Nature 618권, 118~125페이지(2023)이 기사 인용
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곤충의 비동기 비행은 600,000종 이상의 동물이 사용하는 가장 널리 사용되는 동물 이동 형태 중 하나입니다. 모터 패턴1, 생체 역학2,3 및 비동기 비행의 기본이 되는 공기 역학4,5에 대한 심오한 통찰력에도 불구하고 중앙 패턴 생성(CPG) 신경 네트워크의 아키텍처와 기능은 여전히 불분명합니다. 여기서는 전기 생리학, 광생리학, 초파리 유전학 및 수학적 모델링을 포함한 실험 이론 접근 방식을 기반으로 예상치 못한 특성을 지닌 소형 회로 솔루션을 식별합니다. CPG 네트워크는 교리와 달리 뉴런 전체에 동기화되는 대신 시간에 맞춰 펼쳐지는 네트워크 활동을 생성하는 전기 시냅스로 상호 연결된 운동 뉴런으로 구성됩니다. 실험적 및 수학적 증거는 약한 전기 시냅스와 결합된 뉴런의 특정 흥분성 역학에 의존하는 네트워크 비동기화에 대한 일반적인 메커니즘을 뒷받침합니다. 소규모 네트워크에서 전기 시냅스는 뉴런 고유 역학 및 이온 채널 구성에 따라 네트워크 활동을 동기화하거나 비동기화할 수 있습니다. 비동기 비행 CPG에서 이 메커니즘은 패턴화되지 않은 전운동 입력을 안정적인 날개 박동 전력을 보장하고 여러 종에 걸쳐 보존되는 고정된 세포 활성화 시퀀스를 사용하여 고정된 뉴런 발사로 변환합니다. 우리의 연구 결과는 신경 회로의 동적 제어에서 전기 시냅스의 광범위한 기능적 다양성을 입증하고 커넥토믹스에서 전기 시냅스 감지의 관련성을 강조합니다.
알려진 종이 백만 개가 넘는 곤충은 지구상에서 가장 큰 동물 그룹을 구성합니다6. 그들의 상당한 진화적 성공은 작은 몸집과 날 수 있는 능력에 기인합니다. 이 두 가지 기능은 활용되지 않은 틈새와 빠른 이동에 대한 액세스를 제공하지만 소형 전단지의 공기 역학적 제약으로 인해 높은 날개 비트 주파수가 필요하고 공간 제약으로 인해 비행을 위한 중추 신경 컨트롤러의 소형화가 필요합니다7. 모든 날아다니는 곤충 종의 75%에서 고도로 전문화되고 간접적이며 비동기적인 비행 근육은 낮은 레이놀즈 수1,8에서 전진 추진을 보장하기 위해 길항 날개 근육의 상호 신장 활성화에 의해 100-1,000Hz의 날개 박동 주파수를 생성하는 진동 시스템을 형성합니다. 비동기 비행 근육에 신경을 분포시키는 비행 운동 뉴런(MN)은 훨씬 낮은 주파수에서 발사되므로 주기별로 근육을 활성화하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 전력 출력은 MN 발사 빈도를 제어하여 근육질 칼슘 수준을 조정하고 결과적으로 날개 박동 빈도와 진폭을 조절하는 중추 신경계의 CPG 네트워크에 의해 조절됩니다1. 비동기 비행은 진화 과정에서 7~10회 독립적으로 나타났지만8, 비동기 비행의 소형 중추 신경계에서 MN 출력을 생성하기 위한 CPG 아키텍처의 원리나 기능적 결과는 확인되지 않았습니다.
비동기 비행 패턴을 정량화하고 CPG 아키텍처를 해독하기 위해 우리는 유전자 모델 시스템9,10,11 Drosophila melanogaster의 등쪽 세로 날개 내리기 근육(DLM)에 신경을 분포시키는 식별된 5개의 MN(MN1-5)의 발사 출력을 사용했습니다. 곤충 종(일반성을 테스트하기 위해). DLM은 날개 하강 스트로크에 힘을 제공하며 6개의 근육 섬유로 구성되며 각 근육 섬유는 식별된 5개의 MN9,10,11(MN1-5, 그림 1a) 중 하나에 의해 지배됩니다. MN1-4는 각각 체세포 동측의 4개의 가장 복부 DLM 섬유 중 하나를 표적으로 삼는 반면, MN5는 MN5 체체 반대쪽에 있는 DLM 섬유 5와 6을 자극합니다(그림 1a). 이 신경근 구조는 조사된 곤충 종(메뚜기12, 나방13, 검정파리14) 전반에 걸쳐 보존됩니다.
