayın gıda plakaları kullanıma kadar (2 hafta maksimum). </li></ol> 3. Test Plakaları hazırlayın <ol><li> çapı 58 x 25 cm, 10, 1 mm derinliğinde dairesel çukurlar 6 mm kalınlığında siyah Pleksiglas plakalar, 10 cm hazırlamak ve 2 x 5 gün içinde düzenlenmişlarva üzerinde test etmek esign (Şek. 1C). Not: 3 ya da yukarıdaki pleksiglas plakaların daha mevcut olup olmadığını 30 larva kadar bir seferde test edilebilir. Seçenek olarak ise, larvalar petri kase çapı 10 cm test edilebilir. Bu seçenek daha zahmetlidir ve test edilecek larvaların düşük sayılar için izin verir. </li><li> Pleksiglas testi plakalar üzerinde maya macunu yaymak için bir siyah 39 x 8 cm, 6 mm kalınlığında pleksiglas serpme edinin. </li><li> önceden dipleri kapaklarını ayırarak larva yol-uzunlukları kayıt için 100 x 15 mm Petri kabı kapaklarını hazırlayın. </li></ol> 4. Ebeveyn Populasyonlarında ayarlama <ol><li> Tüm tahlil boyunca sabit yetiştirme koşulları tutmak (örneğin, 25 ºC,% 60 nem ve 12:12 ışık: Standart sinek gıda karanlık döngüsü). </li><li> Aynı yetiştirme koşullarında ebeveyn nüfusu kaldırın. </li><li> 150 kadın ve 50 - - 100 toplayın 75 erkek ve optimum doğurganlık için 5 ± 1 gün boyunca onları yaş. </li><li> f izinemales ve erkekler standart sinek gıda ile 6 oz sinek kültür şişe gecede çiftleşme. </li><li> Maskeleme bandı (Şekil 1E.) Ile üst üzerinde, Transfer tutma şişenin içine uçar ve bir üzüm plakasını (Şekil 1B döşeme yumurta teşvik edecektir üzüm plaka üzerinde taze maya hamur küçük bir miktar.) Sabitleyin. </li><li> Altındaki üzüm plaka ile, baş aşağı (Şek. 1F) ayakta şişeleri yetişkin üzüm plaka üzerinde yumurtalarını bırakmak için izin bırakın. </li><li> 24 saat sonra ilk üzüm plaka atın ve tutma şişe yeni bir üzüm plakasını yerleştirin. Bu larvalar, ertesi gün toplanıp getirildiği, üzüm plaka olacaktır. Not: Üzüm plakaları kurmak erken ertesi gün silinebilir, böylece plakaları kurmak sonra larva 22 saat temizlenecek gerekecektir (. Örneğin 12 pm plaka kurmak ve 10 net ertesi gün ben). Kadın stopaj ve tha olmuş olabilecek yumurta önlemek için ilk üzüm plaka atmak için tavsiye edilirt gelişiminde ileri olabilir. </li></ol> 5. Üzüm Tabaklar L1 (İlk Evre) Larva toplayın <ol><li> 60 x 15 mm Petri kabındaki onlar kuruldu 22 saat sonra şişe ve yerden üzüm plakaları çıkarın. </li><li> tutma şişesi üzerinde taze maya macun ile yeni bir üzüm plaka koyun. </li><li> Açık ve diseksiyon prob kullanılarak seri başı üzüm plaka tüm larvaların atın. </li><li> Inkübe standart koşullarda 4 saat süreyle üzüm plakaları temizlenir. </li><li> 4 saat sonra, üzüm plakalardan suş başına 100 L1 larvaları almak ve gıda plakaları üzerinde yerleştirin. <ol><li> (Larva gıda delme ve gömme olmadan) nazikçe gıda larvaları koyun ve gıda plaka üzerinde larvaları dağıtarak kalabalığı önlemek. </li></ol></li><li> Test hayvanları dolaşıp başlamadan önce yaklaşık 10 saat kadar gıda inkübe. Not: - yumurtadan çıktıktan sonra 96 ​​saat 25 ºC &#39;de, genel olarak dolaşıp 10 saat önce 72 karşılık gelir. exacinkübasyon süresi t miktarı her bir suş için larva bir başlangıç ​​seti toplama ve göçebe başlangıcına kadar saat sayısını kaydederek deney başlamadan önce belirlenmelidir (dolaşıp larvalar gıda tarafına ve kapağın üzerine gıda dışında hareket edecek levha). Not: Gerekirse, aynı anne 3 larva toplamak için kullanılabilir - 5.5 adımları 4.7 tekrarlayarak test 4 gün. suşları yol uzunluğu bir test sipariş etkisini önlemek için gün boyunca kurmak ve test edildiği sırasını değiştirin. Aynı &quot;kontrol&quot; gerginlik test / gün etkileri kontrol etmek için test her gün suşları. </li><li> Birçok suş test edilir ise, daha sonra, uygun bir zaman noktasında her bir suş test edilmesi için izin vermek için, larvaların kurmak ve toplama süreleri sersemleme. </li></ol> 6. Larva Yol boyu Testi <ol><li> 2 oranında (hacime göre ağırlık) bir 1: su içinde, kuru aktif fırıncı mayası içinde çözülür. bitmiş maya yapıştırmak pa daha ince olmalıdırncake meyilli, macun dışında bir kaşık kaldırma bir şekilde, o damlar ve hızlı bir şekilde eriyip hamur yüzeyinde şeritler geride bırakır. Not: Maya macunun kıvamı önemlidir ve deney boyunca sabit olmalıdır. Tam maya: su oranı marka ve maya toplu bağlı ayarlanması gerekebilir. </li><li> Yavaşça ilk gerginlik larvaları bir boya fırçası kullanarak gıda plaka test edilecek seçin. </li><li> Bir Petri kabındaki larvaları toplayın ve yavaşça tüm yiyecek çıkarmak için su ile yıkayın. <ol><li> bir laboratuvar ile 2 ml su ve hafifçe dab larva kuru test plakası üzerinde larvaları verirken suyun aktarılmasını engellemek için silin - Çabuk 1 ile larva yıkayın. , Stres önlemek nemli ama suya batırıldıktan değil larvaları tutmak için. </li></ol></li><li> yan üç test plakaları yan düzenleyin