Ақпарат

Жеміс шыбындарында өнімді айналым және ұрпақтар

Жеміс шыбындарында өнімді айналым және ұрпақтар


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Мен эволюция туралы Ленски эксперименттері туралы оқыдым E. coli бактерия және доктор Элдерстің гуппи эволюциясы бойынша тәжірибелері. Бұл екі эксперимент мені қатты қызықтырды және эволюциялық стандарттар бойынша салыстырмалы түрде тез болған сияқты. Кітапта жеміс шыбынының өнімді айналым уақыты әсіресе қысқа болатыны айтылған.

Мен өте қызығамын және мен қартайған кездегі Ленски мен Элдер эксперименттері сияқты жеміс шыбынының эволюциясына эксперимент жүргізгім келеді.

Интернетте ештеңе таба алмағандықтан, жақсы идея алу үшін, жеміс шыбынының, айталық, 10 ұрпақтың өтуі үшін қанша уақыт қажет?

Сонымен қатар, мұндай тәжірибені бастаудың ең жақсы жолы қандай болар еді? Байланысатын белгілі бір адамдар бар ма? Сізге белгілі бір біліктілік қажет пе?


Сіз интернеттен ештеңе таба алмадыңыз дегенді қалай түсінесіз? Мұнда дрозофиланың генерация уақыты түсіндіріледі?

Сіздің басқа сұрағыңыз бұл жерде біраз тақырыптан тыс, бірақ мен өзім естіген барлық кеңестерді беремін:

Сіз бананның қабығын қалдырып, жеміс шыбындарын ұстай аласыз, содан кейін тәжірибеңізді асханада жасаңыз :) Әзіл -оспақ, егер сіз өз бетіңізше тәжірибе жасамасаңыз, бұл көп уақытты қажет етуі мүмкін және мүмкін емес. мұны мүлде жасаңыз (әйгілі ғалым болмаса). Мен айтқан эксперименттермен таныс емеспін, бірақ егер сізге жабдықтар және/немесе қаржыландыру қажет болса, сізге біліктілік және/немесе адамдарға неге сізге ақша беру керектігін немесе осы экспериментке өз жабдықтарын пайдалануға рұқсат беру керектігін жақсы түсіндіру қажет болады.

Сіз білім алудың қай сатысында екеніңізді білмеймін, бірақ сіз әлі мектепте («мен есейгенде») сияқтысыз? Көптеген елдерде студенттер (университеттен төмен) жас зерттеушіге өтініш бере алатын кейбір схемалар бар, сондықтан сіз оларды google -де қолдана аласыз. Бұдан басқа, ең жақсы ставка - студенттері үшін жақсы мүмкіндіктері мен зерттеу бағдарламалары бар университетке түсу. Сіз оқитын нәрсе ғылым болғанша маңызды болмауы керек.

Мартаның пікіріне жауап ретінде: егер сіз экспериментті түсінсеңіз және олар үйде пайдаланғанның бәрін жинай аламын деп ойласаңыз, оны өз бетіңізше жасауға ештеңе қарсы емес. Бұл шыбындардың үйіңізге үйіп кетуіне жол бермеңіз;)


Блоктау себебі: Қауіпсіздік мақсатында аймағыңыздан кіру уақытша шектелген.
Уақыт: Дүйсенбі, 21 маусым 2021 23:58:05 GMT

Wordfence туралы

Wordfence - 3 миллионнан астам WordPress сайттарында орнатылған қауіпсіздік плагині. Бұл сайттың иесі Wordfence көмегімен өз сайтына кіруді басқарады.

Wordfence ' блоктау құралдары туралы білу үшін құжаттаманы оқи аласыз немесе Wordfence туралы көбірек білу үшін wordfence.com сайтына кіріңіз.

Wordfence жасаған, 21 маусым 2021 23:58:05 GMT.
Компьютеріңіздің уақыты: .


Лу Гериг ауруының негізгі гені анықталды

Стэнфорд зерттеушілері амиотрофиялық бүйірлік склерозда улы белоктардың түзілуінде маңызды генді анықтады және оның аурудың потенциалды еміне қалай әсер ететінін көрсетті.

Аарон Гитлер мен оның әріптестері аурудың белгісі болып табылатын уытты ақуыз түйіршіктерінің пайда болуымен байланысты генді анықтау үшін ашытқыда, жеміс шыбындарында және ALS бар адамдардан алынған жасушаларда эксперименттерді қолданды.
Пол Сакума

Амиотрофиялық бүйірлік склерозы бар науқастардың миында, әлсірететін нейродегенеративті ауру, барлық дерлік жағдайларды көрсететін белгі болып табылады: улы белоктардың шоғыры.

Енді Стэнфорд университетінің медицина мектебінің зерттеушілері мен олардың әріптестері нейронды зақымдайтын агрегаттардың бір түрінің пайда болуының негізгі генін анықтады. Олар сондай-ақ геннің жұмысын тежеу ​​зиянды ақуыздың өндірісін қалай тежейтінін көрсетті.

Аарон Гитлер, PhD, генетика профессоры: «Біз бұл ақуызға бай агрегаттар ALS-тің айқын белгісі екенін білеміз», - деді. «Бірақ бұл нәтиже бізге бұл агрегаттардың қалай жасалатынын және бұл процесті қалай тежеуге болатынын тереңірек қарастыруға мүмкіндік береді».

RPS25 гені ALS-тің кейбір түрлерінде жиналып, сау нейрондарды зақымдайтын ақуызға негізделген қабық құруға қажетті ұялы машинаның бір бөлігін кодтайды. Геннің белсенділігі эксперименталды түрде таусылғанда - ашытқыларда, ALS бар науқастардан алынған нейрондарда және жеміс шыбындарында - Гитлер мен оның командасы өлімге әкелетін ақуыздың деңгейінің шамамен 50 пайызға төмендегенін көрді.

Топ сонымен қатар Хантингтон ауруы мен спиноцеребелярлық атаксияны модельдейтін адам жасушаларында RPS25 функциясын тексерді, ALS-ге ұқсас ақуызды-агрегаттық «белгілері» бар басқа екі нейродегенеративті ауру,-деді Гитлер зертханасының аспиранты Шизука Ямада. Онда да генді тежеу ​​зиянды ақуыздың деңгейін төмендетуге көмектесті.

Ямада айтты, әлі ерте, бірақ RPS25 геніне кедергі жасау ALS -де кездесетін деструктивті ақуыздарды төмендетудің перспективалы мақсаты болып көрінеді және геннің белсенділігі төмен ALS жеміс шыбынының үлгісінде көрсетілгендей.

Зерттеу нәтижелері туралы баяндама 29 шілдеде жарияланды Табиғат неврологиясы. Стэнфорд медицинасының негізгі ғылым профессоры дәрежесіне ие Гитлер аға автор болып табылады. Ямада - басты автор.

Баламалы жол

Лу Гериг ауруы ретінде де белгілі, ALS - шашты тазалаудан тыныс алуға дейінгі барлық физикалық тапсырмалар үшін маңызды мотор нейрондарын өлтіретін жағдай. Әр жағдайдың негізгі себебі әрқашан бірдей емес, ALS -тің пайда болуына әсер ететін көптеген генетикалық факторлар бар. Бірақ бір ген жиі кінәлі болады. ALS -те қате қайталанатын ДНҚ тізбегі бар.

Бұл ДНҚ қайталануы, мида жиналатын зиянды ақуыздарға айналады. Ақуыздар жиналған кезде олар сау нейрондарға кедергі келтіріп, жасушалардың қалыпты жұмыс істеу қабілетін тежейді.

Ямада, олардың улы қасиеттерінен басқа, ақуыз агрегаттарының ерекшелігі, олар денеде кездесетін басқа ақуыздар сияқты жасалмайды. «Бұл қайталанулар ақуызға айналмауы керек», - деді ол. «Олар ештеңені кодтамайтын ДНҚ -дан келеді, бірақ бәрібір ақуыздар бәрібір пайда болады».

