background image

Journal Pre-proof

SIFamide-dependent Synaptic Plasticity in Male-specific GABAergic Neurons

Underlies Experience-Modulated Mating Behaviors

Tianmu Zhang, Hongyu Miao, Yutong Song, Zekun Wu, Woo Jae Kim

PII:

S2589-0042(25)01777-8

DOI:

https://doi.org/10.1016/j.isci.2025.113516

Reference:

ISCI 113516

To appear in:

iScience

Received Date: 10 April 2025
Revised Date: 3 July 2025
Accepted Date: 3 September 2025

Please cite this article as: Zhang, T., Miao, H., Song, Y., Wu, Z., Kim, W.J., SIFamide-dependent

Synaptic Plasticity in Male-specific GABAergic Neurons Underlies Experience-Modulated Mating

Behaviors, 

iScience

 (2025), doi: 

https://doi.org/10.1016/j.isci.2025.113516

.

This is a PDF file of an article that has undergone enhancements after acceptance, such as the addition

of a cover page and metadata, and formatting for readability, but it is not yet the definitive version of

record. This version will undergo additional copyediting, typesetting and review before it is published

in its final form, but we are providing this version to give early visibility of the article. Please note that,

during the production process, errors may be discovered which could affect the content, and all legal

disclaimers that apply to the journal pertain.

© 2025 The Author(s). Published by Elsevier Inc.

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Copulation Latency

Courtship Index

Mating Duration

Synaptic

Plasticity

SIFamide

SIFaR

fru

+

 mAL

GABAergic neuron

fru

+

 mAL

GABAergic neuron

SIFaR

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

TITLE 

SIFamide-dependent Synaptic Plasticity in Male-specific GABAergic Neurons 

Underlies Experience-Modulated Mating Behaviors 

 

SHORT TITLE 

SIFa signaling modulate fru-positive neurons of male Drosophila 

 

AUTHORS 

Tianmu Zhang

(

张天目

)

1

, Hongyu Miao

(

苗鸿钰

)

1

, Yutong Song

(

宋雨桐

)

1

, Zekun 

Wu

(

吴泽坤

)

1

, and Woo Jae Kim

(

金佑宰

 

김우재

)

1, 2, 3, *

 

10 

 

11 

AFFILIATIONS 

12 

1

HIT Center for Life Sciences, School of Life Science and Technology, Harbin Institute 

13 

of Technology, Harbin 150001, China 

14 

2

Medical  and  Health  Research  Institute  ,  Zhengzhou  Research  Institute  of  HIT

15 

Zhengzhou

Henan 450000

China 

16 

3

Lead contact 

17 

 

18 

*

Correspondence to: wkim@hit.edu.cn 

19 

TZ: 22B928013@stu.hit.edu.cn  

20 

HM: 20210125L@stu.hit.edu.cn

 

21 

YT: 22S028048@stu.hit.edu.cn  

22 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

ZW

1192800118@stu.hit.edu.cn

 

 

23 

 

24 

ABSTRACT

 

25 

Drosophila  melanogaster 

relies  on  complex  brain  circuits  and  neuromodulation  for 

26 

experience-dependent  sexual  behavior,  yet  the  role  of  neuropeptide  signaling  in 

27 

behavioral refinement remains unclear. We investigate SIFamide (SIFa) and its receptor 

28 

(SIFaR)  in  regulating  male 

Drosophila

  sexual  behavior.  SIFaR  is  essential  for  these 

29 

behaviors,  particularly  interval  timing.  Knockdown  in  fru-positive  neurons  impairs 

30 

courtship  index  (CI)  and  mating  duration  (MD)  but  not  copulation  latency  (CL). 

31 

Critically, SIFaR in GABAergic mAL neurons (fru

+

, dsx

-

) specifically controls MD and 

32 

CI,  not  CL.  Additionally,  SIFa  signaling  in  mAL  neurons  of  experienced  males 

33 

increases presynaptic terminals, indicating context-dependent synaptic plasticity. These 

34 

results reveal a complex SIFa/SIFaR interaction with specific neurons in modulating 

35 

male  behavior.  The  distinct  roles  of  SIFaR  in  fru-positive  versus  other  neurons, 

36 

alongside  its  plasticity  function,  provide  new  insights  into  neural  mechanisms  of 

37 

context-dependent behavioral adaptation. 

38 

 

 

39 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

INTRODUCTION

 

40 

Neuropeptides (NPs) participate in a variety of functions, including hormone control, 

41 

metabolic  processes,  and  behavior

1

.  Neuropeptides  have  a  significant  role  in  sexual 

42 

dimorphism,  the  phenomenon  in  which  the  sexes  of  the  same  animal  exhibit  unique 

43 

physical and/or behavioral characteristics. In certain species, the expression of specific 

44 

neuropeptides varies between sexes, which may result in distinct behavioral or physical 

45 

features.  For  example,  corticotropin-releasing  factor  (CRF)  is  a  neuropeptide  that  is 

46 

involved  in  the  regulation  of  stress  and  fear  responses,  and  it  is  present  at  different 

47 

concentrations  in  males  and  females.  In  males,  CRF  is  involved  in  the  regulation  of 

48 

aggression, while in females it is involved in the regulation of maternal behavior

2,3

49 

 

50 

Neuropeptide receptors (NPRs) with sexually dimorphic activity can be found in many 

51 

different types of organisms, including mammals. The GnRH receptor is an example of 

52 

a neuropeptide receptor that is expressed differently in males and females of the same 

53 

species. This receptor is more common in male than in female, and it is thought to play 

54 

a  role  in  how  reproductive  physiology  and  behavior  are  controlled

4,5

.  The  corazonin 

55 

receptor  (CrzR)  in 

Drosophila

 serves  as  a  notable  example  of  a  sexually  dimorphic 

56 

NPR. This receptor exhibits higher expression levels in males compared to females and 

57 

is  believed  to  play  a  crucial  role  in  regulating  male-specific  behaviors,  including 

58 

courtship and aggression

6,7

59 

 

60 

SIFamide  (SIFa)  is  a  neuropeptide  expressed  in  a  small  group  of  neurons  in  the 

61 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

posterior-interior  (PI)  cluster  of  the  central  brain  of  the  fruit  fly 

Drosophila 

62 

melanogaster

8

.  SIFa  regulates  multiple  behaviors,  including  sleep,  feeding,  and 

63 

reproduction.  The  SIFa  receptor  (SIFaR)  is  known  to  regulate  behaviors  such  as 

64 

circadian rhythms, food intake, and metabolic processes. It is also known to play a role 

65 

in the regulation of neuronal communication and excitability, with studies indicating 

66 

that it has a role in modulating the activity of some neurotransmitters, such as dopamine 

67 

and serotonin, as well as in influencing the release of hormones. Additionally, SIFaR is 

68 

thought to be involved in the regulation of complex behaviors such as learning, memory, 

69 

and decision making

9–15

70 

 

71 

Emerging  evidence  suggests  that  SIFaR-expressing  neurons,  rather  than  SIFa-

72 

producing neurons, may contribute to the development of sex-specific circuitry within 

73 

fru

-defined neuronal populations

15

. SIFaR knockdown in 

fru

-positive cells led to male-

74 

male courtship

16

. Although the potential association between SIFaR signaling and 

fru

-

75 

positive sexually dimorphic circuits is identified, the intricacies of sexually dimorphic 

76 

circuits linked to specific behavior have not yet been described. Our previous research 

77 

has established that the activity of SIFa and the synaptic plasticity resulting from the 

78 

extensive branching of SIFa neurons are vital for regulating energy balance behaviors 

79 

in male 

Drosophila

, mediated by long-range neuropeptide signaling through SIFaR

17,18

80 

 

81 

In this work, we reveal that SIFa inputs to SIFaR receptors present in 

fru

-expressing 

82 

mAL neurons are essential for the modulation of energy balance behaviors driven by 

83 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

SIFa. We hypothesize that SIFa inputs play a key role in orchestrating the activity of 

84 

fru

-positive  pC1  and  mAL  neurons  via  SIFaR  expression,  thereby  enabling  the 

85 

processing  of  information  necessary  for  adjusting  internal  states  related  to  various 

86 

energy  balance  behaviors.  This  study  builds  on  our  earlier  findings,  highlighting  the 

87 

importance  of  SIFa  signaling  in  modulating  energy  balance  behaviors  through  its 

88 

interactions with SIFaR in specific neuronal populations, particularly those expressing 

89 

fruitless

90 

 

91 

RESULTS

 

92 

Diverse  Input-Output  Combinations  of  SIFa  Neurons  Regulate  Male  Sexual 

93 

Behavior Repertoire.

