Background— The recent breakthrough in the generation of induced pluripotent stem (iPS) cells, which are almost indistinguishable from embryonic stem (ES) cells, facilitates the generation of murine disease– and human patient–specific stem cell lines. The aim of this study was to characterize the cardiac differentiation potential of a murine iPS cell clone in comparison to a well-established murine ES cell line. Methods and Results— With the use of a standard embryoid body–based differentiation protocol for ES cells, iPS cells as well as ES cells were differentiated for 24 days. Although the analyzed iPS cell clone showed a delayed and less efficient formation of beating embryoid bodies compared with the ES cell line, the differentiation resulted in an average of 55% of spontaneously contracting iPS cell embryoid bodies. Analyses on molecular, structural, and functional levels demonstrated that iPS cell–derived cardiomyocytes show typical features of ES cell–derived cardiomyocytes. Reverse transcription polymerase chain reaction analyses demonstrated expression of marker genes typical for mesoderm, cardiac mesoderm, and cardiomyocytes including Brachyury, mesoderm posterior factor 1 (Mesp1), friend of GATA2 (FOG-2), GATA-binding protein 4 (GATA4), NK2 transcription factor related, locus 5 (Nkx2.5), T-box 5 (Tbx5), T-box 20 (Tbx20), atrial natriuretic factor (ANF), myosin light chain 2 atrial transcripts (MLC2a), myosin light chain 2 ventricular transcripts (MLC2v), α-myosin heavy chain (α-MHC), and cardiac troponin T in differentiation cultures of iPS cells. Immunocytology confirmed expression of cardiomyocyte-typical proteins including sarcomeric α-actinin, titin, cardiac troponin T, MLC2v, and connexin 43. iPS cell cardiomyocytes displayed spontaneous rhythmic intracellular Ca 2+ fluctuations with amplitudes of Ca 2+ transients comparable to ES cell cardiomyocytes. Simultaneous Ca 2+ release within clusters of iPS cell–derived cardiomyocytes indicated functional coupling of the cells. Electrophysiological studies with multielectrode arrays demonstrated functionality and presence of the β-adrenergic and muscarinic signaling cascade in these cells. Conclusions— iPS cells differentiate into functional cardiomyocytes. In contrast to ES cells, iPS cells allow derivation of autologous functional cardiomyocytes for cellular cardiomyoplasty and myocardial tissue engineering.

Abstract Campaniform sensilla (CS) are mechanosensors embedded within the cuticle of many insects at key locations such as nearby leg segment joints or halters. CS located at leg segments were found to respond to cuticle bending which can be induced by walking or jumping movements or by the underlying tensile forces of the muscles. For Drosophila it is unclear how CS location and material property variation influence stress levels within and around CS but this information is crucial to understand how flies might use CS input to adjust walking behaviour. Here, we designed a parametric model of the femoral CS field for Drosophila to allow for a systematic testing of the influence of CS location, orientation and material property variation on stress levels. The model consists of 7 changeable parameters per CS and 12 which can be changed for the CS field. Simulations of leg bending are in line with general beam bending theory: At the specific proximal CS field location nearby the trochantero-femoral leg joint, displacements are smaller than distal, while stresses are higher. When changing CS location towards more distal leg parts the situation changes towards more displacement and less stress. Changes in material property values for CS substructures or whole CS fields have a very low influence on stress or displacement magnitudes (regarding curve shape and amplitude) at the CS caps to which the nerve cells attach. Taken together, our simulation results indicate that for CS fields located at proximal leg parts, the displacements induced by other sources such as muscle tensile forces might be more relevant stimuli than the overall leg bending induced by typical locomotion scenarios. Future parametric finite element models should contain experimentally validated information on the anisotropic and viscoelastic properties of materials contained in this sensory system to further our understanding of CS activation patterns.