ve her bir test plakası için 5 dk zamanı ayarlayın. </li><li> Test plakalarının üstüne maya macunu sürün ve serpme kullanarak, ince yatıyordu yayıldıtüm kuyuları maya düz bir tabaka var ki her test plakası üzerinde maya hamur er. </li><li> Yavaşça her tabakta ilk larvaları yerleştirdikten sonra 5 dakika zamanlayıcı başlayarak her bir merkezi bir larva yerleştirin. Not: Üç tabak 500 larva toplam kadar 30 / suş / test günün bir örneklem büyüklüğü veren, bir defada yapılabilir. </li><li> her bir üstüne bir Petri kabı kapağı yerleştirin. </li><li> Zamanlayıcı bittiğinde, plakadan larvaları çıkarmadan, kalıcı bir kalem kullanarak maya geride bıraktığı yol-uzunlukları izleme başlar. larva aynı sırayla iz yolu uzunlukları testi plakalar üzerine yerleştirildi. <ol><li> Larvalar tabakalarına yerleştirildi ile aynı hızda izlemeyi gerçekleştirin. Daha sonra veri analizinde tutarlılık için, tüm yol-uzunlukları aynı işaretleyici kullanın. Kalıcı işaretleyici tavsiye edilir. </li></ol></li><li> Yineleyin her suş test edilecek için 6.8.1 için 6.2 adımları tekrarlayın. hemen pa üzerinde açlık etkilerini önlemek için test etmeden önce gıda her yük almakinci uzunlukta. </li></ol> 7. Gıda Yoksunluk <ol><li> Larvalar, gıda test edilmeden önce yoksun olması adım 6.2 6.3&#39;e tarif edildiği gibi larvaları toplamak için, ancak gıda yoksunluğu zaman istenilen miktarda daha önce (örn., Larvalar eğer gıda 4 saat yoksun olması ise daha önce larva 4 saat toplama Test süresi). </li><li> iki gruba yıkanmış larvaları bölün ve 5 ml standart gıda ile bir Petri kabındaki 5 ml% 1 agar ve kontrol grubu ile 60 x 15 mm Petri kabındaki gıda yoksun grubu yerleştirin. </li><li> Petri yemekleri ters kapak (Aksi larva yiyecek ararken Sürünerek edebiliyoruz) üstüne bir ağırlık koyun. </li><li> Daha önce kurulan gıda yoksunluğu dönemi boyunca inkübe ve adımları 6.9 6.2 tarif edildiği gibi test ile devam edin. </li><li> Birçok suş test edilecek ise, aç bırakma, uygun bir zaman noktasında her bir suş test edilmesi için sürelerin başlangıç ​​yalpalayarak. </li></ol> 8. Veri Analizi Not: diğer yazılım kullanılabilir olmasına rağmen, bu bölümde, yol-uzunlukları işleme ImageJ 7 veya Fiji 8 kullanılarak veri analizi için bir yöntemi anlatmaktadır. <ol><li> (Kapaklar etanol ile yıkandı ve daha fazla yol uzunluğu kayıt için tekrar edilebilir) beyaz kağıda Petri kabı kapaklarının tüm takip yolu-uzunlukları aktarmak için bir ışık tabloyu kullanın. </li><li> kağıt yaprak birinde 50 mm düz referans çizgisi çiziniz. </li><li> 300 dpi çözünürlükte yol-uzunlukları tarayın ve bitmap veya TIFF görüntü dosyaları olarak kaydedin. </li><li> &quot;Süreç&quot; sekmesine&gt; &quot;Binary&quot;&gt; &quot;ikili olun&quot; seçeneğini görüntü dosyasını açın. Sonra &quot;Süreç&quot; sekmesi altında,&gt; &quot;iskeletini&quot; &quot;İkili&quot; seçeneğini seçin. Bu ne olursa olsun iz kalınlığı, bir piksel genişliği hattını oluşturur. </li><li> Her yol uzunluğu hiçbir geçitler ile sürekli tek bir satır olarak göründüğünden emin olun. </li><li> &quot;Düz li kullanarak herhangi kavşakları ayırınne aracı Wand &quot;(izleme) aracı&quot; ve çizgi beyaz (yolun devamlılığını boyama ile kontrol edilebilir &quot;, tüm yolu sarı vurgulanmış olmalıdır (Şek. 2). </li><li> &quot;Analiz&quot; sekmesi&gt; Set ölçümleri seçin ve &quot;Çevre&quot; ve &quot;Ekran etiketi&quot; seçeneğini seçin. </li><li> &quot;Analiz&quot; sekmesi&gt; &quot;Set ölçeği&quot; seçin ve &quot;ölçek Kaldır&quot; seçeneğini seçin. </li><li> resmin üzerine,&gt; &quot;Analiz parçacıkları&quot; &quot;Analiz&quot; sekmesini seçin, sadece referans satırı seçin ve &quot;Göster: Anahatları&quot;, &quot;sonuçlarını görüntüle&quot; ve &quot;Temizle sonuç tablosu&quot;. Not: Çıktı 50 mm çaplı hattına gelen piksel sayısını gösterir. </li><li> &quot;Analiz&quot; sekmesi&gt; &quot;Set ölçeği&quot; seçin ve &quot;piksel uzaklığı&quot; piksel sayısı ve &quot;Bilinen mesafe&quot; karşılık gelen mesafe (50 mm) doldurun. </li><li> Son olarak, bir genotip a tüm yol uzunluğu çizimleri seçinta zaman, &quot;Analiz&quot; sekmesi&gt; &quot;Analiz parçacıkları&quot; seçeneğini seçin &quot;Göster: hatlarını&quot;, &quot;sonuçlarını görüntüle&quot; ve &quot;Temizle sonuç tablosu&quot;. <ol><li> alanı seçerek ve beyaz doldurularak seçilen alanın içinde herhangi bir yazılı etiketleri veya bariz yabancı işaretleri (onlar yol-uzunlukları olarak kabul edilecektir) çıkarın. </li></ol></li><li> Görme perimeters doğru tespit emin olmak için &quot;Ana Hatları&quot; çıktı dosyası kontrol edin. çıkışı seçimi her yol uzunluğu çizim için mm cinsinden bir yol-uzunluğunu gösterecektir. Bu kolay bir elektronik tablo ihraç ve herhangi bir istatistik yazılımı ile analiz edilebilir. </li></ol>