 

94 

SIFa has been recognized as a multifunctional peptide, but it was first identified for its 

95 

involvement in male-male courtship behavior

15

. Research indicates that the removal of 

96 

SIFa-expressing neurons or the reduction of SIFa peptide levels can lead to an increase 

97 

in male-to-male courtship behaviors

15

. To gain insights into the mechanisms by which 

98 

SIFa  neurons  modulate  sexual  behaviors,  we  initially  attempted  to  alter  neuronal 

99 

activity in SIFa-positive neurons using various activity modifiers under the 

GAL4

SIFa.PT

 

100 

driver.  Notably,  expressing  TNT  (tetanus  toxin  light  chain),  potassium  channels 

101 

KCNJ2/OrkΔC

19

, or the bacterial sodium channel NaChBac within SIFa neurons did 

102 

not  significantly  affect  courtship  indices  when  compared  to  control  flies  (Fig.  1A).

 

103 

Conversely, a reduction in SIFa peptide levels via RNA interference (RNAi) led to a 

104 

substantial  decrease  in  male  courtship  indices  toward  females  compared  to  control 

105 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

groups (Fig. 1B).

 

106 

 

107 

The  use  of  TNT  has  proven  effective  in  inhibiting  neurotransmitter  release  across 

108 

several  studies;  KCNJ2/OrkΔC  prevents  membrane  depolarization,  while  NaChBac 

109 

induces  sodium  conductance  that  results  in  cell  depolarization

20

.  Thus,  our  research 

110 

indicates  that  the  neuropeptide  SIFa's  release  is  more  essential  for  normal  male 

111 

courtship behavior than the neuronal activity of SIFa-expressing neurons themselves. 

112 

 

113 

Next,  we  examined  another  aspect  of  male  sexual  behavior:  copulation  (or  mating) 

114 

latency (CL). CL, defined as the time it takes for a male to initiate copulation with a 

115 

female, is a critical behavioral trait that can significantly impact reproductive success 

116 

in  various  species,  including 

Drosophila  melanogaster

.  From  an  evolutionary 

117 

perspective,  CL  can  be  influenced  by  several  factors,  including  competition  among 

118 

males  and  the  quality  of  potential mates.  For  instance,  males  exposed to  rival  males 

119 

often  exhibit  shorter  mating  latencies,  suggesting  an  adaptive  response  to  increased 

120 

competition

21–23

. This phenomenon indicates that males may prioritize rapid mating to 

121 

maximize  reproductive  opportunities  when  faced  with  competitors.  CL  reflects  an 

122 

integrated behavioral output influenced by male courtship intensity, female receptivity, 

123 

and copulatory performance. To specifically dissect male contributions to CL, all assays 

124 

utilized  SPR-deficient  virgin  females  (

SPR

-/-

),  which  exhibit  constitutively  high 

125 

receptivity  and  minimal  rejection  behavior

24

. This  approach  standardizes  female 

126 

responsiveness,  thereby  isolating  genetic  and  neuronal  mechanisms  underlying  male 

127 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

courtship  initiation,  persistence,  and  copulation  efficiency.  Under  these  controlled 

128 

conditions, CL serves as a quantifiable proxy for male eagerness and performance. 

129 

 

130 

Inhibiting  SIFa  neuronal  activity  by  expressing  TNT  and  KCNJ2/OrkΔC  led  to  a 

131 

notable delay in CL, while hyperactivation of SIFa neurons through NaChBac did not 

132 

influence CL (Fig. 1C). Furthermore, reducing SIFa levels via RNAi also failed to affect 

133 

CL (Fig. 1D). Unlike the data for CI, these results imply that the active states of SIFa 

134 

neurons  are  more  essential  for  sustaining  rapid  CL  than  the  release  of  the  SIFa 

135 

neuropeptide. Overall, our findings reveal that CI and CL, two interconnected facets of 

136 

male  sexual  behavior,  are  governed  by  different  neural  mechanisms  associated  with 

137 

SIFa neurons. 

138 

 

139 

Numerous studies have indicated that SIFa neurons predominantly employ glutamate 

140 

(Glu) and dopamine (DA) as their main neurotransmitters to regulate sleep and interval 

141 

timing behaviors

11,18,25

. To ascertain which neurotransmitter system contributes to CI 

142 

and CL, we conducted RNAi to knock down essential genes involved in the production 

143 

of each neurotransmitter. We targeted 

VGlut-RNAi

 (vesicular glutamate transporter)

26

 

144 

to impair the glutamatergic (Glu) system, 

ple-RNAi 

(pale)

27

 for the dopaminergic (DA) 

145 

system, 

Gad1-RNAi

  (glutamic  acid  decarboxylase  1)

28

  for  the  GABAergic  (GABA) 

146 

system, 

ChaT-RNAi

  (choline  acetyltransferase)

26

  for  the  cholinergic  (Cha)  system, 

147 

Tdc2-RNAi

 (tyrosine decarboxylase 2)

29

 for the octopaminergic/tyraminergic (OA/TA) 

148 

system and 

Trhn-RNAi

 (Tryptophan hydroxylase neuronal)

26

 for the serotoninergic (5-

149 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

HT) system. Our findings from RNAi-mediated knockdown experiments indicate that 

150 

the DA system is essential for facilitating normal CI behavior in SIFa-positive neurons 

151 

(Fig.  1E).  Conversely,  our  results  suggest  that  CL  is  largely  dependent  of  Glu  and 

152 

OA/TA  systems  produced  by  SIFa  neurons  (Fig.  1F).  These  observations  imply  that 

153 

while CI is dependent on SIFa and DA transmission, CL may function independently 

154 

through Glu and OA/TA synaptic transmission mechanisms instead

30

155 

 

156 

The  SIFa  neurons  are  known  to  integrate  signals  from  various  peptidergic  pathways 

157 

such as Crz, dilp2, Dsk, sNPF, MIP, and hugin

1,14,31

. To determine which neuropeptide 

158 

inputs  are  crucial  for  CI  and  CL,  we  conducted  a  systematic  analysis  of  each 

159 

neuropeptide receptor's role within SIFa-positive cells. A reduction in InR levels within 

160 

SIFa neurons led to a notable increase in CI compared to control flies. In contrast, the 

161 

knockdown  of  PK2-R2  (hugin  receptor)  and  sNPF-R  levels  resulted  in  a  significant 

162 

decrease in CI relative to control  groups (Fig. 1G). Furthermore, reducing  CrzR and 

163 

sNPF-R levels in SIFa neurons caused delays in CL (Fig. 1H). These results suggest 

164 

that sNPF signaling is vital for modulating both CI and CL, while insulin and hugin 

165 

signaling specifically regulate CI, with Crz signaling exclusively influencing CL (Fig. 

166 

1G-H).  Overall,  our  findings  indicate  that  CI  and  CL  rely  on  distinct  input-output 

167 

pathways from SIFa neurons for their appropriate generation

26–28

168 

  

169 

Male-Specific  SIFaR-Expressing  Neurons  Differentially  Mediate  SIFa  Signaling 

170 

to Generate Internal States for Varied Sexual Behaviors. 

