![pageSearch](/themes/hestia/images/page-search.webp)
10 лучших настольных колонок на выбор
Feb 19, 202410 лучших предметов первой необходимости в общежитии, которые облегчат университетскую жизнь в ОАЭ в 2023 году
Feb 02, 202411 лучших настольных компьютеров с HDMI на 2023 год
Aug 07, 202312 лучших складных беговых дорожек для небольших помещений в 2023 году, согласно обзорам
Jun 25, 202313 потрясающих колонок Logitech 2023 года
Jun 25, 2024Образцы кормления Caenorhabditis elegans следуют простому эмпирическому правилу.
![Apr 07, 2024](/themes/hestia/images/news-details-icon1.webp)
Биология связи, том 6, Номер статьи: 841 (2023) Цитировать эту статью
906 Доступов
3 Альтметрика
Подробности о метриках
Эмпирические правила — это поведенческие алгоритмы, которые приближают оптимальное поведение, одновременно снижая когнитивные и сенсорные затраты. Один из способов снизить эти затраты — упростить представление среды: хотя теоретически оптимальное поведение может зависеть от многих переменных среды, эмпирическое правило может использовать меньший набор переменных, который работает достаточно хорошо. Экспериментальное доказательство этого упрощения требует исчерпывающего картирования всех соответствующих комбинаций нескольких параметров окружающей среды, что мы выполнили для добывания пищи Caenorhabditis elegans, систематически охватывая комбинации плотности пищи (по 4 порядкам величины) и типа пищи (по 12 бактериальным штаммам). Мы обнаружили, что реакция червей зависит от одной переменной окружающей среды: плотности пищи, измеряемой количеством бактерий на единицу поверхности. Они игнорируют другие факторы, такие как содержание биомассы или штамм бактерий. Мы также экспериментально измерили влияние каждого типа пищи на пригодность и определили, что это правило близко к оптимальному и, следовательно, представляет собой эмпирическое правило, которое использует наиболее информативную переменную окружающей среды. Эти результаты закладывают основу для дальнейших исследований лежащих в основе генетических и нейронных механизмов, управляющих этим процессом упрощения, а также его роли в эволюции стратегий принятия решений.
Сложные и в высшей степени оптимальные результаты поведения животных часто возникают из простых правил, называемых эмпирическими правилами1,2,3,4,5,6,7,8. Например, оставление патчей у ос-паразитоидов кажется адаптивным в отношении множества показателей качества патчей и окружающей среды7, но это решение может быть обусловлено простым механизмом: одна внутренняя переменная, которая линейно уменьшается со временем и резко увеличивается всякий раз, когда оса находит хозяина. . Оса оставляет патч, когда эта переменная достигает порога8. Несмотря на простоту реализации, это правило дает почти оптимальные ответы7,8. Выявление этих эмпирических правил является ключом к тому, чтобы связать нейронную и механистическую реализацию поведения животных с селективным давлением, которое его формирует9.
Большинство практических правил основаны на упрощенном внутреннем представлении среды. Например, оптимальный выбор продуктов питания может потребовать одновременного рассмотрения многих переменных, таких как пространственное распределение источников пищи, их плотность, состав с точки зрения многочисленных питательных веществ и т. д. Обработка всех этих переменных по отдельности является дорогостоящей, поэтому эмпирическое правило может игнорироваться. менее информативные переменные, а остальные объединить в одну или несколько величин, которые составляют внутреннее представление окружающей среды и будут определять решение. Хотя многочисленные исследования выявляют переменные, которые доминируют в поведении10, демонстрация упрощенного внутреннего представления требует демонстрации того, что любая комбинация переменных окружающей среды, которая приводит к одному и тому же внутреннему представлению, вызывает одинаковую реакцию. Это сложная задача, во-первых, потому что поведенческие эксперименты, как правило, имеют большую вариативность, которая может скрывать небольшие эффекты, а во-вторых, потому что убедительное доказательство должно систематически проверять большое количество эквивалентных комбинаций. Достижение одновременно большого количества комбинаций и достаточного количества повторов для получения высокоточного среднего поведения выходит за рамки экспериментальной производительности в большинстве поведенческих экспериментов.
Чтобы решить эти проблемы, мы разработали высокопроизводительный конвейер для изучения пищевого поведения нематоды Caenorhabditis elegans. Мы сосредоточились на добывании пищи (т.е. поиске и добыче пищи), поскольку оно оказывает явное влияние на приспособленность, степень успеха относительно легко измерить (с точки зрения скорости потребления пищи), и оно тщательно изучено с теоретической точки зрения. вид11. Благодаря большому количеству потомков и небольшому размеру C. elegans мы смогли провести эксперименты с более чем 20 000 особями, синхронизированными по возрасту, на более чем 2 000 экспериментальных аренах. Небольшая нервная система C. elegans (около 300 нейронов) не только обеспечивает высокую экспериментальную производительность, но и делает ее идеальным кандидатом для реализации простых эмпирических правил, в то время как ее поведение при поиске пищи достаточно сложное, чтобы реализовать основные элементы оптимального поиска пищи, которые могут наблюдать, например, во время исследования12,13,14,15,16,17,18,19, обучения20,21,22,23 и кормления24,25,26,27,28,29,30,31,32,33 ,34,35 поведения.