We study numerically and analytically a model of self-propelled polar disks on a substrate in two dimensions. The particles interact via isotropic repulsive forces and are subject to rotational noise, but there is no aligning interaction. As a result, the system does not exhibit an ordered state. The isotropic fluid phase separates well below close packing and exhibits the large number fluctuations and clustering found ubiquitously in active systems. Our work shows that this behavior is a generic property of systems that are driven out of equilibrium locally, as for instance by self propulsion.

Pressure is the mechanical force per unit area that a confined system exerts on its container. In thermal equilibrium, it depends only on bulk properties—such as density and temperature—through an equation of state. Here we show that in a wide class of active systems the pressure depends on the precise interactions between the active particles and the confining walls. In general, therefore, active fluids have no equation of state. Their mechanical pressure exhibits anomalous properties that defy the familiar thermodynamic reasoning that holds in equilibrium. The pressure remains a function of state, however, in some specific and well-studied active models that tacitly restrict the character of the particle–wall and/or particle–particle interactions. The pressure that a fluid of self-propelled particles exerts on its container is shown to depend on microscopic interactions between fluid and container, suggesting that there is no equation of state for mechanical pressure in generic active systems.

Abstract Evolution in response to a change in ecology often coincides with various morphological, physiological, and behavioral traits. For most organisms little is known about the genetic and functional relationship between evolutionarily derived traits, representing a critical gap in our understanding of adaptation The Mexican tetra, Astyanax mexicanus , consists of largely independent populations of fish that inhabit at least 30 caves in Northeast Mexico, and a surface fish population, that inhabits the rivers of Mexico and Southern Texas. The recent application of molecular genetic approaches combined with behavioral phenotyping have established A. mexicanus as a model for studying the evolution of complex traits. Cave populations of A. mexicanus are interfertile with surface populations and have evolved numerous traits including eye degeneration, insomnia, albinism and enhanced mechanosensory function. The interfertility of different populations from the same species provides a unique opportunity to define the genetic relationship between evolved traits and assess the co-evolution of behavioral and morphological traits with one another. To define the relationships between morphological and behavioral traits, we developed a pipeline to test individual fish for multiple traits. This pipeline confirmed differences in locomotor activity, prey capture, and startle reflex between surface and cavefish populations. To measure the relationship between traits, individual F2 hybrid fish were characterized for locomotor behavior, prey-capture behavior, startle reflex and morphological attributes. Analysis revealed an association between body length and slower escape reflex, suggesting a trade-off between increased size and predator avoidance in cavefish. Overall, there were few associations between individual behavioral traits, or behavioral and morphological traits, suggesting independent genetic changes underlie the evolution of behavioral and morphological traits. Taken together, this approach provides a novel system to identify genes that underlie naturally occurring genetic variation in morphological and behavioral traits.

ABSTRACT Neural function relies on cellular energy supplies meeting the episodic demands of synaptic activity, but little is known about the extent to which power demands (energy demands per unit time) fluctuate, or the mechanisms that match supply with demand. Here, in individually-identified glutamatergic motor neuron terminals of Drosophila larvae, we leveraged prior macroscopic estimates of energy demand to generate profiles of power demand from one action potential to the next. These profiles show that signaling demands can exceed non-signaling demands 10-fold within milliseconds, and terminals with the greatest fluctuation (volatility) in power demand have the greatest mitochondrial volume and packing density. We elaborated on this quantitative approach to simulate adenosine triphosphate (ATP) levels during activity and drove ATP production as a function of the reciprocal of the energy state, but this canonical feedback mechanism appeared to be unable to prevent ATP depletion during locomotion. Muscle cells possess a phosphagen system to buffer ATP levels but phosphagen systems have not been described for motor nerve terminals. We examined these terminals for evidence of a phosphagen system and found the mitochondria to be heavily decorated with an arginine kinase, the key element of invertebrate phosphagen systems. Similarly, an examination of mouse cholinergic motor nerve terminals found mitochondrial creatine kinases, the vertebrate analogues of arginine kinases. Knock down of arginine kinase in Drosophila resulted in rapid depletion of presynaptic ATP during activity, indicating that, in motor nerve terminals, as in muscle, phosphagen systems play a critical role in matching power supply with demand. SIGNIFICANCE Failure of metabolic processes to supply neurons with energy at an adequate rate can lead to synaptic dysfunction and cell death under pathological conditions. Using a quantitative approach at fruit fly motor nerve terminals we generated the first temporal profiles of presynaptic power demand during locomotor activity. This approach revealed challenges for the known mechanisms that match cellular power supply to demand. However, we discovered that motor nerve terminals in fruit flies and mice alike are supported by phosphagen systems, more commonly seen in muscles where they store energy and buffer mismatch between power supply and demand. This study highlights an understudied aspect of neuronal bioenergetics which may represent a bulwark against the progression of some neuropathologies.