171 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

It is well established that SIFa modulates sexual behavior through its action on 

fruitless

 

172 

neurons.  In 

Drosophila  melanogaster

,  the 

fruitless

  gene  encodes  male-specific 

173 

transcription  factors  that  delineate  distinct  neuronal  circuits  involved  in  courtship 

174 

behavior.  Mutations  in  the 

fruitless

  gene  can  lead  to  bisexual  courting  behaviors  in 

175 

males, where they exhibit courtship towards both females and other males

32

. Utilizing 

176 

RNAi  to  specifically  diminish  SIFaR  expression  within  these  neurons,  the  authors 

177 

showed that this alteration resulted in heightened male-male courtship behaviors

16

. This 

178 

evidence underscores the significant role of SIFa signaling through 

fruitless

 neurons in 

179 

shaping sexual behaviors in 

Drosophila

180 

 

181 

Previous research has shown that SIFa inputs specifically target various SIFaR neuronal 

182 

circuits,  which  are  integral  to  the  modulation  of  interval  timing  behaviors

17,25,33

.  We 

183 

suggest  that  the  chain  reaction  of  peptidergic  signaling  from  SIFa  to  SIFaR  circuits 

184 

establishes context-sensitive internal states, facilitating the regulation of a multifaceted 

185 

behavioral repertoire (Fig. S1A). The reduction of SIFaR levels via RNAi specifically 

186 

in neurons results in a marked decrease in CI and a delay in CL (Fig. 2A-B), indicating 

187 

that neuronal expression of SIFaR is critical for regulating both behaviors, regardless 

188 

of their dependency on SIFa. 

189 

 

190 

Knockdown  of  SIFaR  in  neurons  marked  by 

fru-GAL4

  or

 dsx-GAL4

  (which  target 

191 

overlapping populations) significantly reduced male CI (Fig. 2C) but did not affect CL 

192 

(Fig.  2D).  Given  the  known  overlap  between 

fru

-  and 

dsx

-expressing  neurons

32,34,35

193 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

these  results  indicate  that  CI  requires  SIFaR  expression  in  the shared  or  distinct 

194 

neuronal  populations defined  by  these  markers,  while  CL  operates  independently  of 

195 

SIFaR in these cell groups. In previous studies, we demonstrated that the 

SIFaR

24F06

-

196 

GAL4

 driver labels distinct neuronal populations in the SOG (subesophageal ganglion), 

197 

OL  (optic  lobe),  and  AG  (abdominal  ganglion)  regions,  which  overlap  with  those 

198 

labeled  by  the 

SIFaR

2A

-GAL4

  line  (generated  using  the  chemoconnectome  (CCT) 

199 

knock-in  method)

36

. Additionally, we found that SIFaR

24F06

  neurons are negative  for 

200 

both 

fru

 and 

dsx

 expression

17

. Blocking synaptic transmission through TNT expression 

201 

in either 

fru

-negative SIFaR

24F06

 neurons, all SIFaR neurons, or specifically within 

fru

-

202 

positive  SIFaR  neurons  severely  reduces  CI  and  leads  to  an  absence  of  successful 

203 

mating  attempts  by  males  (Fig.  2E-F).  Thus,  although  CI  and  CL  are  differentially 

204 

modulated  by  the  expression  of  SIFaR  in 

fru

-positive  neurons,  both  behaviors  may 

205 

necessitate the proper functioning of 

fru

-positive SIFaR neurons. 

206 

 

207 

Notably, inhibiting synaptic transmission in 

fru

-positive SIFaR neurons does not affect 

208 

the climbing ability of male flies (Fig. S2A), suggesting that the decreased courtship 

209 

activity or failure to mate is not attributable to locomotor impairments. It has also been 

210 

reported  that  inhibiting 

fruitless

  neurons  impacts  courtship  behavior  without 

211 

influencing  locomotion

37

.  Considering  that  genetic  controls  exhibit  normal  sexual 

212 

behavior (Fig. S2B-C), these results imply that SIFaR-positive neurons are essential for 

213 

generating both CI and CL (Fig. 2C-F). Furthermore, while SIFaR function is necessary 

214 

for  CI  in  both 

fru

-positive  and  -negative  neurons,  it  is  only  required  in 

fru

-negative 

215 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

neurons for CL generation (Fig. 2E-G). 

216 

 

217 

Male’s  mating  duration  (MD)  in 

Drosophila  melanogaster

  is  a  critical  aspect  of 

218 

reproductive fitness, influenced by evolutionary pressures that shape mating strategies 

219 

and behaviors. The MD in male fruit flies reflects adaptive responses to varying levels 

220 

of competition and environmental contexts. Males exposed to high competition tend to 

221 

exhibit  longer  mating  durations,  which  can  enhance  their  reproductive  success  by 

222 

increasing the likelihood of successful fertilization as we reported previously

22,38

. This 

223 

plasticity in mating duration allows males to adjust their reproductive investment based 

224 

on social dynamics, optimizing their fitness in different mating scenarios. Our previous 

225 

research

39–42

 and that of others

43,44

 has established various frameworks for investigating 

226 

MD  through  advanced  genetic  techniques,  allowing  us  to  analyze  the  neural  circuits 

227 

that  govern  interval  timing.  Notably,  males  exhibit  longer  mating  durations  (LMD 

228 

behavior)  when  faced  with  rival  males,  indicating  an  adaptive  strategy  to  enhance 

229 

reproductive success

45–50

. Conversely, under sustained female-rich conditions (e.g., 1:2 

230 

male-to-female  ratio),  males  exhibit  Shorter  Mating  Duration  (SMD)  behavior—

231 

reducing  copulation  time  to  conserve  reproductive  effort  for  additional  mating 

232 

opportunities

51,52

  (See 

Quantification  and  Interpretation  of  Mating  Duration 

233 

Behaviors

 in 

STAR Methods

 section). 

234 

 

235 

Our recent findings indicate that the long-range neuropeptide relay from SIFa to SIFaR 

236 

plays  a  critical  role  in  mediating  LMD  and  SMD  behaviors

17

.  To  further  explore 

237 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

whether SIFaR expression in 

fru

-positive neurons contributes to LMD/SMD behaviors, 

238 

we utilized RNAi to decrease SIFaR levels. The results showed that reducing SIFaR 

239 

levels  specifically  within 

fru

-positive  neurons  completely  disrupted  LMD/SMD 

240 

behaviors  when  compared  to  genetic  controls  (Fig.  3A-B).  Recent  single-cell  RNA 

241 

sequencing  data  from  a  fly  cell  atlas  have  identified  several  neuropeptide  receptors 

242 

(NPRs)  that  are  highly  enriched  in 

fru

-  and 

dsx

-positive  neurons,  suggesting  their 

243 

involvement  in  sexually  dimorphic  behaviors

53,54

.  Among  these  NPRs,  AstC-R1  is 

244 

particularly enriched in 

fru

-positive neurons and has been associated with regulating 

245 

insulin-producing cells (IPCs) that influence female egg-laying rhythms

55

. Both AstC-

246 

R1 and AstC-R2 serve as receptors for the neuropeptide AstC; notably, AstC-R2 has 

247 

been identified as a modulator of evening locomotor activity

56

 and is involved in food 

248 

intake and metabolic homeostasis during nutrient stress in the gut

57

249 

 

250 

Despite  both  AstC-R1  and  AstC-R2  being  highly  expressed  in 

fru

-positive  neurons 

251 

compared to SIFaR levels (Supporting Information 1), knocking down AstC-R1 did not 

252 

alter  LMD/SMD  behaviors  (Fig.  3C),  while  knocking  down  AstC-R2  specifically 

253 

affected SMD behavior (Fig. 3D). These data indicate that the expression of AstC-R1 

254 

in 

fru

-positive  neurons  is  not  necessary  for  LMD/SMD  behaviors.  Additionally, 

255 

neuronal knockdown of AstC significantly delayed CL compared to controls or flies 

256 

with  reduced  SIFa  levels  (Fig.  3E),  indicating  that  AstC  release  from  these  neurons 

257 

contributes to CL phenotype. Interestingly, knockdown of both AstC-R1 and AstC-R2 

258 

did  not  impact  CL  phenotype  relative  to  control  or  SIFaR  knockdown  flies,  which 

259 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

exhibited significant delays in CL (Fig. 3F), suggesting that signaling from AstC to its 

260 

receptors for CL may involve non-neuronal pathways. 

