Nature volume 618、pages 118–125 (2023)この記事を引用
10,000 アクセス
159 オルトメトリック
メトリクスの詳細
昆虫の非同期飛行は、600,000 種以上で使用されている動物の移動の最も一般的な形式の 1 つです。 運動パターン 1、生体力学 2、3、非同期飛行の基礎となる空気力学 4、5 については深い洞察が得られているにもかかわらず、中央パターン生成 (CPG) ニューラル ネットワークのアーキテクチャと機能は不明のままです。 ここでは、電気生理学、視生理学、ショウジョウバエの遺伝学、数学的モデリングを含む実験理論的アプローチに基づいて、予期せぬ特性を備えた小型回路ソリューションを特定します。 CPG ネットワークは、電気シナプスによって相互接続された運動ニューロンで構成されており、理論とは対照的に、ニューロン間で同期するのではなく、時間内に広がるネットワーク活動を生成します。 実験的および数学的証拠は、弱い電気シナプスと結合ニューロンの特定の興奮性ダイナミクスに依存するネットワーク脱同期の一般的なメカニズムをサポートしています。 小規模なネットワークでは、ニューロン固有のダイナミクスとイオン チャネルの構成に応じて、電気シナプスがネットワーク活動を同期または非同期にすることができます。 非同期飛行CPGでは、このメカニズムは、パターン化されていない前運動入力を細胞活性化の固定シーケンスによる定型的なニューロン発火に変換し、安定した羽ばたきパワーを保証し、我々が示すように、複数の種にわたって保存されます。 私たちの発見は、神経回路の動的制御における電気シナプスのより幅広い機能多用途性を証明し、コネクトミクスにおける電気シナプスの検出の関連性を強調しています。
昆虫は 100 万種以上の種が知られており、地球上で最大の動物群を構成しています6。 彼らの進化における大きな成功は、小さな体サイズと飛行能力に起因すると考えられています。 これら 2 つの機能により、未利用のニッチへのアクセスと急速な移動が可能になりますが、小型飛行体の空力的制約により高い翼振動周波数が必要となり、スペースの制約により飛行 7 の中枢神経コントローラーの小型化が必要になります。 すべての飛行昆虫種の 75% では、高度に特殊化された間接的な非同期飛行筋肉が、拮抗する翼の筋肉の相互伸張活性化によって 100 ～ 1,000 Hz の羽ばたき周波数を生成する振動システムを形成し、低いレイノルズ数で前方への推進力を確保しています 1,8。 非同期飛行筋肉を神経支配する飛行運動ニューロン (MN) は、はるかに低い周波数で発火するため、サイクルごとに筋肉を活性化するわけではありません。 それにもかかわらず、出力は中枢神経系の CPG ネットワークによって制御されており、CPG ネットワークは MN 発火周波数を制御して筋質カルシウム レベルを調整し、それが翼ビートの周波数と振幅を制御します 1。 非同期飛行は進化の過程で 7 ～ 10 回独立して出現しましたが 8、非同期飛行体の小型化された中枢神経系から MN 出力を生成するための CPG アーキテクチャの原理も、その機能的影響も特定されていません。
非同期飛行パターンを定量化し、CPG アーキテクチャを解読するために、遺伝子モデル システム 9,10,11 の背側縦翼圧筋 (DLM) を神経支配する 5 つの同定された MN (MN1 ～ 5) の発火出力を使用しました。昆虫の種類 (一般性をテストするため)。 DLMは翼のダウンストロークに力を提供し、6本の筋線維で構成されており、それぞれの筋線維は5つの同定されたMN9、10、11（MN1〜5、図1a）の1つによって神経支配されています。 MN1〜4はそれぞれ、体細胞と同側の4つの最も腹側のDLM線維の1つを標的としますが、MN5はMN5体細胞の対側にあるDLM線維5および6を神経支配します（図1a）。 この神経筋構造は、調べた昆虫種全体で保存されています (バッタ 12、蛾 13、クロバエ 14)。
a、繋留飛行中のMN1〜5と翼鼓動周波数の代表的な記録（下のトレース、ブラックボックス内で拡大）。 VNC の MN1 ～ 5 と DLM の 6 つの線維への軸索投影の色分けされた概略図。 b. 平均 MN 発火頻度は、各動物内で類似しています。 カラーコードはaと同じです。 n = 8 匹の動物。 データは平均値±標準偏差、MN 発火頻度と羽ばたき (WB) 頻度 (赤いバーは動作範囲を示します) は動物内で線形に関連しています (灰色の点; 相関係数、r2 = 0.63; P < 0.0001、両側 t-検定）、動物間でも分散が大きくなりました（赤い点; n = 100; 相関係数、r2 = 0.31; P < 0.0001、両側 t 検定）。 d、異なる振幅の電流注入（下のトレース）に対するMNの発火応答（上のトレース）。 e、平均 MN 応答周波数 (f) と注入電流振幅 (I) は 2 ～ 30 Hz (n = 15 動物) でほぼ線形関係にあり、したがって飛行中に観察される通常の MN 発火周波数を超えています (挿入図; ~3 ～ 12 Hz、c) からのデータ。 データは平均値 ± sem (メイン プロット) および中央値 ± 範囲 (挿入図) です。 f、飛行中、MN1〜4のスパイクは特徴的なシーケンスで時間とともに分散されます（スプレー状態）。 各動物は飛行中に異なる開脚状態の間で切り替わりますが、個体間で同じ開脚状態が好まれます (n = 8)。 箱ひげ図には、中央値 (中心線)、四分位数 (箱の限界)、および範囲 (誤差範囲) が表示されます。 g、飛行中のその後の4つのスプレー状態（1423（赤）、1243（ターコイズ）、1234（緑）、1324（濃青））におけるMN1〜4のスパイクのタイミング。
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>
日本語
English
Français
Deutsch
Español
Italiano
Português
한국어
Русский