a, 테더링 비행 중 MN1-5 및 윙비트 주파수(하단 추적, 블랙 박스에서 확대됨)의 대표적인 기록. VNC의 MN1-5의 색상 코드 개략도와 DLM의 6개 섬유에 대한 축삭 투영입니다. b, 평균 MN 발사 빈도는 각 동물 내에서 유사합니다. 색상 코드는 a와 동일합니다. n = 8마리의 동물. 데이터는 평균 ± sd c, MN 발사 빈도 및 날개 박동(WB) 빈도(빨간색 막대는 작업 범위를 나타냄)는 동물 내에서 선형적으로 관련되어 있습니다(회색 점, 상관 계수, r2 = 0.63, P < 0.0001, 양측 t- 테스트) 및 동물 전반에 걸쳐 더 큰 분산이 있습니다(빨간색 점, n = 100, 상관 계수, r2 = 0.31, P < 0.0001, 양측 t-테스트). d, 다양한 진폭(하단 트레이스)의 전류 주입에 대한 MN(상단 트레이스)의 발사 응답. e, 평균 MN 응답 주파수(f)와 주입된 전류 진폭(I)은 2~30Hz(n = 15마리 동물)에 대해 대략 선형적으로 관련되어 있으므로 비행 중에 관찰된 일반적인 MN 발사 주파수를 초과합니다(삽입; ~3–12 Hz, c)의 데이터. 데이터는 평균 ± sem(메인 플롯) 및 중앙값 ± 범위(삽입)입니다. f, 비행 중에 MN1-4 스파이크는 특징적인 순서로 시간에 따라(분출 상태에서) 분산됩니다. 각 동물은 비행 중에 서로 다른 스플레이 상태로 전환되지만, 개체 간에는 동일한 스플레이 상태가 선호됩니다(n = 8). 상자 그림에는 중앙값(중앙선), 사분위수(상자 한계) 및 범위(오류 막대)가 표시됩니다. g, 비행 중 4개의 후속 스플레이 상태(1423(빨간색), 1243(청록색), 1234(녹색), 1324(진한 파란색))에서 MN1-4 스파이크의 타이밍.
UAS-shakB-RNAi, middle) and overexpression of ShakB in MN1–5 (bottom). The black arrows mark MN4 and MN5 spikes, and the red arrows indicate simultaneous MN4–MN5 spikes. b, Phase histograms of the occurrence of MN5 spikes (y axis) in relation to consecutive MN4 spikes (phase φ = 0 corresponds to the MN4 spike) for control (top), shakB KD (middle) and ShakB overexpression (bottom) with a magnified view (inset) (n = 10 animals for each genotype). Data are mean (coloured bars) ± s.e.m. (grey). c, MN1–5 dye coupling in the dfmr1 RNAi KD background to increase dye uptake28. Scale bar, 20 μm. d–h, Intracellular recordings of MN pairs. d, Hyperpolarizations and depolarizations were conducted bidirectionally (from cell 1 to cell 2 and vice versa). e, Increasing current injection amplitude (top trace) increases response amplitudes in electrically coupled MNs (bottom trace). f, Plotting the mean presynaptic voltage (Vm) area against the mean postsynaptic voltage area (left) reveals linear relationships, but regression slopes differ between distinct MN pairs (5 animals with strong coupling between the MN1–MN2 and MN3–MN4 pairs; 10 animals with weak coupling between the MN1–MN3, MN1–MN4, MN2–MN3 and MN2–MN4 pairs). The mean CC (postsynaptic peak voltage divided by presynaptic peak voltage; right) differs significantly between MN1–MN2, MN3–MN4 (red, 6 pairs) and all other pairs (green, 10 pairs). Data are mean ± s.e.m. (left) and mean ± s.d. (right). g, RNAi KD of shakB eliminates detectable electrical coupling between MNs (3 animals). h, The CC for the spike AHP is higher than for the spike overshoot. i, Firing of a coupled MN ceases during the AHP of the presynaptic MN./p>0.21 yield network synchrony (splayness = 0; 200 simulations per CC, green dots; the black line shows the average). d, Quantification of 60 s simulations (green, 10 simulations per condition) with a weak CC (0.005) yields significantly lower MN4–MN5 synchronization indices (Methods; median = 0.54) compared with strong coupling (CC = 0.258; median = 1.0; two-sided Mann–Whitney U-test, P = 0.0002). Similarly, experimental (exp.; purple) synchronization indices are significantly lower in the controls (median = 0.56, 11 animals) compared with the ShakB-overexpression group (median = 0.84, 7 animals, P = 0.0008). e, Increasing Shab channel levels transforms the single-MN model dynamics from HOM near the SNL point through SNIC to Hopf types (Extended Data Fig. 9a), which vary in action potential waveform (top) and PRC (middle). Averaging theory (Methods and equation (4)) yields the odd part of the coupling function (bottom) for each phase distance ∆φ, of which the fixpoints (black dots) determine stable network states. Only the SNL type yields one stable fixpoint at phase 0.5, therefore favouring anti-phase firing. f–h, Shab overexpression in MN1–5 nearly doubles Shab current (f), which causes in-phase firing of the MN3–MN4 pair (g) and significantly (two-sided Mann–Whitney U-test, P = 0.0434) increased synchronization indices (median = 0.52, 10 animals) compared with the controls (median = 0.43, 8 