261 

 

262 

Previous studies have indicated that the functions of AstC-R1/R2 may extend into the 

263 

gut  for  behavioral  modulation

57,58

.  Furthermore,  we  found  that  many  neurons 

264 

expressing SIFaR also co-express FRU within the male brain (Fig. 3G), reinforcing the 

265 

notion  that  NPR  expression  levels  do  not  necessarily  correlate  with  specific  fru-

266 

mediated functions (Supporting information 1). Overall, considering genetic controls 

267 

for mating duration, these findings imply that the function of SIFaR within 

fru

-positive 

268 

neurons regarding sex-specific behaviors is distinctively unique (Fig. S3A-D). 

269 

 

270 

Fru-Specific SIFaR Expression in P1 and mAL Neuronal Populations Specifically 

271 

Modulates Mating Duration, Not Copulation Latency. 

272 

To  identify  the  minimal  region  necessary  for  labeling  GAL4  drivers  that  assess  the 

273 

functionality of SIFaR-mediated mating duration behaviors, we examined four custom 

274 

GAL4 drivers targeting the SIFaR enhancer region (Fig. 4A)

59

.

 

Our previous work with 

275 

these  modified  drivers  demonstrated  that  co-expression  of 

SIFaR-RNAi

  with  either 

276 

SIFaR

57F10

-GAL4

  or 

SIFaR

24F06

-GAL4

  led  to  a  complete  loss  of  LMD  and  SMD 

277 

behaviors, highlighting the essential role of SIFaR expression in these GAL4 driver-

278 

expressing cells for mating duration behaviors

17

 

279 

 

280 

Among  these  drivers,  only  inhibiting  SIFaR

57F10

-positive  and 

fru

-positive  neurons 

281 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

through TNT expression abolished both LMD and SMD behaviors compared to genetic 

282 

controls (Fig. 4B-E and Fig. S4A-E), suggesting that these specific neurons are crucial 

283 

for  modulating  LMD/SMD  behaviors.

 

Notably,  CL  was  unaffected  by  either  the 

284 

inhibition of SIFaR

57F10

- and 

fru

-positive neurons (Fig. 4F) or by knocking down SIFaR 

285 

in  these  neuronal  populations  (Fig.  S4F),  indicating  their  lack  of  involvement  in  CL 

286 

regulation. 

287 

 

288 

Visualization of SIFaR

57F10

-positive and 

fru

-positive neurons revealed the presence of 

289 

fruP1 and mAL neurons in the male central brain (CB) (top panels in Fig. 4G and Fig. 

290 

S4G).  Previous  studies  have  established  that  fruP1-expressing  neurons  are  vital  for 

291 

complex  male  courtship  displays

32,60

,  while  also  directing  female  reproductive 

292 

behaviors

61

.  In  females,  the  neuronal  populations  labeled  by  SIFaR

57F10

  closely 

293 

resemble those expressing fruP1 and mAL neurons (bottom panels in Fig. 4G and Fig. 

294 

S4G).  The  membrane  arborization  coverage,  fluorescence  intensity,  number  of  cells, 

295 

and cell size of fru-positive neurons labeled by SIFaR

57F10

 are similar between males 

296 

and  females  (Fig.  4H-L),  suggesting  shared  neural  circuits  of 

fru

-positive  SIFaR 

297 

neurons encoding sexually dimorphic behaviors in 

Drosophila

298 

 

299 

SIFaR  Expression  in  GABAergic  fru-Positive  mAL  Neurons  Regulates  MD  and 

300 

CI but Not CL. 

301 

Since the SIFaR promoter region drives SIFaR expression in the fruP1 and mAL regions, 

302 

we systematically confirmed the fru-positive expression of SIFaR neurons utilizing a 

303 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

gene-specific  T2A-GAL4  construct, 

SIFaR

T2A

-GAL4

36,62,63

.  As  anticipated,  the 

304 

SIFaR

T2A

-GAL4

 driver labeled 

fru

-positive P1 and mAL neurons in the male brain (Fig. 

305 

5A). Notably, we observed that while the 

dsx

-positive 

SIFaR

T2A

-GAL4

 driver marked 

306 

P1 neurons, it did not label mAL neurons in the male brain (Fig. 5B). This data indicates 

307 

that SIFaR is expressed in 

fru

-positive and 

dsx

-positive P1 neurons but is restricted to 

308 

fru

-positive and 

dsx

-negative mAL neurons.  

309 

 

310 

We further validated that the expression patterns of the fruP1 and mAL-specific drivers 

311 

exclusively colocalize with the 

fru

-positive SIFaR

T2A

 driver, while showing no overlap 

312 

with the 

fru

-negative SIFaR

24F06

 driver (Fig. S5A, B and F). These findings align with 

313 

our  previous orthogonal verification using anti-FruM  antibodies and nuclear  markers 

314 

as  well  as 

fru

FLP

  intersectional  methods,  confirming  SIFaR

24F06

  neurons  lack  FruM 

315 

protein  expression

17

.  Given  that  mAL  neurons  are  GABAergic  and therefore  exhibit 

316 

characteristically low intracellular calcium concentrations under basal conditions, their 

317 

Ca²⁺ levels fall below the minimum detection threshold of the CaLexA imaging system 

318 

(Fig. S5G). Consequently, these drivers enable us to explore the specific functions of 

319 

SIFaR  within  both 

fru

-positive  and 

fru

-negative  interneuronal  circuits.  By  utilizing 

320 

these specific drivers, we can elucidate how SIFaR influences neural circuitry related 

321 

to mating investment in a sexually dimorphic context. 

322 

 

323 

Knockdown  of  SIFaR  using  fruP1-  and  mAL-specific 

GAL4

  drivers  resulted  in  a 

324 

complete disruption of both LMD/SMD behaviors compared to genetic controls (Fig. 

325 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

5C-F).  To  determine  whether  ventral  nerve  cord  (VNC)  neurons  modulate  sexual 

326 

behavior, we combined 

tsh-GAL80

 with 

SIFaR

 knockdown in fruP1 neurons. Notably, 

327 

this manipulation did not alter key behavioral parameters—including mating duration, 

328 

courtship index, or copulation latency—suggesting that VNC neurons are not critically 

329 

involved in regulating these  aspects of sexual  behavior (Fig. S5C-E).  Notably, when 

330 

SIFaR levels were specifically reduced in mAL neurons, MD in sexually experienced 

331 

males was significantly longer compared to that of naïve males (Fig. 5D).  The mAL 

332 

neurons are GABAergic interneurons involved in courtship regulation. Recent studies 

333 

have  demonstrated  that  mAL  neurons  are  activated  by  both  male  and  female 

334 

pheromones,  underscoring  their  involvement  in  social  interactions  and  behavioral 

335 

responses  to  environmental  stimuli.  Based  on  their  anatomical  structure  and 

336 

neurotransmitter  profile,  mAL  neurons  have  been  proposed  as  sexually  dimorphic 

337 

GABAergic  interneurons  that  convey  inhibitory  courtship  signals  to  higher  brain 

338 

centers in males

64

339 

 

340 

Activation of the mAL cluster inhibits male courtship behavior towards females

65–67

341 

At the circuit level, this regulation is mediated through GABA release from the mAL 

342 

cluster into the main courtship command center of fruP1 neurons within the fly brain

68

343 

This circuit receives inputs from interactions with females, which subsequently activate 

344 

male-specific  interneurons  that  trigger  stereotypical  courtship  behavior  in 

345 

Drosophila

69

. Our previous findings suggest that taste and pheromonal inputs via male-

346 

specific  Gr5a/ppk25/ppk29  neurons  into  the  brain  are  critical  for  generating  SMD 

347 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

behavior

52

.  Thus,  we  hypothesize  that  the  reversed  SMD  behavioral  phenotype 

348 

resulting from SIFaR knockdown in mAL neurons arises from inhibited GABAergic 

349 

function within these neurons, leading to disinhibition (Fig. 5I). 