<ol>
	<li>Dubnau, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Behavioral Genetics of the Fly (Drosophila melanogaster). , 173 (2014).</li><li>Sokolowski, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Foraging+strategies+of+Drosophila+melanogaster:+a+chromosomal+analysis.">Foraging strategies of Drosophila melanogaster: a chromosomal analysis.</a> Behav Genet. 10, 291-302 (1980).</li><li>de Belle, J. S., Hilliker, A. J., Sokolowski, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetic+localization+of+foraging+(for):+A+major+gene+for+larval+behavior+in+Drosophila+melanogaster.">Genetic localization of foraging (for): A major gene for larval behavior in Drosophila melanogaster.</a> Genetics. 123, 157-164 (1989).</li><li>Osborne, K. A., Robichon, A., Burgess, E., Butland, S., Shaw, R. A., Coulthard, A., Pereira, H. S., Greenspan, R. J., Sokolowski, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Natural+behavior+polymorphism+due+to+a+cGMP-dependent+protein+kinase+of+Drosophila.">Natural behavior polymorphism due to a cGMP-dependent protein kinase of Drosophila.</a> Science. 277, 834-836 (1997).</li><li>Kalderon, D., Rubin, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=cGMP-dependent+protein+kinase+genes+in+Drosophila.">cGMP-dependent protein kinase genes in Drosophila.</a> J Biol Chem. 264 (18), 10739-10748 (1989).</li><li>Reaume, C. J., Sokolowski, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=cGMP-dependent+protein+kinase+as+a+modifier+of+behavior.">cGMP-dependent protein kinase as a modifier of behavior.</a> Handb Exp Pharmacol. 191, 423-443 (2009).</li><li>Schneider, C. A., Rasband, W. S., Eliceiri, K. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NIH+Image+to+ImageJ:+25+years+of+image+analysis.">NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis.</a> Nat Methods. 9, 671-675 (2012).</li><li>Schindelin, J., 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=Fiji:+an+open-source+platform+for+biological-image+analysis.">Fiji: an open-source platform for biological-image analysis.</a> Nat Methods. 9 (7), 676-682 (2012).</li><li>Pereira, H. S., MacDonald, D. E., Hilliker, A. J., Sokolowski, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chaser+(Csr),+a+new+gene+affecting+larval+foraging+behavior+in+Drosophila+melanogaster.">Chaser (Csr), a new gene affecting larval foraging behavior in Drosophila melanogaster.</a> Genetics. 140, 263-270 (1995).</li><li>Shaver, S. A., Riedl, C. A. L., Parkes, T. L., Sokolowski, M. B., Hilliker, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Isolation+of+larval+behavioral+mutants+in+Drosophila+melanogaster.">Isolation of larval behavioral mutants in Drosophila melanogaster.</a> J Neurogenet. 14, 193-205 (2000).</li><li>Graf, S. A., Sokolowski, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+rover/sitter+Drosophila+foraging+polymorphism+as+a+function+of+larval+development,+food+patch+quality+and+starvation.">The rover/sitter Drosophila foraging polymorphism as a function of larval development, food patch quality and starvation.</a> J Insect Behav. 2, 301-313 (1989).</li><li>Gonzalez-Candelas, F., Mensua, J. L., Moya, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Larval+competition+in+Drosophila+melanogaster:+effects+on+development+time.">Larval competition in Drosophila melanogaster: effects on development time.</a> Genetics. 82, 33-44 (1990).</li><li>Durisko, Z., Kemp, R., Mubasher, R., Dukas, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamics+of+social+behavior+in+fruit+fly+larvae.">Dynamics of social behavior in fruit fly larvae.</a> PLoS One. 9 (4), e95495 (2014).</li><li>Sawin, E. P., Harris, L. R., Campos, A. R., Sokolowski, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sensorimotor+transformation+from+light+reception+to+phototactic+behavior+in+Drosophila+larvae+(Diptera:+Drosophilidae).">Sensorimotor transformation from light reception to phototactic behavior in Drosophila larvae (Diptera: Drosophilidae).</a> J Insect Behav. 7, 553-567 (1994).</li><li>de Belle, J. S., Sokolowski, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Heredity+of+rover/sitter:+alternative+foraging+strategies+of+Drosophila+melanogaster.">Heredity of rover/sitter: alternative foraging strategies of Drosophila melanogaster.</a> Heredity. 59, 73-83 (1987).</li><li>de Belle, J. S., Sokolowski, M. B., Hilliker, A. 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+analysis+of+the+foraging+microregion+of+Drosophila+melanogaster.">Genetic analysis of the foraging microregion of Drosophila melanogaster.</a> Genome. 36, 94-101 (1993).</li><li>Sokolowski, M. B., Pereira, H. S., Hughes, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evolution+of+foraging+behavior+in+Drosophila+by+density+dependent+selection.">Evolution of foraging behavior in Drosophila by density dependent selection.</a> PNAS. 94, 7373-7377 (1997).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