Biological filaments driven by molecular motors tend to experience tangential propulsive forces also known as active follower forces. When such a filament encounters an obstacle, it deforms, which reorients its follower forces and alters its entire motion. If the filament pushes a cargo, the friction on the cargo can be enough to deform the filament, thus affecting the transport properties of the cargo. Motivated by cytoskeletal filament motility assays, we study the dynamic buckling instabilities of a two-dimensional slender elastic filament driven through a dissipative medium by tangential propulsive forces in the presence of obstacles or cargo. We observe two distinct instabilities. When the filament's head is pinned or experiences significant translational but little rotational drag from its cargo, it buckles into a steadily rotating coiled state. When it is clamped or experiences both significant translational and rotational drag from its cargo, it buckles into a periodically beating, overall translating state. Using minimal analytically tractable models, linear stability theory, and fully non-linear computations, we study the onset of each buckling instability, characterize each buckled state, and map out the phase diagram of the system. Finally, we use particle-based Brownian dynamics simulations to show our main results are robust to moderate noise and steric repulsion. Overall, our results provide a unified framework to understand the dynamics of tangentially propelled filaments and filament-cargo assemblies.

Neurons rely on mitochondria for an efficient supply of ATP and other metabolites. However, while neurons are highly elongated, mitochondria are discrete and limited in number. Due to the slow rates of diffusion over long distances it follows that neurons would benefit from an ability to control the distribution of mitochondria to sites of high metabolic activity, such as synapses. It is assumed that neurons' possess this capacity, but ultrastructural data over substantial portions of a neuron's extent that would allow for tests of such hypotheses are scarce. Here, we mined the Caenorhabditis elegans electron micrographs of John White and Sydney Brenner and found systematic differences in average mitochondrial length (ranging from 1.3 to 2.4 μm), volume density (3.7% to 6.5%) and diameter (0.18 to 0.24 μm) between neurons of different neurotransmitter type and function, but found limited differences in mitochondrial morphometrics between axons and dendrites of the same neurons. Analyses of distance intervals found mitochondria to be distributed randomly with respect to presynaptic specializations, and an indication that mitochondria were displaced from postsynaptic specializations. Presynaptic specializations were primarily localized to varicosities, but mitochondria were no more likely to be found in synaptic varicosities than non-synaptic varicosities. Consistently, mitochondrial volume density was no greater in varicosities with synapses. Therefore, beyond the capacity to disperse mitochondria throughout their length, at least in C. elegans, fine caliber neurons manifest limited sub-cellular control of mitochondrial size and distribution.

Abstract Collective motion emerges from individual interactions which produce groupwide patterns in behavior. While adaptive changes to collective motion are observed across animal species, how local interactions change when these collective behaviors evolve is poorly understood. Here, we use the Mexican tetra, A. mexicanus, which exists as a schooling surface form and a non-schooling cave form, to study differences in how fish alter their swimming in response to neighbors across ontogeny and between evolutionarily diverged populations. We find that surface fish undergo a transition to schooling during development that occurs through increases in inter-individual alignment and attraction mediated by changes in the way fish modulate speed and turning relative to neighbors. Cavefish, which have evolved loss of schooling, exhibit neither of these schooling-promoting interactions at any stage of development. These results reveal how evolution alters local interaction rules to produce striking differences in collective behavior.