350 

 

351 

Interestingly, the knockdown of SIFaR in either fruP1 or mAL neurons resulted in a 

352 

reduction  of  the  CI  (Fig.  5J),  without  producing  the  increased  courtship  activity  as 

353 

shown  in  SMD  behavior  (Fig.  5D).  This  finding  suggests  that  MD  may  rely  on 

354 

disinhibitory  circuits  for  male  decision-making,  whereas  CI  does  not  depend  on  the 

355 

same disinhibitory pathways for context-dependent regulation (Fig. 5J). Additionally, 

356 

when monitoring fruP1 calcium dynamics using CalexA system, we observed that Ca

2+

 

357 

levels  were  significantly  lower  in  single  reared  and  sexually  experienced  males 

358 

compared  to  naive  controls  (Fig.  5G,  5H),  further  supporting  the  role  of  activity-

359 

dependent plasticity in these circuits. Knockdown of SIFaR in both  fruP1 and mAL 

360 

neurons  did  not  affect  CL  (Fig.  5K),  indicating  that  CL  is  likely  modulated  by 

fru

-

361 

negative  SIFaR-expressing  neurons.  Collectively,  these  results  imply  that  various 

362 

mating  behaviors  in  males  can  be  regulated  by  the  same  SIFa-to-SIFaR  circuitry 

363 

through different regional expressions of SIFaR and distinct circuit combinations (Fig. 

364 

5I). 

365 

 

366 

To identify the specific neuronal populations responsible for modulating CL without 

367 

affecting  CI  or  MD,  we  conducted  a  mini  screen  of  previously  reported 

368 

neuropeptidergic circuits. We discovered that knocking down SIFaR in neuropeptide 

369 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

tachykinin  (Tk)-positive  neurons  specifically  delayed  CL  without  impacting 

370 

LMD/SMD behaviors (Fig. S5H-I). Tk neurons have been shown to promote aggression 

371 

in  male 

Drosophila

70

.  When  Tk  neuropeptide  was  knocked  down  in  SIFaR-positive 

372 

neurons, LMD/SMD behaviors remained intact, but CL was significantly delayed (Fig. 

373 

S5J-K), suggesting that the SIFa-to-SIFaR/Tk pathway specifically modulates CL (Fig. 

374 

5I). These findings highlight the nuanced roles of different neuropeptidergic circuits in 

375 

regulating distinct aspects of mating behavior. By elucidating these pathways, we can 

376 

gain deeper insights into how neuropeptidergic signaling influences mating investment 

377 

and behavioral outcomes in 

Drosophila

378 

 

379 

The Synaptic Alterations Observed in mAL Neurons are Associated with Distinct 

380 

Social Contexts. 

381 

To understand how mAL neurons differentially regulate LMD and SMD behaviors, we 

382 

conducted a genetic intersection analysis to visualize the presynaptic and postsynaptic 

383 

terminals  of 

fru

-positive  and

  SIFaR

-positive  neurons

71

.  Notably,  the  presynaptic 

384 

terminals  of 

SIFaR

+

/fru

+

  mAL  neurons  exhibited  a  significant  increase  in  sexually 

385 

experienced males (Fig. 6A-B). In contrast, the postsynaptic terminals of mAL neurons 

386 

were enhanced in both socially isolated and sexually experienced males (Fig. 6C-D). 

387 

We  also  found  that  both  social  isolation  and  sexual  encounters  precipitated  an 

388 

augmentation in the synaptic connectivity between these neuronal populations (Fig. 6E-

389 

F). The intensified DsCam-GFP, nSyb-GFP, and tGRASP signals in experienced males 

390 

(Fig. 6A-F) may arise in part from elevated SIFaR expression induced by social and 

391 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

sexual  experience,  consistent  with  our  prior  transcriptomic  data

18,72

.  Thus,  while 

392 

indicative  of  enhanced  connectivity,  these  results  cannot  exclude  contributions  from 

393 

expression-level changes of the receptor.  

394 

 

395 

We  identified  that  only  one  cell  in  each  hemisphere  of  the  mAL  neurons  expresses 

396 

SIFaR  (Fig.  S6A).  To  investigate  the  synaptic  architecture  linking  SIFa  and  mAL 

397 

neurons within the brain under diverse social conditions, we observed that the signal 

398 

was strictly restricted in the SIFaR

+

/mAL

+

 cells as Fig. S6A demonstrated. To validate 

399 

the  specificity  of  our  newly  generated 

lexA

SIFa.PT

  driver,  we  compared  its  expression 

400 

pattern with that of 

GAL4

SIFa.PT

 using a membrane marker in the fly brain and VNC. 

401 

Although 

lexA

SIFa.PT

  exhibited  weaker  expression  in  some  regions,  the  four 

SIFa

-

402 

expressing  cells  showed  complete  overlap  between  the  two  drivers  (Fig.  S6B).  This 

403 

precise colocalization confirms the successful generation of 

lexA

SIFa.PT

 and supports the 

404 

reliability of our experimental results.  

405 

 

406 

To investigate whether mAL neurons respond to SIFa neuron activation, we performed 

407 

live  calcium  (Ca

2+

)  imaging  in  mAL  neurons  using  two-photon  microscopy.  A 

408 

genetically  encoded  calcium  indicator,  GCaMP7s,  was  expressed  in  mAL  neurons 

409 

under  the  control  of  the 

lexA

SIFa.PT

  driver.  To  selectively  activate  SIFa  neurons,  we 

410 

employed  an  optogenetic  approach  using  the  red-light-sensitive  channelrhodopsin 

411 

CsChrimson, expressed via 

lexA

SIFa.PT

 (Fig. 6G). Upon optogenetic stimulation of SIFa 

412 

neurons,  we observed no significant change  in Ca

2+

 activity in  mAL neurons, which 

413 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

remained  stable  and  comparable  to  control  flies  lacking  all-trans  retinal  (ATR)  (Fig. 

414 

6H-I).  These  results  indicate  that  mAL  neurons  do  not  respond  to  SIFa  neuron 

415 

activation,  likely  due  to  their  GABAergic  nature,  which  may  inhibit  downstream 

416 

signaling.  These  findings  suggest  that  SIFa  inputs  to  this  unique 

fru

+

/SIFaR

+

  mAL 

417 

neuron create context-specific internal states by modulating synaptic plasticity within 

418 

these neurons.  

419 

 

420 

DISCUSSSION 

421 

The results of our study reveal that SIFa neurons play a critical role in orchestrating 

422 

male  sexual  behaviors,  specifically  CI,  CL,  and  MD.  We  found  that  reducing  SIFa 

423 

peptide  levels  through  RNA  interference  significantly  decreased  male  CI  towards 

424 

females,  indicating  the  importance  of  SIFa  release  for  normal  courtship  behavior.  In 

425 

contrast,  altering  neuronal  activity  in  SIFa-positive  neurons  did  not  affect  CI, 

426 

suggesting  that  the  neuropeptide's  release  is  more  crucial  than  the  activity  of  SIFa-

427 

expressing  neurons  themselves.  Regarding  CL,  we  observed  that  inhibiting  SIFa 

428 

neuronal activity led to delays in copulation initiation, while hyperactivation of these 

429 

neurons had no effect. This indicates that the active states of SIFa neurons are essential 

430 

for  maintaining  rapid  CL,  unlike  CI,  which  is  dependent  on  synaptic  transmission 

431 

involving  dopamine.  Our  analysis  of  neuropeptide  receptors  indicated  that  sNPF 

432 

signaling  is  vital  for  both  CI  and  CL  modulation,  while  insulin  and  hugin  signaling 

433 

specifically regulate CI, and Crz signaling influences CL. 