Burada özetlenen yol uzunluğu tahlil Drosophila larvaların toplayıcı davranış sağlam ve basit bir ölçü sunmaktadır. Protokol Sokolowski 2&#39;de tarif edilen genel metodolojiyi takip eder, ancak bu yana verimlilik ve deneysel kontrol açısından iyileştirilmiştir. Bizim bilgimize göre bu yöntem larva yol-uzunluk ölçüm için mevcuttur yöntemdir. Yol uzunluğu protokol 2, 3, 15, bir fırça ile uygulanır maya hamur ince bir tabaka, ve çubuk yayılan, daha sonra bir bar...

1910 yılında Thomas Hunt Morgan laboratuvarında beyaz genin bulunmasından bu yana, meyve sineği, Drosophila melanogaster (D. melanogaster), çeşitli biyolojik süreçlerin moleküler ve fizyolojik temellerinin çalışma için bir model olarak kullanılmıştır. D. popülerlik melanogaster büyük ölçüde genetik araçları önemli miktarı ve çeşitliliği kaynaklanmaktadır. Drosophila en küçük boyutlu, taşıma ve kısa nesil süresi göreli kolaylığı o genetik çalışmalar için ideal bir model oluşturmak. Aynı derecede önemli olan memeliler dahil olmak üzere daha karmaşık organizmalar tarafından ifade fenotipleri birçok göstermek için Drosophila kapasitesidir. Bu organizma ve çevresi arasındaki arayüzde durmak böyle bir davranışa gibi karmaşık fenotipleri içerir. meyve sineği böyle, davranışsal çalışmalar genler ve çevre davranışı aracılık nasıl anlayışımıza önemli ölçüde katkıda bulunmuştur olarak1. D. ilk çalışmalardan biri melanogaster larva davranış beslerken larva 2 yolu-uzunluklarını ölçerek larva toplayıcı stratejileri bireysel farklılıkları araştırıldı. Yol uzunluğu beş dakikalık bir süre içinde, maya tek bir larva tarafından katedilen toplam mesafe olarak tanımlanmıştır. Toronto&#39;da bir doğal nüfus hem laboratuar suşları ve sinekler kendi toplayıcı davranışlarında farklılık ve yol uzunluğu bireysel farklılıklara genetik bir bileşeni oldu. İki larva toplayıcı morphs nicel yol uzunluğu dağıtımlarından tarif edildi ve onlar gezici ve bakıcısı çağrıldı. daha büyük bir alanı geçme sırasında Rovers ise oturabilenler daha gıda alt tabaka üzerinde uzun yol-uzunlukları sergilerler. Bu yol uzunluğu deneyi kullanılarak, de Belle ve ark., 3 chromosome- 2 (24A3-24C5) bir ayrık konuma bu bireysel davranış farklılıkları altında yatan toplayıcılık (için) genini eşleştirilmiş. D. mgen için elanogaster sonra 4 klonlanabilir ve bir cGMP bağımlı protein kinaz 5, fizyoloji ve davranış Drosophila ve diğer organizmaların 6 bir modülatörü olduğu ortaya çıkmıştır. Burada aslında Sokolowski 2 geliştirilen larva yol uzunluğu tahlil için geçerli protokol özetlemektedir. testinin bazı yönleri yıllar içinde değişti olmasına rağmen, tasarımın arkasındaki kavram değildir vardır. Biz de Drosophila larva toplayıcı davranış bireysel farklılıklara genetik ve çevresel katkılarını değerlendirmek deney potansiyelini göstermek için veri sağlar. larva yol uzunluğu tahlil, basit, verimli ve henüz sağlam. Tek bir kişi, dört saat içinde kolaylıkla 500 larva kadar test ve sonuçlar tekrarlanabilirlik yüksek düzeyde elde edilebilir. Başlangıçta çalışmalarda genetik ekranlar, niceliksel özellik lokusu haritalama kullanılan ve edilebilir için lokalize için geliştirilmişgen-by-çevre (GXE) etkileşimleri. Dahası, onun basitliği ve uyarlık o lisans öğretimi için büyük bir kaynaktır olun.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="789">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:260px;">6 oz&#160; fly culture bottles&#160;</td>
			<td style="width:121px;">Fisher Scientific&#160;</td>
			<td style="width:139px;">AS355&#160;</td>
			<td style="width:271px;"></td>
		</tr>
		<tr height="25">
			<td height="25" style="height:25px;">Fly vial plugs</td>
			<td>Droso-Plugs</td>
			<td>59-201</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">35X10mm Petri dishes&#160;</td>
			<td>Falcon</td>
			<td>351008</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">100X15 mm Petri dishes&#160;</td>
			<td>Fisher</td>
			<td>875712</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">60x15mm Petri dishes</td>
			<td>VWR</td>
			<td>25384-168&#160;</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Dissecting probes</td>
			<td>Almedic</td>
			<td>2325-58-5300&#160;</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Yeast</td>
			<td>Lab Scientific</td>
			<td>FLY-8040-20F</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