Environmental perturbation can drive the evolution of behavior and associated brain structure and function. Generation of high-resolution whole-brain atlases have provided insights into neuroanatomy and neural circuit connectivity associated with behaviors in many model systems, but these approaches have yet to be applied to models of brain evolution. The Mexican tetra, A. mexicanus, comprises river-dwelling surface fish and multiple independently evolved populations of blind cavefish, providing a unique opportunity to identify evolved neurological differences associated with divergent behaviors including sleep loss and alterations in foraging behavior. We employed intact brain imaging combined with image registration to generate neuroanatomical atlases of surface fish and three different cave populations of A. mexicanus. Analyses of neuroanatomical brain regions and neural circuits associated with behavioral regulation identified convergence on hypothalamic expansion, as well as changes in transmitter systems including elevated numbers of catecholamine and hypocretin/orexin neurons in cave populations. To define changes in neural function associated with the evolution of behavior, we quantified changes in neural activity associated with sleep and feeding. Together, these analyses identified broad alterations in brain structure and function associated with differences in foraging behavior and sleep loss across independently evolved populations. These atlases represent the first comparative brain-wide study of intraspecies variation and provide a resource for studying the neural basis underlying behavioral evolution.

Fish display a remarkable diversity in social behavior that ranges from highly social to largely solitary. While social behaviors are critical for survival and under stringent selection, surprisingly little is understood about how environmental pressures shape differences in collective behavior. The Mexican tetra, Astyanax mexicanus, is a model for studying the evolution of social behaviors. These fish exist as multiple blind cave populations in the Sierra de El Abra and extant ancestral surface fish populations that inhabit rivers and lakes throughout Mexico. Cavefish populations have converged upon many different morphological, physiological, and behavioral traits including reduced social behavior. Dynamically, groups of surface fish maintain close proximity, persistently shoaling or schooling, while their dark-cave-evolved counterparts swim independently, surveying walls and floors for food. To more carefully study evolved changes in individual and social behavior, we track free-swimming individuals in a large circular tank, varying group size and fish type. We find that group size and isolation impact swimming dynamics of cave and surface fish very differently, underscoring the mechanics of their distinct social dynamics. Highly-social surface fish respond to isolation by becoming more inactive while cavefish swimming becomes less persistent in the presence of others. In stark contrast, we find that cavefish actively evade each other upon encounter and respond to increased social density by slowing down. For abstract consideration of evasive interactions, we consider emergent effects of local evasive interactions by constructing and simulating a minimal active matter model and show how this behavior can generate group dynamics that may uniquely benefit exploration of confined environments in the absence of long-range sensory cues provided by vision. These findings reveal the convergent evolution of avoidance behavior in cavefish and support the use of A. mexicanus as a model for studying the evolution of social behavior.

Abstract Understanding the phenotypic consequences of naturally occurring genetic changes, as well as their impact on fitness, is fundamental to understanding how organisms adapt to an environment. This is critical when genetic variants have pleiotropic effects, as determining how each phenotype impacted by a gene contributes to fitness is essential to understand how and why traits have evolved. A striking example of a pleiotropic gene contributing to trait evolution is the oca2 gene, coding mutations in which underlie albinism and reductions of sleep in the blind Mexican cavefish, Astyanax mexicanus . Here, we characterize the effects of mutations in the oca2 gene on larval prey capture. We find that when conspecific surface fish with engineered mutations in the oca2 allele are hunting, they use cave-like, wide angle strikes to capture prey. However, unlike cavefish or surface fish in the dark, which rely on lateral line mediated hunting, oca2 mutant surface fish use vision when striking at prey from wide angles. Finally, we find that while oca2 mutant surface fish do not outcompete pigmented surface siblings in the dark, pigmented fish outcompete albino fish in the light. This raises the possibility that albinism is detrimental to larval feeding in a surface-like lighted environment, but does not have negative consequences for fish in cave-like, dark environments. Together, these results demonstrate that oca2 plays a role in larval feeding behavior in A. mexicanus . Further, they expand our understanding of the pleiotropic phenotypic consequences of oca2 in cavefish evolution.