434 

 

435 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

We  also  established  that  SIFaR  expression  in 

fru

-positive  neurons  is  critical  for 

436 

regulating MD and CI but not CL. Knockdown of SIFaR in fruP1 and mAL neurons 

437 

disrupted  both  LMD  and  SMD  behaviors,  highlighting  their  essential  role  in  mating 

438 

investment. Importantly, sexually experienced males exhibited longer MD when SIFaR 

439 

levels  were  reduced  specifically  in  mAL  neurons  compared  to  naïve  males.  Overall, 

440 

these findings underscore the distinct yet interconnected neural mechanisms underlying 

441 

male  sexual  behavior,  emphasizing  the  role  of  SIFa  and  its  receptors  in  shaping 

442 

reproductive  strategies  in 

Drosophila  melanogaster

.  This  research  highlights  the 

443 

intricate relationship between sensory input and behavioral output in 

Drosophila

 mating 

444 

strategies.  The  results  of  our  study  reveal  that  both  social  isolation  and  instances  of 

445 

sexual  activity  result  in  enhanced  synaptic  connectivity  within  the  SIFa  to  mAL 

446 

neuronal  pathway  (Fig.  6E-F).  This  observation  implies  that  synaptic  plasticity  is  a 

447 

pivotal  mechanism  in  adapting  the  SIFa-mAL  circuitry  based  on  varying  social 

448 

environments.  The  modulation  of  synaptic  plasticity  in  response  to  contextual  cues 

449 

emphasizes  the  adaptability  of  neural  circuits  involved  in  mating  behaviors.  Our 

450 

findings  contribute to  a deeper understanding of how neuropeptidergic signaling can 

451 

fine-tune  behavioral  responses  based  on  social  and  sexual  experiences.  We  further 

452 

propose that SIFa-to-SIFaR signaling induces distinct internal brain states in CI and CL, 

453 

potentially mediated by varying neuropeptidergic input thresholds to SIFa neurons

73–75

454 

differential reliance on neurotransmitter systems, and downstream neuronal regulation 

455 

of SIFaR-expressing neurons. However, additional experiments are required to validate 

456 

this hypothesis and elucidate the precise mechanisms involved (Fig. 1I). 

457 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

 

458 

Our  results  reveal  a  functional  segregation  within  SIFa-positive  neurons  that  CI 

459 

depends exclusively on DA signaling, while CL requires Glu/OA/TA transmission. To 

460 

explain the SIFa's release independence and the apparent discrepancy in 

ple

 knockdown 

461 

effects, we propose a mechanistic model. We hypothesize that SIFa, as a neuropeptide, 

462 

is  released  via  dense-core  vesicles  (DCVs)  through  calcium-dependent  but  SNARE-

463 

independent mechanisms

76,77

, rendering it resistant to TNT or depolarization-blocking 

464 

agents  like  KCNJ2.  This  non-canonical  release  mechanism  enables  SIFa  to  regulate 

465 

neuronal activity independent of conventional vesicular fusion machinery, while still 

466 

maintaining the capacity to modulate CI through specific neural circuits. 

467 

 

468 

In this dual-transmitter architecture, SIFa acts as a master regulator biasing co-released 

469 

neurotransmitters  toward  distinct  behavioral  outputs.  Regarding  CI,  SIFa  potentiates 

470 

DA  signaling  via  autocrine  feedback  mechanisms,  likely  through  SIFa  receptor 

471 

(SIFaR)-mediated enhancement of tyrosine hydroxylase activity or dopamine vesicle 

472 

loading. This is consistent with our previous demonstration of SIFaR expression in SIFa 

473 

neurons  themselves

18

.  This  explains  why 

ple

 knockdown  (disrupting  DA  synthesis) 

474 

impairs  CI  (Fig.  1E)  while  CL  remains  unaffected  (Fig.  1F).  For  CL,  SIFa 

475 

independently  potentiates  Glu/OA/TA  transmission  through  ionotropic  receptor 

476 

modulation. Regarding the query about TNT/KCNJ2 effects on DA release (Fig. 1A), 

477 

we posit that SIFa’s TNT-resistant release compensates by either: (i) directly activating 

478 

postsynaptic DA receptors via volume transmission, or (ii) sustaining baseline DA tone 

479 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

through  enhanced 

ple

-mediated  synthesis,  even  when  exocytosis  is  impaired.  Thus, 

480 

while 

ple

 knockdown  causes  irreversible  DA  depletion,  TNT/KCNJ2  may  only 

481 

transiently block exocytosis, leaving SIFa-mediated DA signaling partially functional. 

482 

 

483 

This  model  predicts  that  SIFa  knockout  would  abolish  both  CI  and  CL,  whereas 

484 

TNT/KCNJ2 expression in SIFa neurons would impair CL (via disrupted Glu/OA/TA 

485 

release) but spare CI due to SIFa’s compensatory actions. Future studies should validate 

486 

these  predictions  through  intersectional  manipulations  of  SIFa  and  specific 

487 

neurotransmitter  systems.  Collectively,  our  findings  suggest  SIFa  neurons  employ 

488 

hierarchical  release  strategies,  with  neuropeptide-mediated  gating  ensuring  robust 

489 

behavioral modulation independent of conventional release pathways. 

490 

 

491 

The P1 (pC1) neurons in 

Drosophila melanogaster

 are a pivotal cluster of male-specific 

492 

neurons that integrate sensory information and modulate behaviors related to mating 

493 

and aggression. Recent studies have highlighted the role of neuropeptidergic inputs in 

494 

regulating the  activity of these  neurons, thereby influencing male  mating investment 

495 

and behavioral outcomes. P1 neurons express a diverse array of neuropeptides that play 

496 

critical roles in modulating their activity. For instance, recent transcriptional profiling 

497 

revealed  that  these  neurons  are  enriched  in  genes  encoding  neuropeptides  such  as 

498 

Neuropeptide  F  (NPF),  Drosulfakinin  (Dsk),  and  others  that  are  implicated  in 

499 

behavioral regulation

53,78

. The activation of P1 neurons can lead to both aggressive and 

500 

mating behaviors, suggesting that the balance of neuropeptidergic signaling is crucial 

501 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

for  determining  behavioral  outcomes  in  different  social  contexts

79

.  Moreover,  P1 

502 

neurons have been shown to be influenced by external factors such as food availability 

503 

and social interactions. High-quality food and starvation conditions modulate P1 neuron 

504 

activity  through  insulin  and  tyramine  signaling  pathways,  indicating  a  sophisticated 

505 

interplay between nutritional state and mating drive 

80

. This modulation underscores the 

506 

context-dependent nature of neuropeptide signaling in shaping persistent internal states 

507 

for mating investment.  

508 

 

509 

SIFa neurons exhibit extensive branching throughout the central nervous system and 

510 

integrate  diverse  inputs  from  multiple  neuropeptide signals,  playing  a  crucial role in 

511 

regulating  internal  states  related  to  hunger,  satiety,  and  social  status

1,14,18

.  Our  study 

512 

provides  significant  insights  into  how  SIFa  inputs  to  fruP1  central  neurons  can 

513 

orchestrate various sexual behaviors in a context-dependent manner. Specifically, we 

514 

found that the modulation of MD and CI is influenced by SIFa signaling, with distinct 

515 

neural mechanisms governing these behaviors. The results indicate that while SIFaR 

516 

expression  in 

fru

-positive  neurons  is  essential  for  CI,  it  does  not  impact  CL. 