foraging path-length protocol for drosophila melanogaster larvae

Drosophila melanogaster larva yol uzunluğu fenotip davranışsal değişim genetik ve çevresel katkılarını incelemek için kullanılan bir tesis ölçüsüdür. Larva yol uzunluğu tahlil sonra toplayıcı genin bağlantılı olduğunu toplayıcı davranış bireysel farklılıkları ölçmek için geliştirilmiştir. Larva yol uzunluğu genetik ekranlar için, en az maliyetle, büyük örneklem boyutlarının toplama kolaylaştıran bir kolay gol özelliktir. Burada ilk Sokolowski tarafından kullanılan larva yol uzunluğu tahlil için geçerli protokol ayrıntılı bir açıklamasını sağlar. protokol tekrarlanabilir test hayvanları ele davranışsal tahlil gerçekleştirmek ve verileri analiz nasıl ayrıntıları. Deney ortamı besleme manipüle önce tahlil gerçekleştirerek çevresel değişikliğe yanıt olarak davranış plastisite ölçmek için nasıl kullanılabileceğini bir örneği, aynı zamanda temin edilmektedir. Son olarak, uygun test tasarımı yanı sıra çevresel faktörlerin değiştirebileceğinizBöyle gıda kalitesi, gelişimsel yaş ve gündüz etkileri gibi larva yol uzunluğu tartışılmıştır.

<html> Gezici ve bakıcısı suşlar için ve yol uzunluğu gıda yoksunluk etkisi yolu uzunluğu farklılıklar Şekil l&#39;de gösterilmiştir. . Rovers uzak oturabilenler daha yolculuk ile; (Şekil 3A. F (1,421) = 351,89, p &lt;2.20 x 10 -16) 3 Veri test üç ardışık gün boyunca toplanan önemli bir gerilme etkisi gösterdi. Gıda, dört saat önce test için yoksun bırakıldı larvaları ile, suş ...

Watch this Scientific Journal Video about Foraging Path-length Protocol for Drosophila melanogaster Larvae at JoVE.com

Foraging Path-length Protocol for Drosophila melanogaster Larvae

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

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.

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

foraging-path-length-protocol-for-drosophila-melanogaster-larvae

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Foraging Path-length Protocol for Drosophila melanogaster Larvae

9.2K Görüntüleme.  University of Toronto. 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.