Ақуыздың пайда болуы кезінде жасушада орналасқан молекулалық машина рибосомасы ДНҚ-ға негізделген генетикалық кодты қамтитын хабаршы РНҚ-ны өңдейді және оны ақуыздың шикізатына айналдырады. Бұл процесс аударма деп аталады және ол рибосоманы аударуды бастайтын жерді көрсететін mRNA кодынан басталады. ALS-ассоциацияланған ДНҚ қайталануларында қалыпты мРНҚ-дан айырмашылығы мұндай бастапқы код жоқ.

«Демек, тұрақты аударма қайталаумен жұмыс істемейді», - деді Ямада. Бірақ молекулярлық шешім бар: қайталанатын AUG емес аударма немесе RAN аудармасы деп аталатын дәстүрлі емес аударма процесі, бұл ALS қайталануын деструктивті ақуыз денелеріне айналдырады.

RPS25 тежегіштерін қою

RAN аудармасының нақты механизмі мен оның адам биологиясындағы рөлі түсініксіз, бірақ ғалымдар оның әлі де рибосомаға тәуелді екенін біледі. Процесті жақсырақ түсіну үшін Гитлер мен Ямада ашытқыға бет бұрды, ол әлі де адам жасушаларының негізгі белоктары мен жолдары бар қарапайым организм. Зерттеушілер бірте-бірте ашытқы гендерінің функциясын төмендетіп, саңырауқұлақтың RAN функциясын бақылады. Бағындырылған кезде бірнеше гендер RAN функциясын бұзды, бірақ әсіресе біреуі, RPS25 ерекшеленді. Геннің бұзылуымен улы ақуыздың өндірісі 50 пайызға төмендеді.

Зерттеушілер сондай -ақ ALPS бар науқастардан алынған нейрондардың RPS25 жоқтығын тексергенде, ақуыздың 50 пайызға төмендеуін көрді.

«Біз қайталанатын ақуыздардың адам жасушаларына енетінін көргенде қатты қуандық», - деді Ямада. «Ашытқы биологиясы адам биологиясын тікелей хабардар ете алатын кезде өте керемет». Бұл жасушалар ALS-пен ауыратын науқастардан шыққандықтан, зерттеу ALS бар адамдардың нейрондары RPS25-тің төменгі деңгейлеріне қалай жауап беретініне сенімді көзқарас берді, деді ол.

«Геномдық талдаулар арқылы біз ALS-пен байланысты қайталанулар әлі де болғанын көрдік, реттілік өзгермеген»,-деді Ямада. «Өзгерген нәрсе рибосоманың шығуы болды, қайталанулар улы ақуыздарға жиі жасалмайды».

Жасушаның ақуыз жасайтын машинасының бір бөлігін кесу қауіпті болып көрінуі мүмкін, бірақ RPS25 генінің бұзылуы қалыпты ақуыз өндірісін бұзбайды. Зерттеушілер сонымен қатар белсенді емес RPS25 гені ALS -ке ғана әсер ететінін көрсетті, бұл ALT -ке ұқсас ақуыз агрегаттары бар Хантингтон ауруы мен спиноцеребелярлық атаксияның жасушалық модельдеріндегі ақуыздың дұрыс өндірілуін тоқтатады.

Күрделілікке қарай жылжу

Ақырында, зерттеушілер RPS25-тің азаюы жалпы жәндіктерге қалай әсер еткенін зерттеу үшін ALS жеміс шыбындарының үлгілеріне жүгінді. Олар улы протеин деңгейінің ұқсас төмендеуін ғана емес, сонымен қатар RPS25 толық жұмыс істемейтін шыбындардың өмір сүру ұзақтығын да байқады. ALS мутациясын да, жұмыс істейтін RPS25 генін де қамтитын шыбындар орта есеппен 29-шы күні өлді, ал ALS мутациясына ие және RPS25 мөлшері аз болғандар орта есеппен 38 күн өмір сүрді. Дені сау жеміс шыбыны орта есеппен 50 күн өмір сүреді.

Ямада бұл нәтижелер өте қызықты екенін айтты, бірақ ғалымдар есірткі нысаны ретінде RPS25 іздеуді бастамас бұрын, командада екі қорап бар. Команда қазір RPS25сіз тышқан сияқты күрделірек жануар үлгісінің қалай болатынын зерттеп жатыр.

«Жеміс шыбындарының көмегімен біз генді өзгерттік, біз оны толықтай алып тастаған жоқпыз», - деді Ямада. «Жануардың генсіз өмір сүре алатындығы - біздің келесі қадамымыздың үлкен бөлігі».

Сонымен қатар, Ямада, ол мен Гитлер әлі күнге дейін адамдарда RAN аудармасының айқын бейнесін ұстанатынын айтты. «Бұл тек нейрогенеративті жағдайларда пайда бола ма? Немесе сау адамдарда оның рөлі кеңірек пе? » ол айтты. «Біз бұл сұрақтардың жауабын әлі білмейміз және RPS25 -ті емдік мақсат ретінде қолданар алдында анықтау өте маңызды болады».

Зерттеудің басқа Стэнфорд авторлары – аспиранттар Наоми Генут пен Николас Крамер, докторантурадан кейінгі ғалым Росслин Гросели, PhD ғылыми қызметкері Лиза Накаяма орта мектебінің студенті Ширлин Фангтың ғылыми көмекшісі Тай Дингер Мария Барна, PhD, генетика және даму биологиясы кафедрасының доценті және Джозеф. Пуглиси, PhD, құрылымдық биология профессоры.

Майо клиникасы, Лондон университеттік колледжі және Оңтүстік Калифорния университетінің зерттеушілері де зерттеуге өз үлестерін қосты.

Гитлер Stanford Bio-X және Стэнфордтағы Ву Цай нейрология ғылымдары институтының мүшесі.

Жұмысты Ұлттық денсаулық сақтау институттары қаржыландырды (гранттар R35NS097263, AI099506, AG064690, R35NS097273, P01NS099114, 2T32HG000044 және R01NS097850), АҚШ Қорғаныс министрлігі, бұлшықет дистрофиясы қауымдастығы, Еуропалық зерттеу кеңесі және Ұлыбритания.

Стэнфордтың генетика, биология, даму биологиясы және құрылымдық биология бөлімдері де жұмысты қолдады.


Жеміс шыбындарының өнімді айналымы және ұрпақтары - Биология

Дрозофила Меланогастер

Дрозофиланы бірінші рет 1900 жылдардың басында Томас Морган үлгі ретінде қолданды. Ол генетиканы зерттеу үшін дрозофиланы қолданды және гендердің хромосомаларда сызықтық массивте орналасқанын көрсетті.

Содан бері Дрозофила туралы біздің біліміміз және оның жаңа үлгідегі организм ретінде пайдасы күрт өсті.

Жеміс шыбынының да, адамның да геномының жуырдағы реттілігі екі геномның арасындағы үлкен ұқсастықтарды көрсетті және эволюция арқылы болатын сақтауды көрсетеді. Адам ауруына қатысы бар 298 геннің анықталғаны, осы уақытқа дейін олардың 177 -сі дрозофиладан табылған.

«Біз өз дамуымызда шыбынға ұқсаймыз» - Льюис Волперт

Fruit Fly -дің үлгі организм ретінде артықшылықтары:

  • Қысқа өмірлік цикл – ұрықтанғаннан кейін 9 күннен кейін ересек шыбынға айналады.
  • Геном тізбектелген - бұл тізбектен 13600 ақуызды кодтайтын ген болжанған.
  • Арзан әрі күтімге және көбейтуге оңай.
  •  Мутант шыбындары оңай қиылысады және нәтижелер адам баласына берілуі мүмкін екендігі көрсетілді.
  • Эмбриондардың үлкен партиялары.
  • Толық цитологиялық және генетикалық карта.