517 

Additionally,  the  differential  responses  of  mAL  neurons  to  social  contexts  further 

518 

underscore the complexity of SIFa's role in shaping male sexual behaviors. Overall, our 

519 

findings  shed  light  on  the  mechanistic  details  of  prior  research  indicating  that  SIFa 

520 

influences sexual behavior through its action on 

fruitless

 neurons via SIFaR

15,16

521 

 

522 

One  intriguing  finding  is  that  CL  is  not  influenced  by  SIFa  release  (Fig.  1D)  or  NT 

523 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

release from SIFa neurons (Fig. 1F), yet it is affected by the neuronal knockdown of 

524 

SIFaR  (Fig.  2B).  In  fact,  CL  relies  on  specific  neuropeptide  inputs  to  SIFa  neurons, 

525 

particularly  Crz  and  sNPF  (Fig.  1H).  This  raises  the  question  of  how  CL  can  be 

526 

modulated by SIFa inputs and neuronal SIFaR expression while remaining unaffected 

527 

by  SIFa  expression  or  NT  release  from  SIFa  neurons.  We  propose  that  non-synaptic 

528 

transmission  from  SIFa  to 

fru

-negative  SIFaR  neurons  may  account  for  this 

529 

phenomenon.  Neurons  can  indeed  influence  behavior  independently  of  traditional 

530 

neurotransmitter systems

81–83

531 

 

532 

Disinhibition, characterized by the alleviation of inhibitory constraints, allows for the 

533 

activation of neural circuits typically suppressed. This mechanism is vital for shaping 

534 

behavioral patterns and facilitating the sequential progression of actions. By promoting 

535 

selective neuronal activation while concurrently inhibiting competing neural pathways, 

536 

disinhibition enables the brain to dynamically assess and maintain necessary behavioral 

537 

states  while  facilitating  transitions  to  subsequent  behavioral  phases

84

.  It  is  also 

538 

recognized that 

Drosophila 

neural circuits exhibit disinhibition phenotypes related to 

539 

light preference and ethanol sensitization

85,86

540 

 

541 

Additionally, research has shown that certain behaviors can remain intact even when 

542 

specific  neurotransmitter  systems  are  genetically  disrupted.  For  example,  studies  on 

543 

dopamine  neurons  have  indicated  that  while  glutamatergic  inputs  are  important  for 

544 

certain effort-related tasks, other aspects of behavior may not be significantly affected 

545 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

by the absence of these inputs

87

. This suggests that neurons can utilize various signaling 

546 

modalities to influence behavior, including non-neurotransmitter signaling pathways. 

547 

Moreover,  the  presence  of  ‘non-neurotransmitter  signaling’  pathways,  such  as 

548 

neuroinflammatory responses and other chemical mediators such as nitric oxide, further 

549 

illustrates  how  neuronal  and  non-neuronal  interactions  contribute  to  behavioral 

550 

outcomes

88

. Thus, it is clear that while neurotransmitters play a vital role in neuronal 

551 

communication  and  behavior, there are multiple mechanisms through which  neurons 

552 

can  affect  behavior  independently  of  traditional  neurotransmitter  systems

88–91

.  The 

553 

stable  phenotype  of  CL  may  suggest  the  involvement  of  non-synaptic  transmission 

554 

mechanisms as regulatory controls. 

555 

 

556 

It is well established that mAL neurons receive pheromonal inputs from both female 

557 

and male sources through vAB3 neuronal circuits and inhibit fruP1 neurons via GABA 

558 

release

66

. Integrating these observations with our data, we propose that the differential 

559 

pheromonal  inputs  from  males  and  females  may  be  orchestrated  by  specific  SIFaR 

560 

expression in targeted P1 and mAL neurons to elicit distinct behavioral responses (Fig. 

561 

S6C)

92

.

 

 

562 

 

563 

While our RNAi experiments implicate the genes we tested in regulating LMD/SMD 

564 

and  CI/CL  behaviors,  we  note  that  RNAi-mediated  knockdown  may  not  achieve 

565 

complete loss-of-function. The lines used in our study were pre-validated in both prior 

566 

studies

26,27,93–105

  and  our  lab  controls  (

UAS-RNAi

/+, 

GAL4

/+),  showing  consistent 

567 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

phenotypic effects. We interpret reduced effects as "attenuation" rather than abolition 

568 

unless supported by null mutants or rescue experiments. Future studies using CRISPR 

569 

or  tissue-specific  rescue  could  further  validate  these  findings,  but  our  results  remain 

570 

robust within RNAi limitations. 

571 

 

572 

In  conclusion,  our  study  elucidates  the  critical  role  of  SIFa  neurons  in  orchestrating 

573 

male  sexual  behaviors  through  distinct  neuropeptidergic  signaling  pathways.  By 

574 

demonstrating how SIFa influences various sexual behaviors via different mechanisms, 

575 

we  provide  valuable  insights  into  the  complex  interplay  between  neuropeptides  and 

576 

sexual  behavior,  underscoring  the  importance  of  context-dependent  regulation  in 

577 

Drosophila melanogaster

578 

579 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

SUPPLEMENTAL INFORMATION 

580 

RESOURCE AVAILABILITY 

581 

LEAD CONTACT 

582 

Requests  for  further  information  and  resources  should  be  directed  to  and  will  be 

583 

fulfilled by the lead contact, Woo Jae Kim (email: wkim@hit.edu.cn). 

584 

 

585 

MATERIALS AVAILABILITY 

586 

Strains are available upon request.

 

587 

 

588 

DATA AND CODE AVAILABILITY

 

589 

 

All data reported in this paper will be shared by the lead contact upon 

590 

request. 

 

591 

 

This paper does not report original code. The URL of the codes used in this 

592 

paper are listed in the key resources table. 

 

593 

 

Any additional information required to reanalyze the data in this paper is 

594 

available from the lead contact upon request.

 

595 

 

596 

LIMITATIONS OF THE STUDY 

597 

While our study provides insights into the role of SIFa/SIFaR signaling in male mating 

598 

behaviors,  several  limitations  should  be  acknowledged.  First,  SIFa  might  influence 

599 

copulation  latency  through  non-synaptic  volume  transmission  remains  hypothetical 

600 

without direct evidence of neuropeptide diffusion dynamics in vivo. Cutting-edge tools 

601 

like genetically encoded neuropeptide sensors (e.g., GRAB reporters) combined with 

602 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

in vivo imaging could experimentally test this proposed mechanism. Second, while we 

603 

standardized behavioral assays using SPR

-/-

 females, environmental variability might 

604 

still  influence  results.  Future  studies  could  employ  connectomics,  or  real-time 

605 

neuropeptide imaging to address these gaps. 

606 

 

607 

ACKNOWLEDGMENTS 

608 

We thank Dr. Jan A. Veenstra (University of Bordeaux) for sharing 

SIFa

PT

-GAL4

 driver, 

609 

Dr.  Young-Joon  Kim  (GIST)  for  sharing 

UAS-stop-nSyb-GFP

  and 

UAS-stop-

610 

Dscam17.1-EGFP 

fly strains. We gratefully acknowledge Dr. Yufeng Pan (Southeast 

611 

University)  for  generously  providing  the  fruP1  and  mAL  driver  lines,  as  well  as  for 

612 

sharing  valuable  insights  into  sexually  dimorphic  circuit  analysis.  We  gratefully 

613 

acknowledge Dr. Wei Zhang (Tsinghua University) for his valuable guidance and expert 

614 

advice on our GCaMP live imaging experiments. We have greatly benefited from the 

615 

resources provided by the FlyBase website in our genetic research endeavors. We are 

616 

grateful for the ongoing efforts of the FlyBase staff in maintaining this comprehensive 

617 

Drosophila 

database

106–110

.  This  research  was  supported  by  Startup  funds  from  HIT 

618 

Center for Life Science to WJK. The funder had no role in study design, data collection 

619 

and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript. 

620 

 

621 

DECLARATION OF INTERESTS 

622 

The authors declare no competing interests. 

623 

 

624 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

AUTHOR CONTRIBUTIONS 

625 

Conceptualization:

 Woo Jae Kim. 

626 

Data curation:

 Tianmu Zhang, Hongyu Miao, Yutong Song, Zekun Wu, Woo Jae Kim. 

627 

Formal analysis:

 Tianmu Zhang, Hongyu Miao, Yutong Song, Zekun Wu, and Woo 

628 

Jae Kim. 

629 

Funding acquisition:

 Woo Jae Kim. 

630 

Investigation:

 Woo Jae Kim. 

631 

Methodology:

 Woo Jae Kim. 

632 

Project administration:

 Woo Jae Kim. 

633 

Resources:

 Woo Jae Kim. 

634 

Supervision:

 Woo Jae Kim. 

635 

Validation:

 Tianmu Zhang, Hongyu Miao, Yutong Song, Woo Jae Kim. 