Video: Foraging Path-length Protocol for Drosophila melanogaster Larvae

Visualization of Proprioceptors in Drosophila Larvae and Pupae

Proprioception is the ability to sense the motion, or position, of body parts by responding to stimuli arising within the body. In fruitflies and other insects proprioception is provided by specialized sensory organs termed chordotonal organs (ChOs) 2. Like many other organs in Drosophila, ChOs develop twice during the life cycle of the fly. First, the larval ChOs develop during embryogenesis. Then, the adult ChOs start to develop in the larval imaginal discs and continue to differentiate during metamorphosis.
The development of larval ChOs during embryogenesis has been studied extensively 10,11,13,15,16. The centerpiece of each ChO is a sensory unit composed of a neuron and a scolopale cell. The sensory unit is stretched between two types of accessory cells that attach to the cuticle via specialized epidermal attachment cells 1,9,14. When a fly larva moves, the relative displacement of the epidermal attachment cells leads to stretching of the sensory unit and consequent opening of specific transient receptor potential vanilloid (TRPV) channels at the outer segment of the dendrite 8,12. The elicited signal is then transferred to the locomotor central pattern generator circuit in the central nervous system.
Multiple ChOs have been described in the adult fly 7. These are located near the joints of the adult fly appendages (legs, wings and halters) and in the thorax and abdomen. In addition, several hundreds of ChOs collectively form the Johnston's organ in the adult antenna that transduce acoustic to mechanical energy 3,5,17,4.
In contrast to the extensive knowledge about the development of ChOs in embryonic stages, very little is known about the morphology of these organs during larval stages. Moreover, with the exception of femoral ChOs 18 and Johnston's organ, our knowledge about the development and structure of ChOs in the adult fly is very fragmentary.
Here we describe a method for staining and visualizing ChOs in third instar larvae and pupae. This method can be applied together with genetic tools to better characterize the morphology and understand the development of the various ChOs in the fly.

Visualization of Proprioceptors in Drosophila Larvae and Pupae

A method to immunostain and visualize chordotonal organs in larvae and pupae of Drosophila melanogaster is described.

Içinde proprioseptörlere Görselleştirmesi<em&gt; Drosophila</em&gt; Larva ve Pupa

Proprioception is the ability to sense the motion, or position, of body parts by responding to stimuli arising within the body. In fruitflies and other ...

Nörobilim

Appetitive Associative Olfactory Learning in Drosophila Larvae

In the following we describe the methodological details of appetitive associative olfactory learning in Drosophila larvae. The setup, in combination with genetic interference, provides a handle to analyze the neuronal and molecular fundamentals of specifically associative learning in a simple larval brain.
Organisms can use past experience to adjust present behavior. Such acquisition of behavioral potential can be defined as learning, and the physical bases of these potentials as memory traces1-4. Neuroscientists try to understand how these processes are organized in terms of molecular and neuronal changes in the brain by using a variety of methods in model organisms ranging from insects to vertebrates5,6. For such endeavors it is helpful to use model systems that are simple and experimentally accessible. The Drosophila larva has turned out to satisfy these demands based on the availability of robust behavioral assays, the existence of a variety of transgenic techniques and the elementary organization of the nervous system comprising only about 10,000 neurons (albeit with some concessions: cognitive limitations, few behavioral options, and richness of experience questionable)7-10.
Drosophila larvae can form associations between odors and appetitive gustatory reinforcement like sugar11-14. In a standard assay, established in the lab of B. Gerber, animals receive a two-odor reciprocal training: A first group of larvae is exposed to an odor A together with a gustatory reinforcer (sugar reward) and is subsequently exposed to an odor B without reinforcement 9. Meanwhile a second group of larvae receives reciprocal training while experiencing odor A without reinforcement and subsequently being exposed to odor B with reinforcement (sugar reward). In the following both groups are tested for their preference between the two odors. Relatively higher preferences for the rewarded odor reflect associative learning - presented as a performance index (PI). The conclusion regarding the associative nature of the performance index is compelling, because apart from the contingency between odors and tastants, other parameters, such as odor and reward exposure, passage of time and handling do not differ between the two groups9.

Appetitive Associative Olfactory Learning in Drosophila Larvae

Drosophila larvae are able to associate odor stimuli with gustatory reward. Here we describe a simple behavioral paradigm that allows the analysis of appetitive associative olfactory learning.

In iştahlı İlişkilendirilebilir Olfaktör Öğrenme<em&gt; Drosophila</em&gt; Larva

In the following we describe the methodological  details of appetitive associative olfactory learning in Drosophila larvae. The setup, in combination with ...

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 Single-fly Assay for Foraging Behavior in Drosophila

For many animals, hunger promotes changes in the olfactory system in a manner that facilitates the search for appropriate food sources. In this video article, we describe an automated assay to measure the effect of hunger or satiety on olfactory dependent food search behavior in the adult fruit fly Drosophila melanogaster. In a light-tight box illuminated by red light that is invisible to fruit flies, a camera linked to custom data acquisition software monitors the position of six flies simultaneously. Each fly is confined to walk in individual arenas containing a food odor at the center. The testing arenas rest on a porous floor that functions to prevent odor accumulation. Latency to locate the odor source, a metric that reflects olfactory sensitivity under different physiological states, is determined by software analysis. Here, we discuss the critical mechanics of running this behavioral paradigm and cover specific issues regarding fly loading, odor contamination, assay temperature, data quality, and statistical analysis.

A Single-fly Assay for Foraging Behavior in Drosophila

In this video article, we describe an automated assay to measure the effect of hunger or satiety on olfactory dependent food search behavior in the adult fruit fly Drosophila melanogaster.

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 ...