Үлгі организм ретінде жеміс шыбынының кемшіліктері:

  • Кішкентай эмбрион.
  • Сүтқоректілерге жатпайтын омыртқасыз модель, сондықтан кейбір ашылуларды адам жүйесіне қолдану үшін тікелей беруге болмайды.  

Шыбын не үшін үлгі ретінде пайдаланылады?

Классикалық эксперимент:

Аналық мутациялар:  Бикоидты мутант – бас ұшы жоқ.

Бұл ғалымдарға бұл гендердің сегменттеуге қатысқаны туралы қорытынды жасауға мүмкіндік берді.

Дрозофила дамуды зерттеудің тамаша үлгілері болып табылады:

Осьтің түзілуі, аналық гендерді, саңылау гендерін, жұптық ереже гендерін және сегменттік полярлық гендерін зерттеу арқылы. Сондай-ақ, Хокс гендерін зерттеуге арналған тамаша ағза – олар геномда кездесетін ретпен AP осі бойымен көрсетілген.

Аяқ пен қанаттың қалыптасуы - Қиял дискілері. Эксперименттер көрсеткендей, дрозофила аяғын дамытуда қолданылатын өрнектеу тетіктері омыртқалыларда кеңінен сақталған, омыртқалылар генінің гомологтары.

Медициналық зерттеулердегі дрозофила:

Аниридия: Pax 6 немесе көзсіз мутациялар Дрозофилада зерттелген. Бұл гендегі мутациялар адамның Аниридия жағдайына жауап береді. Адам Pax 6-ны шыбындарда қате білдіретін эксперименттер Pax 6 көзді қалыптастыру үшін қажет және жеткілікті екенін көрсетті.

Альцгеймер ауруы: Дрозофила жақында Альцгеймер ауруына шалдыққан модельдер үшін қолданылды, себебі олардың қарапайым миынан айырмашылығы жоғары дамыған бұлшықеттер мен жүйкелер бар. .

Анықтамалар:

Даму принциптері 3-ші басылым  - Льюис Вольперт

Drosophila Сурет Creative commons лицензиясы бойынша flickr сайтынан алынды.


Жеміс шыбындары біздің жаңа өніммен 10 000 жыл бұрын тамақтана бастады

Адамзаттың мыңдаған жылдар бойы серіктері болды, оның ішінде иттер, биттер мен оба. Ең тітіркендіргіштердің бірі - кәдімгі жеміс шыбыны, Drosophila melanogaster, жаңа піскен жемістерді бұзуға бейім кішкентай қызыл көзді жәндік. Кішкентай бұзақылар бүкіл әлемде және зертханада адамдарды соңынан ерген сияқты болғанымен, олардың нақты шығу тарихы белгісіз болды.

NPR -дегі Нелл Гринфилдбойстың айтуынша, жаңа зерттеу жауап береді. Зерттеушілер шыбындар Африканың бір жерінен басталғанын түсінді, бірақ олар ешқашан жабайы табиғатта табылған жоқ. Жуырда Сахарадан шыққан тектес жеміс шыбындарының генетикасын зерттеу барысында жеміс шыбындарының ең алуан түрінің Замбия мен Зимбабведен келетіні анықталды, бұл шыбындардың жабайы ата-бабалары Африканың оңтүстік-орталық ормандарынан бастау алатынын көрсетеді. .

Бірақ Швециядағы Лунд университетінен Маркус Стенсмайер және зерттеудің бірлескен авторы Қазіргі биология Гринфилдбойсқа аймақтағы шыбындарды іздеуге арналған экспедициялар жойылғанын айтады. Содан кейін ол және оның командасы шыбындар піскен немесе шіріген жемістер мен көкөністердің барлық түрлеріне жұмыртқа салатын біздің асханадан айырмашылығы, шыбындар жемістердің бір түріне қызыққан жегіштер болатынын ойлай бастады. Ұжым аймақтағы жабайы жемістерді қарап шығып, марула, алхоры көлеміндегі тәтті жеміс асханада шыбындар жиі ұнататын жемістерге қатты ұқсайды деп шешті.

Команда Зимбабведегі Матобо ұлттық саябағындағы марула ағаштарының қасында жеміс шыбындарын құрады және міне, шіріген жемістердің артынан көптеген жеміс шыбындарын ұстады. Олар сонымен қатар шыбындардың жемісте кездесетін этил изовалератқа ерекше тартылғанын анықтады. Зерттеушілер марула жемісінің қасына шіріген апельсиндер қойған кезде, шыбындар әлі де маруланы таңдады, бірақ олар этил изовалераты бар апельсиндерді бірдей таңдады.

“Олар антеннадағы рецепторларды белсендіретін маруладан ерекше хош иісті заттарға тартылады. Бұлар іске қосылғанда, бұл оның жұмыртқа салуға жақсы жер екендігінің белгісі, - дейді Стенсмир пресс -релизінде.

Марула жемістерімен байланысы зерттеушілерге біздің асханада жеміс шыбындарының қалай болғанын түсінуге көмектеседі. Зерттеуге сәйкес, археологтар бұл аймақта туған ежелгі сан тайпалары мыңдаған жылдар бойы марула жемістеріне сүйенгенін анықтады. Бір үңгірде олар жеміс-жидекпен ұрып-соғатын адамдардың ұрпақтары тастаған, жаңғақтарының көлемі 8-12-12 мың жастағы 24 миллион марула шұңқырларын тапты. Осы тәтті жемістердің иісі көптеген шыбындарды қызықтыратын шығар. Команда тіпті шыбындардың қара үңгірлерге кіретінін тексерді, олар марула тәттісінің дәмін сезу үшін тәуекелге бел буады.

Уақыт өте келе адамдар мен шыбындар осы үңгірлерде ұзақ мерзімді байланыс орнатты. “Шыбын барлық жемістерді жейтін және өсіретін генералистке айналды, - дейді Стенсмир шығарылымда. “Бірақ бұл нағыз маман тек марула жемісі бар жерде ғана өмір сүретін.”

Кейбіреулер Санды шыбындарды үңгірлерінен аулақ ұстағанын қаласа да, олар біздің үйге ешқашан келмес еді, бұл ғалымдарға қатысты емес. Жеміс шыбындары генетикалық зерттеулерде жануарлардың үлгісі болып табылады және олар бес Нобель сыйлығын алған зерттеулерге өз үлестерін қосты. Жеміс шыбындары адамда кездесетін мыңдаған гендерді түсінуге әкелді. Бұл, егер сіз бұл туралы ойласаңыз, аздап бүлінген жемістерге тұрарлық.

Джейсон Дейли туралы

Джейсон Дейли-Мэдисон, Висконсин штатында орналасқан, жаратылыстану, ғылым, саяхат және қоршаған ортаға маманданған жазушы. Оның жұмысы пайда болды Ашу, Танымал ғылым, Сыртта, Ерлер журналыжәне басқа журналдар.


Антропоценде жәндіктердің төмендеуі

Дэвид Л. Вагнер
Т. 65, 2020 ж

Реферат

Әлемде ұшатын, жер үсті және су тегі бойынша жәндіктердің азаюы тіркелді. Есептердің көпшілігі жәндіктер фаунасы жақсы зерттелген және көптеген таксономиялық жағынан сәйкес келмейтін демографиялық деректер бар Батыс пен Солтүстік Еуропадан келеді. Ары қарай оқу

1-сурет: Санчес-Байо және Уикхуйс (156) бойынша бейімделген таксон немесе топ бойынша 73 жәндіктердің азаюы туралы есептің орны. Әрбір шаршы бір зерттеуді білдіреді, әрбір жинақталған жолақтың негізі - үстінде орналасқан.

