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Jul 22, 2023

Os padrões de forrageamento de Caenorhabditis elegans seguem uma regra prática simples

Biologia das Comunicações, volume 6, número do artigo: 841 (2023) Cite este artigo 921 Acessos 3 detalhes das métricas altmétricas Regras práticas são algoritmos comportamentais que aproximam o comportamento ideal enquanto

Biologia das Comunicações, volume 6, número do artigo: 841 (2023) Citar este artigo

921 acessos

3 Altmétrico

Detalhes das métricas

Regras práticas são algoritmos comportamentais que aproximam o comportamento ideal enquanto reduzem os custos cognitivos e sensoriais. Uma forma de reduzir estes custos é simplificar a representação do ambiente: embora o comportamento teoricamente óptimo possa depender de muitas variáveis ​​ambientais, uma regra prática pode utilizar um conjunto menor de variáveis ​​que tenha um desempenho razoavelmente bom. A prova experimental desta simplificação requer um mapeamento exaustivo de todas as combinações relevantes de vários parâmetros ambientais, que realizamos para o forrageamento de Caenorhabditis elegans, cobrindo sistematicamente combinações de densidade alimentar (em 4 ordens de grandeza) e tipo de alimento (em 12 cepas bacterianas). Descobrimos que a resposta dos vermes é dominada por uma única variável ambiental: a densidade alimentar medida como o número de bactérias por unidade de superfície. Eles desconsideram outros fatores, como conteúdo de biomassa ou cepa bacteriana. Também medimos experimentalmente o impacto na aptidão de cada tipo de alimento, determinando que a regra é quase ideal e, portanto, constitui uma regra prática que aproveita a variável ambiental mais informativa. Estes resultados preparam o terreno para futuras investigações sobre os mecanismos genéticos e neurais subjacentes que governam este processo de simplificação e sobre o seu papel na evolução das estratégias de tomada de decisão.

Resultados sofisticados e altamente otimizados do comportamento animal muitas vezes emergem de regras simples, chamadas regras práticas1,2,3,4,5,6,7,8. Por exemplo, a saída de manchas em vespas parasitóides parece ser adaptativa em relação a múltiplos indicadores de manchas e qualidade do ambiente7, mas esta decisão pode ser conduzida por um mecanismo simples: uma variável interna que diminui linearmente com o tempo e aumenta acentuadamente sempre que a vespa encontra um hospedeiro . A vespa deixa um patch quando esta variável atinge um limite8. Embora seja fácil de implementar, esta regra produz respostas quase ideais7,8. Identificar essas regras práticas é fundamental para vincular a implementação neural e mecanicista do comportamento animal às pressões seletivas que o moldam9.

A maioria das regras práticas baseia-se numa representação interna simplificada do ambiente. Por exemplo, uma escolha alimentar óptima pode exigir a consideração simultânea de muitas variáveis, tais como a distribuição espacial das fontes alimentares, a sua densidade, a sua composição em termos de numerosos nutrientes, etc. as variáveis ​​menos informativas e combinam o restante em uma ou algumas quantidades, que constituem a representação interna do ambiente e determinarão a decisão. Embora numerosos estudos identifiquem variáveis ​​que dominam o comportamento10, demonstrar uma representação interna simplificada requer mostrar que qualquer combinação de variáveis ​​ambientais que conduza à mesma representação interna produz a mesma resposta. Isto é um desafio, primeiro porque as experiências comportamentais tendem a ter uma grande variabilidade que pode ocultar pequenos efeitos, e segundo porque uma prova convincente deve testar sistematicamente um grande número de combinações equivalentes. Alcançar ao mesmo tempo um elevado número de combinações e um número suficiente de réplicas para obter um comportamento médio altamente preciso está além do rendimento experimental na maioria dos experimentos comportamentais.

Para enfrentar esses desafios, desenvolvemos um pipeline de alto rendimento para estudar o comportamento de forrageamento do nematóide Caenorhabditis elegans. Nós nos concentramos no forrageamento (ou seja, busca e exploração de alimentos) porque tem um impacto claro na aptidão, o grau de sucesso é relativamente fácil de medir (em termos de taxa de consumo de alimentos) e é exaustivamente estudado do ponto de vista teórico de visualizar11. Graças ao alto número de descendentes e ao pequeno tamanho de C. elegans, pudemos realizar experimentos com mais de 20.000 indivíduos com idade sincronizada em mais de 2.000 arenas experimentais. Além de permitir um alto rendimento experimental, o pequeno sistema nervoso de C. elegans (~ 300 neurônios) o torna um candidato ideal para implementar regras práticas simples, enquanto seu comportamento de forrageamento é complexo o suficiente para implementar os elementos básicos de forrageamento ideal, que pode ser observado por exemplo em sua exploração12,13,14,15,16,17,18,19, aprendizagem20,21,22,23 e alimentação24,25,26,27,28,29,30,31,32,33 ,34,35 comportamentos.