Straightforward Assay for Quantification of Social Avoidance in Drosophila melanogaster

Drosophila melanogaster is an emerging model to study different aspects of social interactions. For example, flies avoid areas previously occupied by stressed conspecifics due to an odorant released during stress known as the Drosophila stress odorant (dSO). Through the use of the T-maze apparatus, one can quantify the avoidance of the dSO by responder flies in a very affordable and robust assay. Conditions necessary to obtain a strong performance are presented here. A stressful experience is necessary for the flies to emit dSO, as well as enough emitter flies to cause a robust avoidance response to the presence of dSO. Genetic background, but not their group size, strongly altered the avoidance of the dSO by the responder flies. Canton-S and Elwood display a higher performance in avoiding the dSO than Oregon and Samarkand strains. This behavioral assay will allow identification of mechanisms underlying this social behavior, and the assessment of the influence of genes and environmental conditions on both emission and avoidance of the dSO. Such an assay can be included in batteries of simple diagnostic tests used to identify social deficiencies of mutants or environmental conditions of interest.

Straightforward Assay for Quantification of Social Avoidance in Drosophila melanogaster

Here, we present a protocol to quantify the avoidance of stressed individuals. This paradigm is powerful yet user-friendly and can be used to assess the influence of genes and environment on one kind of social interaction in Drosophila melanogaster.

Sosyal Kaçınma Niceleme için Basit Testi<em&gt; Drosophila melanogaster</em

Drosophila melanogaster is an emerging model to study different aspects of social interactions. For example, flies avoid areas previously occupied by ...

Conditions Affecting Social Space in Drosophila melanogaster

The social space assay described here can be used to quantify social interactions of Drosophila melanogaster &#8212; or other small insects &#8212; in a straightforward manner. As we previously demonstrated 1, in a two-dimensional chamber, we first force the flies to form a tight group, subsequently allowing them to take their preferred distance from each other. After the flies have settled, we measure the distance to the closest neighbor (or social space), processing a static picture with free online software (ImageJ). The analysis of the distance to the closest neighbor allows researchers to determine the effects of genetic and environmental factors on social interaction, while controlling for potential confounding factors. Diverse factors such as climbing ability, time of day, sex, and number of flies, can modify social spacing of flies. We thus propose a series of experimental controls to mitigate these confounding effects. This assay can be used for at least two purposes. First, researchers can determine how their favorite environmental shift (such as isolation, temperature, stress or toxins) will impact social spacing 1,2. Second, researchers can dissect the genetic and neural underpinnings of this basic form of social behavior 1,3. Specifically, we used it as a diagnostic tool to study the role of orthologous genes thought to be involved in social behavior in other organisms, such as candidate genes for autism in humans 4.

Conditions Affecting Social Space in Drosophila melanogaster

The effect of genes and environment on social space of Drosophila melanogaster can be quantified through a powerful but straightforward analytical paradigm. We show here different factors that can affect this social space, and thus need to be taken into consideration when designing experiments in this paradigm.

Sosyal Space Etkileyen Koşullar<em&gt; Drosophila melanogaster</em

The social space assay described here can be used to quantify social interactions of Drosophila melanogaster &#8212; or other small insects &#8212; in a ...

High-resolution Quantification of Odor-guided Behavior in Drosophila melanogaster Using the Flywalk Paradigm

In their natural environment, insects such as the vinegar fly Drosophila melanogaster are bombarded with a huge amount of chemically distinct odorants. To complicate matters even further, the odors detected by the insect nervous system usually are not single compounds but mixtures whose composition and concentration ratios vary. This leads to an almost infinite amount of different olfactory stimuli which have to be evaluated by the nervous system.
To understand which aspects of an odor stimulus determine its evaluation by the fly, it is therefore desirable to efficiently examine odor-guided behavior towards many odorants and odor mixtures. To directly correlate behavior to neuronal activity, behavior should be quantified in a comparable time frame and under identical stimulus conditions as in neurophysiological experiments. However, many currently used olfactory bioassays in Drosophila neuroethology are rather specialized either towards efficiency or towards resolution.
Flywalk, an automated odor delivery and tracking system, bridges the gap between efficiency and resolution. It allows the determination of exactly when an odor packet stimulated a freely walking fly, and to determine the animal&#180;s dynamic behavioral reaction.

High-resolution Quantification of Odor-guided Behavior in Drosophila melanogaster Using the Flywalk Paradigm

The automated tracking system Flywalk is used for high-resolution quantification of odor-guided behavior in Drosophila melanogaster.

Koku kılavuzluğunda Davranış Yüksek çözünürlüklü Niceleme<em&gt; Drosophila melanogaster</emKullanma&gt;<em&gt; Flywalk</em&gt; Paradigma

In their natural environment, insects such as the vinegar fly Drosophila melanogaster are bombarded with a huge amount of chemically distinct odorants. To ...