2-сурет: Халықаралық табиғатты қорғау одағы (IUCN) қадағалайтын жәндіктердің популяция тенденциялары және Дирзо және т.б. британдық жәндіктер. (34). (a) IUCN тізіміне енгізілген Coleoptera (Col), Hym үшін тренд деректері.

3 -сурет: Байлықты қайтару. Соңғы азаю туралы есептердің маңызды аспектісі - бұрын көп кездесетін түрлердің популяциясының күрт төмендеуінің дәлелі. а) Жартасты тау шегірткесі (Melanoplus spretus)—.


2. Модельге сипаттама

Иістердің таралуы мен жәндіктердің жауаптары - кеңістіктік процестер. Сондықтан кеңістік-уақыттық модель инфохимиялық заттардың популяция динамикасына әсері туралы түсінік алудың ең қолайлы әдісі болып табылады.

2.1. Жеміс шыбындарының таралуы және популяция динамикасы

Аналық жеміс шыбындарының репродуктивті өмірі әдетте қолайлы ресурсты іздеуден басталады. Ресурс тапқан кезде олар қоректенуге, жұптауға және жұмыртқа шығаруға кіріседі. Содан кейін олар ресурсты басқа қолайлы ресурсты іздеуге қалдырады. Осы әртүрлі әрекеттерді модельдеу үшін біз ересек тұрғындардың тығыздығын бөлдік П үш әрекет күйіне: іздеу күйіне С. (шыбынның тығыздығымен П С.), бұл жағдайда адамдар ауада ұшады және қолайлы ресурсты табу үшін ауада бар инфохимиялық заттарды қолданады, олар ресурс пен жерді тапқан сәтте олар тұрақты жағдайға келеді Р (ұшу тығыздығымен П Р), онда жеке адамдар ресурсқа және қозғалыстағы күйге уақыт бөледі М (ұшу тығыздығымен П М), онда жеке адамдар ресурстан белсенді түрде ұшып кетеді. Біздің модельде ересектердің жалпы саны ұрпақ ішінде тұрақты болып қалады, ересектердің иммиграциясы, эмиграциясы немесе өлімі жоқ. Сонымен қатар, біз тек ересек әйелдерді үлгі еттік. жылы Дрозофила меланогастері, ересек еркектер феромон агрегатын шығарады (цис-вакенил ацетаты) және жұптасу кезінде оны аналықтарға береді (Бартелт және т.б., 1985). Жақында жұпталған аналықтар содан кейін агрегация феромонын шығарады. Еркектер шығаратын феромондардың саны аналықтар шығаратын мөлшермен салыстырғанда өте аз. Сонымен қатар, Бартелт және т.б. (1985) агрегаттық феромонға екі жыныстың да бірдей жауап беретінін көрсетті. Біз, демек, аналықтардың таралуы жеміс шыбындарының бүкіл популяциясын жақсы көрсетеді және ересек аналық популяция динамикасын ересек еркектерді ескермей қанағаттанарлық түрде модельдеуге болады деп есептедік.

2.1.1. Жеміс шыбындарының таралуы

Іздеген жеміс шыбындарының таралуы (С.) инфохимиялық заттар болмаған кезде кездейсоқ. Инфохимиялық заттар болған жағдайда, жеміс шыбындарын іздеу қозғалысы әдетте иіс көзіне бағытталған. Біз соны болжаймыз D. меланогастер иіс көзін табу үшін тек концентрация градиентін пайдаланады және бұл дисперсті шыбындарды қайта бөлу үшін екі өлшемді хемотаксис үлгісімен модельдеуге болады.

Пауэлл және т.б. (1998) биологиядағы хемотактикалық қозғалыстың жалпы форматын берді. Біз бұл форматты тамақ иісі концентрациясының градиентіне популяцияның реакциясын модельдеу үшін пайдаландық (F) және агрегациялық феромон (A)

қайда П С. іздеудің тығыздығы болып табылады Дрозофила халық саны, ν инфохимиялық заттардың тартылу константасы болып табылады, f тиімді сенсорлық көрсеткіші болып табылады D. меланогастер құрметпен F және A (төменде қараңыз) және D П - іздеуші халықтың дисперсиялық константасы.

2.1.1.1. Сенсорлық көрсеткіш

Бартелт және т.б. (1985) жауаптарына қатысты екі маңызды ерекшелікті көрсетті D. меланогастер тағамдық иістерге (ашыту өнімдерінің қоспасы мен ашытқы иісі) және оның агрегациялық феромонына: (1) агрегация феромоны тағам иісі болған кезде ғана тартымды болады (2) D. меланогастер азық -түлік иісі мен оның феромонының жиынтығына тек тамақ иісіне қарағанда төрт есе көп тартылады. жауабының сипаттамасы D. меланогастер Бұл табылған мәліметтерге сәйкес келетін инфохимиялық заттар:

, қайда F және A тиісінше тағамдық иістер мен агрегация феромоны F 0 және A 0 сәйкес қанықтылық мәндері болып табылады, және η феромондар жиынтығымен тағам иісінің тартымдылық қатынасын көрсетеді.F + A) тек тамақ иісіне тартылуға қатысты (F).

2.1.1.2. Ресурстан шығу

Жеміс шыбындарын іздеу қозғалысы инфохимиялық заттармен бағытталса, қозғалатын жеміс шыбынының популяциясы ресурстан алшақтайды (М) модельде тағамдық иістердің және агрегациялық феромонның болуы әсер етпейді деп есептелмейді. Қозғалатын популяцияның қозғалысы сақина-кездейсоқ таралу арқылы сипатталады, мұнда жеміс шыбындары алдымен ресурстан белсенді түрде ұшып кетеді, содан кейін кездейсоқ таралады (9-ды қараңыз). Біз көшіп келе жатқан халықтың көп бөлігі ресурсты тастап кетуі үшін біз таратудың осы түрін таңдадық. Жеміс шыбындарының көп бөлігі ресурстан қашып кетпесе, ресурста қалады.

2.1.2. Популяция динамикасы

2.1.2.1. Ұрпақ ішіндегі динамика

Ересек популяцияның жалпы саны бір ұрпақ ішінде тұрақты болады, және кеңістік доменінің шекарасынан тыс миграция болмайды (шекаралық жағдайларды көрсететін). Дегенмен, индивидтердің үш белсенділік күйі бойынша таралуы уақыт өте өзгереді (Cурет ​ (Cурет 1). 1). Іздеген адам ресурсты тапқанда (Р) есеп айырысу ықтималдығы бар ресурсқа есептеледі λ (мин 𢄡 ). Тұрақты адамдар ресурстан тұрақты жылдамдықпен кетеді, патч ықтималдықты қалдырады, α 1 (мин 𢄡). Ресурстан шыққан қозғалушы адам ықтималдықпен қайтадан іздей бастайды α 2 (мин 𢄡). Ресурстардың таралуы (яғни ашытқымен зақымдалған алмалар) және кеңістіктегі әрбір нүктедегі жергілікті ұрпақ ішіндегі популяция динамикасы (x, y) (2.4 бөлімін қараңыз) келесі теңдеулермен сипатталған

Популяция динамикасының схемалық көрінісі. Жалпы халықтың белсенділігі үш штатқа бөлінеді, С. халықтың іздеуші бөлігі, Р халықтың қоныстанған бөлігі, М халықтың жылжымалы бөлігі λ, α 1 және α 2 өту жылдамдығы. Үзілген блок ресурсты білдіреді.

Осыдан біз ашытқы жұқтырған алманы жай алма деп атаймыз. Пайдаланылған параметрлердің мәндері ​ кестеде 1-кестеде берілген. 1. Бұл құндылықтарға қалай қол жеткізілетіні туралы қосымша ақпарат алу үшін біз қосымша құжатқа жүгінеміз (de Gee et al., 2008).