Abstract Animals change their location in space by means of walking, running, swimming, or flying, a series of rhythmic motor behaviours that together are defined as locomotion. Individual types of locomotion require a unique coordinated pattern of muscle contractions that can be inferred by the location of joints across the body. Implementations of recent advancements in machine learning (ML), such as DeepLabCut and Simi Shape, have automated the tracking of body posture, even in markerless subjects. Despite ML algorithms alleviating the tracking effort, making sense of the tracked points still requires substantial amounts of manual labour and lacks standardisation across research labs. To this end, we developed AutoGaitA (Automated Gait Analysis), an open-source Python toolbox designed to automate the analysis of locomotion by normalising the step cycle, extracting meaningful features from the tracked coordinates (e.g. angles, velocity, acceleration) and allowing intra- and inter-animal comparisons. Here, we employed AutoGaitA in a series of proof of principles experiments to show age-dependent changes in locomotion in flies, mice and humans, age-dependent changes in adaptation mechanisms in mice, and to compare the key features of walking across species. AutoGaitA ’s adaptability to any kind of motor behaviour and any species of interest makes it a valuable tool for the motor community to standardise the analysis of rhythmic behaviours across genotypes, disease states and species.

Abstract For decades, the field of biologically inspired robotics has leveraged insights from animal locomotion to improve the walking ability of legged robots. Recently, “biomimetic” robots have been developed to model how specific animals walk. By prioritizing biological accuracy to the target organism rather than the application of general principles from biology, these robots can be used to develop detailed biological hypotheses for animal experiments, ultimately improving our understanding of the biological control of legs while improving technical solutions. In this work, we report the development and validation of the robot Drosophibot II, a meso-scale robotic model of an adult fruit fly, Drosophila melanogaster . This robot is novel for its close attention to the kinematics and dynamics of Drosophila , an increasingly important model of legged locomotion. Each leg’s proportions and degrees of freedom have been modeled after Drosophila 3D pose estimation data. We developed a program to automatically solve the inverse kinematics necessary for walking and solve the inverse dynamics necessary for mechatronic design. By applying this solver to a fly-scale body structure, we demonstrate that the robot’s dynamics fits those modeled for the fly. We validate the robot’s ability to walk forward and backward via open-loop straight line walking with biologically inspired foot trajectories. This robot will be used to test biologically inspired walking controllers informed by the morphology and dynamics of the insect nervous system, which will increase our understanding of how the nervous system controls legged locomotion.

Walking is the most common form of how animals move on land. The model organism Drosophila melanogaster has become increasingly popular for studying how the nervous system controls behavior in general and walking in particular. Despite recent advances in tracking and modeling leg movements of walking Drosophila in 3D, there are still gaps in knowledge about the biomechanics of leg joints due to the tiny size of fruit flies. For instance, the natural alignment of joint rotational axes was largely neglected in previous kinematic analyses. In this study we therefore present a detailed kinematic leg model in which not only the segment lengths but also the main rotational axes of the joints were derived from anatomical landmarks, namely the joint condyles. Our model with natural oblique joint axes is able to adapt to the 3D leg postures of straight and forward walking fruit flies with high accuracy. When we compared our model to an orthogonalized version, we observed that our model showed a smaller error as well as differences in the used range of motion (ROM), highlighting the advantages of modeling natural rotational axes alignment for the study of joint kinematics. We further found that the kinematic profiles of front, middle, and hind legs differed in the number of required degrees of freedom as well as their contributions to stepping, time courses of joint angles, and ROM. Our findings provide deeper insights into the joint kinematics of walking in Drosophila, and, additionally, help to develop dynamical, musculoskeletal, and neuromechanical simulations.

Walking is the most common form of how animals move on land. The model organism Drosophila melanogaster has become increasingly popular for studying how the nervous system controls behavior in general and walking in particular. Despite recent advances in tracking and modeling leg movements of walking Drosophila in 3D, there are still gaps in knowledge about the biomechanics of leg joints due to the tiny size of fruit flies. For instance, the natural alignment of joint rotational axes was largely neglected in previous kinematic analyses. In this study, we therefore present a detailed kinematic leg model in which not only the segment lengths but also the main rotational axes of the joints were derived from anatomical landmarks, namely, the joint condyles. Our model with natural oblique joint axes is able to adapt to the 3D leg postures of straight and forward walking fruit flies with high accuracy. When we compared our model to an orthogonalized version, we observed that our model showed a smaller error as well as differences in the used range of motion (ROM), highlighting the advantages of modeling natural rotational axes alignment for the study of joint kinematics. We further found that the kinematic profiles of front, middle, and hind legs differed in the number of required degrees of freedom as well as their contributions to stepping, time courses of joint angles, and ROM. Our findings provide deeper insights into the joint kinematics of walking in Drosophila , and, additionally, will help to develop dynamical, musculoskeletal, and neuromechanical simulations.