A Behavioral Assay for Mechanosensation of MARCM-based Clones in Drosophila melanogaster

Because of the structural and functional homology to the hair cells of the mammalian inner ear, the neurons that innervate the Drosophila external sense organs provide an excellent model system for the study of mechanosensation. This protocol describes a simple touch behavior in fruit flies which can be used to identify mutations that interfere with mechanosensation. The tactile stimulation of a macrochaete bristle on the thorax of flies elicits a grooming reflex from either the first or third leg. Mutations that interfere with mechanotransduction (such as NOMPC), or with other aspects of the reflex arc, can inhibit the grooming response. A traditional screen of adult behaviors would have missed mutants that have essential roles during development. Instead, this protocol combines the touch screen with mosaic analysis with a repressible cell marker (MARCM) to allow for only limited regions of homozygous mutant cells to be generated and marked by the expression of green fluorescent protein (GFP). By testing MARCM clones for abnormal behavioral responses, it is possible to screen a collection of lethal p-element mutations to search for new genes involved in mechanosensation that would have been missed by more traditional methods.

A Behavioral Assay for Mechanosensation of MARCM-based Clones in Drosophila melanogaster

In order to identify novel mutations affecting mechanosensation, we designed an assay that measures the behavioral response to tactile stimulation of fly bristles in mutant clones generated by the MARCM method. The combination of techniques allows for the identification of mechanosensitive mutations that would otherwise be lethal.

Arasında Mechanosensation için bir davranış tahlilinde klonlarda MARCM tabanlı<em&gt; Drosophila melanogaster</em

Because of the structural and functional homology to the hair cells of the mammalian inner ear, the neurons that innervate the Drosophila external sense ...

Analyzing Synaptic Modulation of Drosophila melanogaster Photoreceptors after Exposure to Prolonged Light

The nervous system has the remarkable ability to adapt and respond to various stimuli. This neural adjustment is largely achieved through plasticity at the synaptic level. The Active Zone (AZ) is the region at the presynaptic membrane that mediates neurotransmitter release and is composed of a dense collection of scaffold proteins. AZs of Drosophila melanogaster (Drosophila) photoreceptors undergo molecular remodeling after prolonged exposure to natural ambient light. Thus the level of neuronal activity can rearrange the molecular composition of the AZ and contribute to the regulation of the functional output.
Starting from the light exposure set-up preparation to the immunohistochemistry, this protocol details how to quantify the number, the spatial distribution, and the delocalization level of synaptic molecules at AZs in Drosophila photoreceptors. Using image analysis software, clusters of the GFP-fused AZ component Bruchpilot were identified for each R8 photoreceptor (R8) axon terminal. Detected Bruchpilot spots were automatically assigned to individual R8 axons. To calculate the distribution of spot frequency along the axon, we implemented a customized software plugin. Each axon&#39;s start-point and end-point were manually defined and the position of each Bruchpilot spot was projected onto the connecting line between start and end-point. Besides the number of Bruchpilot clusters, we also quantified the delocalization level of Bruchpilot-GFP within the clusters. These measurements reflect in detail the spatially resolved synaptic dynamics in a single neuron under different environmental conditions to stimuli.

Analyzing Synaptic Modulation of Drosophila melanogaster Photoreceptors after Exposure to Prolonged Light

Here we show how to quantify the number and spatial distribution of synaptic active zones in Drosophila melanogaster&#160;photoreceptors, highlighted with a genetically encoded molecular marker, and their modulation after prolonged exposure to light.

Synaptic Modülasyon Analizi<em&gt; Drosophila melanogaster</em&gt; Uzun süreli ışığa maruz kaldıktan sonra Fotoreseptörler

The nervous system has the remarkable ability to adapt and respond to various stimuli. This neural adjustment is largely achieved through plasticity at ...

Novel Assay for Cold Nociception in Drosophila Larvae

How organisms sense and respond to noxious temperatures is still poorly understood. Further, the mechanisms underlying sensitization of the sensory machinery, such as in patients experiencing peripheral neuropathy or injury-induced sensitization, are not well characterized. The genetically tractable Drosophila model has been used to study the cells and genes required for noxious heat detection, which has yielded multiple conserved genes of interest. Little is known however about the cells and receptors important for noxious cold sensing. Although, Drosophila does not survive prolonged exposure to cold temperatures (&#8804;10 &#186;C), and will avoid cool, preferring warmer temperatures in behavioral preference assays, how they sense and possibly avoid noxious cold stimuli has only recently been investigated.
Here we describe and characterize the first noxious cold (&#8804;10 &#186;C) behavioral assay in Drosophila. Using this tool and assay, we show an investigator how to qualitatively and quantitatively assess cold nociceptive behaviors. This can be done under normal/healthy culture conditions, or presumably in the context of disease, injury or sensitization. Further, this assay can be applied to larvae selected for desired genotypes, which might impact thermosensation, pain, or nociceptive sensitization. Given that pain is a highly conserved process, using this assay to further study&#160;thermal nociception will likely glean important understanding of pain processes in other species, including vertebrates.

Novel Assay for Cold Nociception in Drosophila Larvae

Here we demonstrate a novel assay to study cold nociception in Drosophila larvae. This assay utilizes a custom-built Peltier probe capable of applying a focal noxious cold stimulus and results in quantifiable cold-specific behaviors. This technique will allow further cellular and molecular dissection of cold nociception.

Soğuk nosisepsiyon için Roman Tahlili<em&gt; Drosophila</em&gt; Larva

How organisms sense and respond to noxious temperatures is still poorly understood. Further, the mechanisms underlying sensitization of the sensory ...