1-кесте

Қысқа уақыт динамикасына қатысатын модель параметрлері және олардың мәндері. Өлшемсіз параметрлер үшін “ – ” белгісі қолданылады.

АтыСипаттамаМәнБірліктер
D ПКездейсоқ қозғалатын жеміс шыбындарының дисперсиялық коэффициенті0.058м 2 мин 𢄡
α 1Ресурстан шығатын отырықшы жеміс шыбындарының жылдамдығы0.002мин және#x02212
α 2Ресурстарды іздей бастайтын қозғалатын жеміс шыбындарының жылдамдығы0.5мин
λЖеміс шыбындарын іздеудің есеп айырысу жылдамдығы0.25мин
ρРесурстан алыстау қозғалысының жылдамдығы1мин мин және#x022121
F 0Тағам иістерінің қанықтылық параметрі10
A 0Агрегация феромондарының қанығу параметрі0.04𢄢
D IИнфохимиялық заттардың дисперсия жылдамдығы1м 2 мин 𢄡
μ(720)12 сағаттық кезеңдегі инфохимиялық заттардың жоғалу жылдамдығы (өндірілген сәттен бастап өлшенеді)0.025мин және#x022121
μ(5)Инфохимиялық заттардың жоғалу жылдамдығы 5 минут ішінде (өндірілген сәттен бастап өлшенеді)0.171мин және#x022121
θ FРесурс бойынша тағам иісін өндіру2алма 𢄡 мин 𢄡
θ AОтырғызылған жеміс шыбындарының агрегациялық феромон өндірісі0.83нг ұшады 𢄡 мин 𢄡
ωСұйық агрегация феромонының булану жылдамдығы4.10 𢄤 мин
νИнфохимиялық заттарға қызығушылық5D П
κКездейсоқ дисперсиямен салыстырғанда инфохимиялық заттарға қарай қозғалыстың салыстырмалы күші5
ηТағам иісін біріктіру феромондарымен бірге тағамның иісін тартуға қатысты тарту қатынасы2.51
ξТұрғындардың құнарлылығы0.0083мин 𢄡
ϕЛичинкалардың жыныстық қатынасы (аналықтардың фракциясы)0.5
L A50% Allee әсерінен аман қалатын бір алмадағы личинкалар саны25
L CБір алманың 50% бәсекелестікке төтеп беретін дернәсілдердің саны250
c) AAllee эффектісін модельдейтін сигма тәрізді тіршілік ету қисығы0.088
c) CЖарысты модельдейтін еңіс сигма тәрізді өмір сүру қисығы0.044
2.1.2.2. Ұрпақ арасындағы динамика: көбею

Ресурсқа қоныстанған ересек әйелдер (Р) депозит ξ жұмыртқа орташа есеппен минутына. Жұмыртқалардың жиынтық саны (L) әр ресурс элементі бойынша 3 күннен кейін (буын бойынша) n) личинкалардың ересектерге сәтті дамуын анықтайды (4). Бір субстраттағы личинкалардың тірі қалу пайызы личинкалардың санына байланысты, тіршілік ету личинкалардың аралық саны үшін жақсы. Егер алмада личинкалар аз болса, фракция Allee әсерінен өледі, ал личинкалар көп болған кезде бәсекелестікке байланысты өлім рөл атқарады. Тірі қалған личинкалардың бір бөлігі ϕ әйел және олар келесі ересек әйел ұрпақ.

Личинкалардың саны келесі ұрпақтан ересек аналыққа айналады П(x, y, n + 1) Allee эффектісінің өмір сүру ықтималдығына байланысты (с A(L)) және бәсекелестік үшін (с C(L)) келесі жолмен

, қайда П(x, y, n + 1) бірден іздеуге кірісетін жаңадан шыққан ересек аналықтарды білдіреді (С.). Бұл функциялардың графиктері 0 мен 1 арасындағы мәндері бар сигма тәрізді қисықтар болып табылады. Функциялар с A(L) және с C(L) сәйкесінше параметрлері өсуде және кемуде c) A және c) C осы өсу немесе кему көлбеуіне әсер етеді және L A және L C өмір сүру деңгейі 50% болатын дернәсілдердің саны.

2.2. Инфохимиялық таралуы

D. меланогастер тағамның иісіне жауап береді (F) және оның феромон агрегациясыA). Бұл модельде біз жел жоқ деп ойлаймыз және бұл иістер кездейсоқ таралады, барлық ықтималдықпен бару ықтималдығы бірдей. Иістің таралуы ересек жеміс шыбындарының таралуына қарағанда әлдеқайда жылдам процесс. Сонымен қатар, иістің таралуы үш өлшемді процесс, ал біз екі өлшемде модельдейміз. Сондықтан біз тік бағытта диффузия арқылы іздеуші популяцияның қолы жетпейтін иіс затын білдіретін жоғалту терминін енгіздік (сонымен қатар де Ги және т.б., 2008 ж.). Агрегаттық феромон газ тәрізді емес, жұмыртқамен бірге жүретін сұйықтық түрінде шығарылады. Сондықтан біз феромондардың агрегациясын екі фазаға бөлеміз: баяу буланатын ресурстағы сұйық форма (A Р) және газ тәрізді (A) бұл ауада жеміс шыбындарын іздеуге арналған. Тамақ иістерінің таралуын және агрегация феромонын осылайша модельдеуге болады

, сәйкесінше, қайда D I инфохимиялық заттардың диффузиялық константасы, μ инфохимиялық заттардың орташа жоғалу жылдамдығы z-бағыт, бұл шығын мөлшерлемесінің мәні пайдаланылған орташа уақытқа байланысты. Иістің жоғалуы туралы қосымша мәліметтер алу үшін біз серіктес қағазға жүгінеміз (de Gee және т.б., 2008). Дисперсия мен шығын негізінен атмосфералық турбуленттіліктен туындағандықтан, бұл параметрлер тағамдық иістерге де, агрегация феромонына да бірдей мәнге ие. Сонымен қатар, θ F және θ A ресурс бойынша тағам иісінің өндіру жылдамдығы (Р) және отырықшы популяция бойынша агрегация феромоны (П Р), сәйкесінше және ω булану арқылы иіс шығару жылдамдығы.

2.3. Интегро-айырмалық теңдеу (IDE) тәсілі

Алынған модель жеміс шыбындарының кеңістіктік дисперсиясын және иістерді қамтиды. Демек, кеңістіктік дискретизациядан кейін пайда болатын қарапайым дифференциалдық теңдеулер жүйесі қатаң. Бұл дегеніміз, ол әр түрлі уақыт шкалаларының диапазонын қамтиды, біз процесті ең баяу уақыт шкаласында қызықтырамыз, ең жылдам уақыт шкаласы осы қарапайым дифференциалдық теңдеулер жүйесін шешудің нақты әдістерінің сандық тұрақтылығын басқара алады. Біздің жағдайда бұл жағдай иістің таралуы жеміс шыбындарының таралуына қарағанда әлдеқайда жылдам процесс болғандықтан қиындатады. Сондықтан қадамдардың шағын өлшеміне байланысты қарапайым айқын интеграция әдістері жарамсыз, ал екінші жағынан, модельдің сызықты еместігі жасырын интеграция әдістерін қолдануға кедергі келтіреді. Осы себепті біз дисперсияны аналитикалық жолмен шешуге болатын жеке процесс ретінде қарастыратын интегро-айырмалық тәсілді таңдадық (Нойберт және басқалар, 1995 Powell және басқалар, 1998 және Etienne және т.б., 2002). Бұл тәсіл тиімді, себебі ол тұрақтылық мәселесіне тап болмай, баяу процеске сәйкес үлкен уақытты қадамдар жасауға мүмкіндік береді. Бұл тәсілде дисперсия мен популяция динамикасы (мысалы, көбею) ересек популяция динамикасынан бөлек иіс пен жеміс шыбынының дисперсиясын модельдейтін екі түрлі фаза ретінде қарастырылады.