animals) (h). Similarly, increasing Shab in models with weighted GJs (as in Fig. 3i) significantly increased MN3–MN4 synchronization (sync.) indices (median = 0.99, P = 0.0002). i,j, Network models with heterogenous CCs (i) as found in vivo (Fig. 2f) yield preferred splay states as in animals (j, right; 10 simulations per condition; 8 animals, the purple dots depict median values of in vivo data), whereas homogenous coupling does not (j, left). For the box plots in d, h and j, the median (centre line), quartiles (box limits) and range (whiskers) are shown./p>0.21, the network state is synchronized (Fig. 3c). To test these model predictions experimentally, we manipulated gap-junction strength genetically and quantified the synchrony of the MN4–MN5 pair from in vivo recordings during flight (Fig. 3d). In control animals with weak gap junctions, the synchronization index (Methods) is low, similar to model simulations with weak gap junctions. RNAi KD of electrical synapses increases synchronization in vivo (Fig. 3d), underscoring that gap junctions are required for desynchronization. Finally, the model predicts synchrony for strong electrical coupling. Indeed, strengthening of electrical coupling by ShakB overexpression significantly increases synchrony in vivo (Fig. 3d; see also Fig. 2b). Thus, weak electrical coupling is required for network desynchronization./p>5 GΩ; membrane potential of −70 mV was held with a holding current smaller than ±100 pA; series resistances of >15 MΩ were not accepted to ensure good control when applying current injections; only if these criteria were met for both MNs, the recordings were switched to current clamp mode. Resting membrane potential was around −60 mV without current injection. To determine coupling strength and rectification parameters of gap junctions between MNs, depolarizing and hyperpolarizing current was injected into one MN while the other was monitored simultaneously, and vice versa. Slow tonic firing was induced in one or both MNs at rates of between 3 and 8 Hz, as is observed during flight behaviour, by small somatic current injections while monitoring the respective other MN. For input–output relationships, firing was induced by 1,000 ms square pulse current injections up to 1 nA in 0.1 nA increments./p>2 electrically coupled neurons, this causes a frustrated state because antiphase locking at Δφ = 0.5 cannot be achieved for all units at the same time. In a small network, such as the MN1–5 network with its five coupled neurons, the splay state represents a low-frustration solution that determines the most likely network state60./p> 2. However, this is not observed in the CPG recordings (Fig. 1a). For the network to show frustration, pairs of neurons must be phase-repellent./p>3.0.CO;2-S" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1002%2F%28SICI%291096-9861%2820000619%29422%3A1%3C1%3A%3AAID-CNE1%3E3.0.CO%3B2-S" aria-label="Article reference 13" data-doi="10.1002/(SICI)1096-9861(20000619)422:13.0.CO;2-S"Article CAS PubMed Google Scholar /p> P{UAS-GFP.VALIUM10}attP2), ShakB RNAi-kd (GMR23H06-ADZ attP49;GMR30A07-DBD attP2 > P{TRiP.HMC04895}attP2)). For the experimental data, a two-sided Pearson correlation determined a strong negative correlation (r = −0.94, p < 0.0001, n = 10). (e,f) Firing phase relationships between MN4 and MN5 in control animals (see also Fig. 2a,b, Extended Data Fig. 1) remain similar upon UAS-RNAi knockdown of receptors for inhibitory chemical synapses in MN1–5 (under the control of DLM-MN spilt-GAL4, GMR23H06-ADZ attP49; GMR30A07-DBD attP2), (e) the glutamate gated chloride channel (GluCl) and (f) Rdl GABA-ARs. GluCl-RNAi knockdown efficacy was confirmed by Western blotting and Rdl GABA-AR knockdown efficacy has previously been confirmed64. Coloured bars represent the average values from 10 animals for GluCl-RNAi, 8 animals for Rdl GABA-AR-RNAi, and grey bars the s.e.m./p>
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