Популяцияның таралуы популяция тығыздығының конверсиялық өнімі мен дисперстік ықтималдық функциясын алу арқылы есептеледі. Біз дисперсияны келесі екі өлшемді ықтималдық тығыздығының функцияларының бірімен немесе дисперсті ядролармен (8) және (9) сипаттау үшін аламыз. Кездейсоқ дисперсия, іздеуші популяцияның таралуын модельдеу және иістің таралуы үшін қолданылады,

, мұнда Δт бұл қадамның уақыты D жеміс шыбындарының дисперстік константасы (D П) немесе инфохимиялық заттардың диффузиялық константасы (D I). Қозғалыстағы популяцияны модельдеу үшін қолданылатын сақинаның кездейсоқ дисперсиясы сипатталған

, қайда ρ бұл ресурстан алыстау жылдамдығы.

Жоғарыдағы кездейсоқ дисперсті ядро ​​жүйеде бұрыннан бар иістің таралуын модельдейді. Әрбір уақыт қадамында ресурстар иіс шығарады және ауаға тарайды. The dispersal of the produced odor is calculated by taking the convolution product of the odor produced per minute and a dispersal probability function for a continuously producing source. The distribution of the produced odor is described by (10),

, қайда Ei is the exponential integral.

The infochemicals direct the movement of the searching population toward the odor source. The spatial distribution of searching fruit flies, resulting from (1), can according to Powell et al. (1998), be approximated in discrete time by

, қайда Қ RD is the random dispersal kernel for the population of fruit flies and Н. a normalization constant. The “*” denotes the convolution operator over all spatial coordinates, i.e.,

. In (11), chemotaxis is modeled as a diffusion process. Diffusion is the movement of materials from an area with a high density to an area with a low density until equilibrium is reached. We can model movement toward the attractive source by artificially reducing the population density, with a stronger reduction for a more attractive spot. As diffusion occurs from high densities to low densities, the reduced population diffuses toward the attractive source, because the population density is𠅊rtificially—low at and around the source.

Equation (11) is best interpreted when it is read from the right to the left. It describes how the population at time т is first multiplied by a factor that contains the sensory index of the species and the attraction ratio κ (= ν/D П). This multiplication amounts to rescaling the population density. It strongly decreases the population density at points with a high odor concentration (combination of food odor and aggregation pheromone), while the density remains approximately the same where odor concentration is low. The dispersal is now directed toward the points with a low—rescaled—population density. After dispersal, the rescaled population is scaled back with the inverse of the above mentioned factor. This results in a strong increase of the population density in points with a high odor concentration. In this way, dispersal with a bias directed toward the infochemicals is modeled. However, this dispersal is not completely mass-conservative when using numerical approximations. Therefore, the dispersal step is finalized by normalization. To this end, we multiply the resulting density after chemotactically driven diffusion by such a number Н. that the total number of searching fruit flies is preserved.

2.3.1. Attractiveness to infochemicals

The dimensionless ratio κ = ν/D П is a measure for the relative strength of the chemical attraction (ν) as compared to the random dispersal (D П). If there is no chemical attraction, then the movement is at random and κ = 0. On the other hand, a strong influence of the chemical attraction in comparison to the random dispersion corresponds to high values of κ. In that case, the movement is directed toward the odor source.

2.4. Симуляция

We considered a square spatial domain with reflecting boundary conditions for the population of fruit flies, and absorbing boundaries for the infochemicals. The reflecting boundary conditions for the flies represent a closed system (they cannot escape). On the other hand, the infochemicals can freely pass through the boundaries, never to come back: this is modeled by the absorbing boundary condition. We ran simulations for one generation, consisting of 3 dispersal days (short term population dynamics) and 10 generations of 3 dispersal days (long term population dynamics). Because evaporation is temperature dependent, odor evaporation during the night is much smaller than during the day. Also, the activity of yeasts, the main producers of the attractive fermenting fruit smell, is temperature dependent. We, therefore, assume that during the night no odor is produced. Furthermore, we assume that fruit flies do not reproduce or disperse during the night. Therefore, we modeled 12 hours per day. We discretized each dispersal day in steps of 5 minutes of dispersal by adult females followed by population dynamics (i.e., by settlement on resource, reproduction, patch leaving, or start of searching behavior) (Fig. ​ (Fig.2 2 ).

Flow chart of the processes in the model. In our model, the time step, Δт, is 5 min. We simulated 1 generation in the short term simulation and 10 generations in the long term simulation. Each generation consisted of 3 days.

2.4.1. Short term (one generation) simulation

To study the basic distribution patterns of fruit flies in a two-dimensional environment where infochemicals are present or absent, we ran three simulations, one 𠇌ontrol” simulation where no odors were present, one simulation where only food odors were present “F”, and a simulation where both food odors and aggregation pheromone were present “F + A”. We simulated the dispersal of fruit flies on a spatial domain of 30 m × 30 m. It is divided into 256 × 256 cells with a diameter of 0.117 m. The factor 256 is not essential for the design of the experiments, nor does it influence the results essentially however, it enhances the efficiency of the numerical computations because powers of 2 allow use of the fast Fourier transform for the convolutions.

2.4.1.1. Initial distribution of resources

We are interested in spatial differences due to aggregation. We, therefore, divided the domain in four quadrants. Each quadrant contained 9 resource patches of 1 m 2 clustered in one block (of 5 m × 5 m), with an interpatch distance of 1 m (Fig. ​ (Fig.3a). 3a ). The blocks were situated 6.5 m from the boundaries of the domain. The distance between two adjacent blocks was 7 m. The initial resource density was 5 apples m 𢄢 , evenly distributed over the block (like apple-sauce).

The set-up of the domain with spatial dimensions of the (a) short term simulation, size 30 m × 30 m, with 4 blocks of 9 clustered resources with resource density of 5 apples m 𢄢 , and the (b) long term simulation, size 90 m × 90 m, with 36 blocks containing randomly distributed apples with resource density of 5 apples m 𢄢 . The release point of the initial population is denoted with ×.

2.4.1.2. Initial adult distribution

To study whether aggregation occurs at resources with a higher initial density, we unevenly divided 800 adults (П 0) over the four quadrants. We situated 500 females in the lower left quadrant and 100 females in each of the other three quadrants. The fruit flies were released near the center of the domain. The release points were situated 2.5 m from the nearest resource. The distance between the release points in the center was 3.5 m.

2.4.1.3. Larval survival

At the end of the generation, the larval survival is calculated. We assessed the number of larvae that successfully developed into an adult female. In addition, to determine the costs and benefits of the use of infochemicals, we also assessed the number of larvae that did not survive due to the Allee effect or due to competition, and calculated mortality rates for both effects separately.

2.4.1.4. Статистика

To calculate the degree of aggregation of the population, we use k a measure of the amount of clumping, given by

, қайда μ is the mean and σ 2 the variance of the negative binomial distribution (Southwood and Henderson, 2000). The smaller the value of k, the greater the extent of aggregation, whereas for k → ∞(i.e., in practice k × 8), the distribution approaches a Poisson distribution, i.e., is virtually random. Мәні k is influenced by the size of the sampling unit. In our model, we use same-sized units. Thus, we are able to use this measure to compare the degree of aggregation for the different treatments of availability of infochemicals.

To test the effects of infochemical use on settlement and on larval survival, we used the G-independence test on the number of settled and moving fruit flies for each treatment or on the number of larvae that survived or died for each treatment (Sokal and Rohlf, 1981).

The short term simulation is also used for a sensitivity analysis. For more details on the sensitivity analysis, we refer to our companion paper (de Gee et al., 2008).

2.4.2. Long term (ten generations) simulation

To study the long term population dynamics, we modeled a fruit fly population in an unpredictable heterogeneous environment. D. меланогастер cannot survive the winter in the natural climate of the Netherlands. Therefore, we simulated only one breeding season, consisting of 10 discrete generations. We model discrete nonoverlapping generations of 3 days each. These days consist of 12 dispersal hours, divided in time steps of 5 minutes (Fig. ​ (Fig.2). 2 ). The larval development was lumped, and computed at the end of the generation. For the long term simulation, we considered a domain of 90 m × 90 m, divided into 512 × 512 square cells, each with a diameter of 0.176 m. We ran three simulations, one 𠇌ontrol” simulation where no odors were present, one simulation where only food odors were present “F”, and a simulation where both food odors and aggregation pheromone were present “F + A”.

2.4.2.1. Initial adult and resource distribution

We introduced 2,000 fruit flies (П 0) in one single cell in the center of the domain. This domain contains 36 resource blocks of 5 m × 5 m (Fig. ​ (Fig.3b). 3b ). The resource blocks were situated 17.5 m from the boundaries of the domain. The distance between two adjacent blocks was 5 m. The initial resource density was 1 apple m 𢄢 . To study at which spatial scale effects take place, we looked at the population dynamics at a large spatial scale, i.e., the four quadrants of the domain (each containing 9 resource blocks), at an intermediate spatial scale, i.e., the resource blocks and 2.5 meter around the blocks, and at a small spatial scale, i.e. individual apples. For the simulation at the largest spatial scale, we used two additional resource densities, 5 and 10 apples m 𢄢 to study whether the spatial dynamics of the fruit fly population depends on resource availability.

To mimic the natural situation, the apples were placed randomly each generation, with each grid cell in the block containing either one apple or no apple (3a). Outside the resource blocks, the cells were empty. The total amount of apples per quadrant of the domain was fixed (for example, when the initial resource density is 1 apple m 𢄢 , a quadrant contains 9 (blocks) × 25 (m 2 ) × 1 (apple m 𢄢 ) = 225 apples), but as they were placed randomly over the resource blocks, there were differences in the amount of apples per resource block.

We ran the simulations at the largest spatial scale three times, with a different starting point of the random number generator, to verify the consistency of the results.

2.4.2.2. Статистика

We used linear mixed models to test the effect of the use of infochemicals on the mortality due to the Allee effect (%), mortality due to competition (%), and larval survival (%) in the first five generations (during the population expansion). This method is especially suitable for data, where the measurements are correlated in time. In the model, we took “generation” as repeated measurement, and “treatment”, “generation”, and “treatment × generation” as fixed effects. We tested the model for four different covariance structures, compound symmetry (CS), first-order autoregressive (AR(1)), heterogeneous first-order autoregressive (ARH(1)), and an unstructured covariance matrix (UN). The unstructured covariance matrix was the best model for the data (it had the lowest AIC). For these statistics, we used SAS 9.1.

2.5. Parameter values

We used the parameter values as given in Table ​ Table1. 1. For more details on how these values are arrived at, we refer to the companion paper (de Gee et al., 2008).


Эмбрион жобасының энциклопедиясы

Hermann Joseph Muller conducted three experiments in 1926 and 1927 that demonstrated that exposure to x-rays, a form of high-energy radiation, can cause genetic mutations, changes to an organism's genome, particularly in egg and sperm cells. In his experiments, Muller exposed fruit flies (Дрозофила) to x-rays, mated the flies, and observed the number of mutations in the offspring. In 1927, Muller described the results of his experiments in "Artificial Transmutation of the Gene" and "The Problem of Genic Modification". His discovery indicated the causes of mutation and for that research he later received the Nobel Prize in Physiology or Medicine in 1946. Muller's experiments with x-rays established that x-rays mutated genes and that egg and sperm cells are especially susceptible to such genetic mutations.

Muller studied genetic mutations and the structure of chromosomes in fruit flies during the early twentieth century. From 1910 to 1915, Muller worked with Thomas Hunt Morgan, a scientist at Columbia University in New York City, New York, who researched the role chromosomes play in heredity. Chromosomes are structures that consist of DNA, the genetic material of the cell, and are found within a cell's nucleus. While working in Morgan's fly lab, Muller helped discover a class of genes called marker genes, also called genetic markers, that enabled scientists to identify specific places in the genome, even after making changes to particular chromosomes or genes. Muller used genetic markers in his later x-ray experiments that identified mutations in the genome. In the 1920s, Muller studied the role of temperature as a possible mutagen, or cause of genetic mutations. He showed that high temperatures had the capability to mutate genes. Through his work studying the effects of temperature on genetic mutations, Muller developed a method to quantify the number and frequency of mutations which he used in his later experiments with radiation.

In the early 1900s, professionals used x-rays, a form of high-intensity radiation, in the medical, dental, and industrial fields, though they knew little about the long-term effects of exposure to radiation. Many researchers studied how x-rays affected living cells. In 1907, physician Charles Russell Bardeen showed that toad eggs fertilized with sperm he exposed to x-rays resulted in embryos with developmental abnormalities that prevented toad larvae from developing into tadpoles. Experiments like Bardeen's supported Muller's hypothesis that mutations involved changes to individual genes. Muller hypothesized that he could induce genetic mutations using x-rays. Muller performed a series of three experiments in 1926 and 1927 exploring the role of x-rays as a mutagen.

Muller began his first experiment testing x-rays as a mutagen in 1926 while at the University of Texas in Austin, Texas. In his first experiment, Muller bred flies whose genomes contained particular genetic markers on the X-chromosome, which enabled him to identify mutations. In normal flies, female flies have two X-chromosomes. Male flies, however, have only one X-chromosome and one Y chromosome which does not contain those particular genetic markers. Muller used male flies that contained the X-linked gene, meaning it was located on the X-chromosome, for bobbed bristles (bb) as a genetic marker. The bb gene, led to offspring with noticeable differences in the shape of the flies' sensory bristles compared to normal flies. Muller also used female flies that were homozygous for the X-linked gene sc v f, meaning that both X-chromosomes contained the sc v f ген The sc v f gene led to offspring with a difference in eye color and distinguishably different sensory bristles. Before mating the male and female flies, Muller exposed the flies to x-ray radiation in an attempt to induce genetic mutations in them. Following the x-ray treatment, he mated the flies to produce offspring consisting of heterozygous females, meaning that each female offspring had one X-chromosome with the bb gene and one with the sc v f gene, and male offspring had the sc v f ген The bb genetic markers were recessive, so the heterozygous females displayed the physical traits associated with the sc v f gene, but still carried the bb gene and, any mutations induced by the radiation in that chromosome.

To determine whether genetic mutations were induced in a parent exposed to radiation, Muller mated the heterozygous female offspring, which had both bb және sc v f genes, with their sc v f бауырлар The male offspring of that cross (grandsons of the irradiated male or female parent) revealed whether or not the x-rays had induced any mutations. Rather than looking for abnormal body parts, Muller determined whether or not mutations had occurred by studying lethal mutations, types of mutations that cause the offspring to die before being born. To identify the lethal mutations, Muller observed the ratio of bb male and sc v f male offspring. If the offspring lacked bb males and only sc v f males were present, Muller reasoned that exposure to radiation induced lethal mutations in the bb genes of male grandparents. Alternatively, if only bb males were present, he reasoned that exposure to radiation induced a lethal mutation in the sc v f female grandparent.

Muller created over 1,000 cultures of first generation flies whose parents had been subjected to x-rays and a similar amount of control cultures, cultures in which the flies' parents were not subjected to the radiation. By comparing the results of his x-ray experiments with control cultures, Muller confirmed that x-rays caused the genetic mutations and that the mutations did not spontaneously arise, or arise from normal cell function.

After examining the cultures, Muller observed that there were a high number of lethal mutations in the offspring of the x-ray treated flies (88 lethal mutations in 758 cultures). The control group showed a lower frequency of the lethal mutations (1 lethal mutation in 947 cultures). Muller concluded that the x-ray exposure caused the lethal mutations in the offspring of the x-ray treated flies. He also found that mutations occurred in both the male and female flies when exposed to x-rays, indicating that both sexes were vulnerable to radiation-induced mutations.

Building on the results from his first experiment, Muller conducted a second. In the second experiment, Muller used a different type of genetic marker. He used a group of X-linked genes called ClB genes which were lethal to male fruit flies. Through controlled mating, Muller bred a generation of fruit flies in which the male offspring could inherit one of only two kinds of X-chromosomes: ones that had the lethal ClB gene, or ones that had been exposed to radiation in earlier generations. If parent flies radiated in earlier generations had developed lethal mutations in the x chromosomes of their gametes, then mating the files would fail to produce any living male offspring. By counting the number of male and female offspring, Muller inferred the results of mutations caused by radiation. He determined that x-ray exposure caused 150 times more flies to die through a lethal mutation compared to the spontaneous rate of mutations that occurred in the control group.

Muller then developed a third experiment in the spring of 1927 that specifically looked for visible mutations in the offspring of radiation exposed fruit flies. Muller used females with two X-chromosomes fused together as well as a single, separate Y-chromosome to mate with males with the bb gene that he had also exposed to x-rays. Mating females with fused X-chromosomes leads to an unusual mode of inheritance. Unlike typical sex inheritance, where males inherit their X-chromosome from their mother and their Y-chromosome from their father, mating a female with fused X-chromosomes leads the opposite. Instead, males inherit their X-chromosomes from their father and their Y-chromosome from their mother. Consequently, any non-lethal mutation induced in a male parent can be identified in their sons because their sons inherit their fathers' X-chromosome. By that method, Muller noted that many visible mutations caused by radiation were the same as visible mutations that occurred spontaneously, such as white eyes, small wings, and bobbed bristles. Furthermore, he found that the mutations occurred more frequently in flies exposed to radiation than they did in the untreated flies.

In his 1927 article "Artificial Transmutation of the Gene," Muller published his conclusions that exposure to x-rays could cause genetic mutations. However, Muller failed to include complete data and methods of his prior experiments. According to Elof Carlson, a student of Muller, the paper grabbed the attention of geneticists, but many questioned Muller's findings because of the missing data. Later that year Muller released the paper "The Problem of Genic Modification" at a genetics conference in Berlin, Germany. His second paper detailed his 1926 and 1927 experiments and provided clarifications that "Artificial Transmutation of the Gene" lacked. A year after the conference, other scientists confirmed Muller's claims that x-rays led to mutations in both plant and animal chromosomes.

Muller's discovery that x-rays caused genes to mutate had many different implications in various fields. In the field of radiology, Muller's work illuminated previously undocumented dangers of x-rays. His findings showed that x-rays could be particularly harmful to humans in their reproductive years. Radiologists began taking precautions to shield patients from radiation that could cause genetic mutations to sperm and egg cells, possibly affecting later embryo development. In the field of genetics, Muller's work showed that environmental factors like radiation affected heritable characteristics. Furthermore, his discovery enabled scientists to directly induce genetic mutations instead of waiting for mutations to occur spontaneously. For his experiments on the mutagenic effects of x-rays, Muller received the Nobel Prize in Physiology or Medicine in 1946.


Effects of Cellular Environment on Stem Cell Differentiation Discussed at Stubenbord Visiting Lectureship

Drosophila melanogaster, or the common fruit fly, is an important model organism for scientific research such as stem cell therapeutics.

Drosophila melanogaster , more often known as the fruit fly, has long been used as a model organism for both genetics and developmental biology. However, a recent lecture by Dr. Allan Spradling, the William D. Stubenbord Visiting Professor at Weill Cornell and director of the Department of Embryology at the Carnegie Institute of Washington, made the case that Drosophila can be a model for the complex and emerging science of stem cell therapeutics.

"For several reasons, you can hardly imagine how well-suited a fruit fly is for studying stem cell biology," Dr. Spradling said. "The Drosophila stem cell system is much like the more complicated vertebrate system, but stripped down just to the essentials."

Dr. Spradling has used Drosophila in a number of stem-cell-related projects, including the identification of regulatory cells that govern stem-cell replacement and differentiation in vivo, the mechanisms by which cells can "de-differentiate" back into stem cells, and the identification of stem cells in the Drosophila intestine.

In 2000, Dr. Spradling began using Drosophila to revisit the role of "niches"—the microenvironments surrounding stem cells that regulate their differentiation—because the relatively straightforward production of Drosophila embryonic germline stem cells could be studied in vivo, unlike their mammalian counterparts, which had only been studied in culture to that point. Additionally, because of a very clear lineage property in the production of stem cells within the Drosophila ovary, the cells could be marked genetically, making them distinguishable from one another as either differentiated daughter cells or persistent stem cells.

"Our first surprise was that stem cells are not stable nor are they all that permanent," Dr. Spradling said. "There is a turnover, or replacement, and somatic stem cell replacement is occurring from a distant source." That source was often, although not necessarily, neighboring stem cell "daughters," leading Dr. Spradling and his team to propose that cell "de-differentiation"—the reversion of a specialized cell back into a stem cell—could be closely studied in Drosophila .

Although stem cell "de-differentiation" was known to occur in natural systems in general, and in the human liver specifically, the process had never been closely studied in the laboratory, because mammalian stem cell organization, behavior and regulation had not been characterized well enough at the cellular level.

Dr. Spradling and his laboratory blasted Drosophila larva with a regulatory protein that induces stem cell differentiation in the ovary. As the protein disappeared, they were able to closely monitor the "de-differentiation" process, which occurred uniformly without cell loss and without affecting the insects' fertility as adults.

While a great deal of research, media and political attention has focused on the process of differentiating a stem cells into target tissues (and perhaps one day, complete organs), Dr. Spradling believes the reverse process may be a quicker route to stem cell therapies, because stem cell behavior is so heavily affected by its environment. By studying the "de-differentiation" of specialized tissue cells back into stem cells, scientists may be able to eventually reverse-engineer stem cell therapies.

"Stem cell biology is relevant because, to some extent, all cells respond to their environment," Dr. Spradling said. "These are very dynamic systems, and there is a great deal of environmental influence. We need to understand why these cells make the decisions they make."

This year's William D. Stubenbold Visiting Professor Lecture was presented by the Department of Cell and Development Biology and sponsored by the Louis Calder Foundation. The Stubenbord Fund was established by the Louis Calder Foundation in memory of Louis Calder Sr. and in recognition of the outstanding professional services and long friendship of the late William D. Stubenbord for them and members of their families.


Lords of the Fly : Drosophila Genetics and the Experimental Life

The common fruit fly, Drosophila, has long been one of the most productive of all laboratory animals. From 1910 to 1940, the center of Дрозофила culture in America was the school of Thomas Hunt Morgan and his students Alfred Sturtevant and Calvin Bridges. They first created "standard" flies through inbreeding and by organizing a network for exchanging stocks of flies that spread their practices around the world.

жылы Lords of the Fly, Robert E. Kohler argues that fly laboratories are a special kind of ecological niche in which the wild fruit fly is transformed into an artificial animal with a distinctive natural history. He shows that the fly was essentially a laboratory tool whose startling productivity opened many new lines of genetic research. Kohler also explores the moral economy of the "Drosophilists": the rules for regulating access to research tools, allocating credit for achievements, and transferring authority from one generation of scientists to the next.

By closely examining the Drosophilists' culture and customs, Kohler reveals essential features of how experimental scientists do their work.

Отзывы - Написать отзыв

Review: Lords of the Fly: Drosophila Genetics and the Experimental Life

Scientists began using Drosophila melanogaster as a model organism around 1910, long before the advent of modern molecular biology techniques. My big question was "HOW on Earth were they able?" and . Читать весь отзыв