636 

Visualization:

 Zekun Wu, Woo Jae Kim. 

637 

Writing – original draft:

 Woo Jae Kim. 

638 

Writing – review & editing:

 Tianmu Zhang, Woo Jae Kim. 

639 

 

640 

STATEMENT OF ANIMAL RESEARCH COMPLIANCE  

641 

All animal experiments reported in this manuscript were conducted in compliance with 

642 

the ARRIVE guidelines and adhered to the U.K. Animals (Scientific Procedures) Act, 

643 

1986 and associated guidelines, EU Directive 2010/63/EU for animal experiments, or 

644 

the National Research Council's Guide for the Care and Use of Laboratory Animals. 

645 

 

646 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

DECLARATION OF GENERATIVE AI AND AI-ASSISTED TECHNOLOGIES 

647 

IN THE WRITING PROCESS 

648 

During  the  creation  of  this  work,  the  author(s)  utilized  deepseek  AI 

649 

(https://chat.deepseek.com/)  to  rephrase  English  sentences,  verify  English  grammar, 

650 

and detect plagiarism, as none of the authors of this paper are native English speakers. 

651 

After using this tool/service, the author(s) reviewed and edited the content as needed 

652 

and take(s) full responsibility for the content of the publication. 

653 

 

654 

 

655 

REFERENCES 

656 

 

657 

1. Nässel, D.R., and Zandawala, M. (2022). Endocrine cybernetics: neuropeptides as 

658 

molecular switches in behavioural decisions. Open Biol 

12

, 220174. 

659 

https://doi.org/10.1098/rsob.220174. 

660 

2. Heck, A.L., Crestani, C.C., Fernández‐Guasti, A., Larco, D.O., Mayerhofer, A., and 

661 

Roselli, C.E. (2018). Neuropeptide and steroid hormone mediators of neuroendocrine 

662 

regulation. J Neuroendocrinol 

30

, e12599. https://doi.org/10.1111/jne.12599. 

663 

3. McKinsey, G.L., Ahmed, O.M., and Shah, N.M. (2018). Neural control of sexually 

664 

dimorphic social behaviors. Curr Opin Physiology 

6

, 89–95. 

665 

https://doi.org/10.1016/j.cophys.2018.08.003. 

666 

4. Grimmelikhuijzen, C.J.P., and Hauser, F. (2012). Mini-review: The evolution of 

667 

neuropeptide signaling. Regul Peptides 

177

, S6–S9. 

668 

https://doi.org/10.1016/j.regpep.2012.05.001. 

669 

5. Skorupskaite, K., George, J.T., and Anderson, R.A. (2014). The kisspeptin-GnRH 

670 

pathway in human reproductive health and disease. Hum Reprod Update 

20

, 485–500. 

671 

https://doi.org/10.1093/humupd/dmu009. 

672 

6. Zhao, Y., Bretz, C.A., Hawksworth, S.A., Hirsh, J., and Johnson, E.C. (2010). 

673 

Corazonin Neurons Function in Sexually Dimorphic Circuitry That Shape Behavioral 

674 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Responses to Stress in Drosophila. Plos One 

5

, e9141. 

675 

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0009141. 

676 

7. Gospocic, J., Shields, E.J., Glastad, K.M., Lin, Y., Penick, C.A., Yan, H., 

677 

Mikheyev, A.S., Linksvayer, T.A., Garcia, B.A., Berger, S.L., et al. (2017). The 

678 

Neuropeptide Corazonin Controls Social Behavior and Caste Identity in Ants. Cell 

679 

170

, 748-759.e12. https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.07.014. 

680 

8. Verleyen, P., Huybrechts, J., Baggerman, G., Lommel, A.V., Loof, A.D., and 

681 

Schoofs, L. (2004). SIFamide is a highly conserved neuropeptide: a comparative 

682 

study in different insect species. Biochem Bioph Res Co 

320

, 334–341. 

683 

https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2004.05.173. 

684 

9. Dreyer, A.P., Martin, M.M., Fulgham, C.V., Jabr, D.A., Bai, L., Beshel, J., and 

685 

Cavanaugh, D.J. (2019). A circadian output center controlling feeding:fasting rhythms 

686 

in Drosophila. Plos Genet 

15

, e1008478. 

687 

https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1008478. 

688 

10. Wong, K., Schweizer, J., Nguyen, K.-N.H., Atieh, S., and Kim, W.J. (2019). 

689 

Neuropeptide relay between SIFa signaling controls the experience-dependent mating 

690 

duration of male Drosophila. Biorxiv, 819045. https://doi.org/10.1101/819045. 

691 

11. Huang, H., Possidente, D.R., and Vecsey, C.G. (2021). Optogenetic activation of 

692 

SIFamide (SIFa) neurons induces a complex sleep-promoting effect in the fruit fly 

693 

Drosophila melanogaster. Physiol Behav 

239

, 113507. 

694 

https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2021.113507. 

695 

12. Park, S., Sonn, J.Y., Oh, Y., Lim, C., and Choe, J. (2014). SIFamide and 

696 

SIFamide Receptor Define a Novel Neuropeptide Signaling to Promote Sleep in 

697 

Drosophila. Mol Cells 

37

, 295–301. https://doi.org/10.14348/molcells.2014.2371. 

698 

13. Münch, D., Goldschmidt, D., and Ribeiro, C. (2022). The neuronal logic of how 

699 

internal states control food choice. Nature 

607

, 747–755. 

700 

https://doi.org/10.1038/s41586-022-04909-5. 

701 

14. Martelli, C., Pech, U., Kobbenbring, S., Pauls, D., Bahl, B., Sommer, M.V., 

702 

Pooryasin, A., Barth, J., Arias, C.W.P., Vassiliou, C., et al. (2017). SIFamide 

703 

Translates Hunger Signals into Appetitive and Feeding Behavior in Drosophila. Cell 

704 

Reports 

20

, 464–478. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2017.06.043. 

705 

15. Terhzaz, S., Rosay, P., Goodwin, S.F., and Veenstra, J.A. (2007). The 

706 

neuropeptide SIFamide modulates sexual behavior in Drosophila. Biochem Bioph Res 

707 

Co 

352

, 305–310. https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2006.11.030. 

708 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

16. Sellami, A., and Veenstra, J.A. (2015). SIFamide acts on fruitless neurons to 

709 

modulate sexual behavior in Drosophila melanogaster. Peptides 

74

, 50–56. 

710 

https://doi.org/10.1016/j.peptides.2015.10.003. 

711 

17. Zhang, T., Wu, Z., Song, Y., Li, W., Sun, Y., Zhang, X., Wong, K., Schweizer, J., 

712 

Nguyen, K.-N.H., Kwan, A., et al. (2024). Long-range neuropeptide relay as a central-

713 

peripheral communication mechanism for the context-dependent modulation of 

714 

interval timing behaviors. bioRxiv, 2024.06.03.597273. 

715 

https://doi.org/10.1101/2024.06.03.597273. 

716 

18. Kim, W.J., Song, Y., Zhang, T., Zhang, X., Ryu, T.H., Wong, K.C., Wu, Z., Wei, 

717 

Y., Schweizer, J., Nguyen, K.-N.H., et al. (2024). Peptidergic neurons with extensive 

718 

branching orchestrate the internal states and energy balance of male Drosophila 

719 

melanogaster. bioRxiv, 2024.06.04.597277. 

720 

https://doi.org/10.1101/2024.06.04.597277. 

721 

19. Nitabach, M.N., Blau, J., and Holmes, T.C. (2002). Electrical Silencing of 

722 

Drosophila Pacemaker Neurons Stops the Free-Running Circadian Clock. Cell 

109

723 

485–495. https://doi.org/10.1016/s0092-8674(02)00737-7. 

724 

20. Pauls, D., Essen, A. von, Lyutova, R., Giesen, L. van, Rosner, R., Wegener, C., 

725 

and Sprecher, S.G. (2014). Potency of transgenic effectors for neurogenetic 

726 

manipulation in Drosophila larvae. Genetics 

199

, 25–37. 

727 

https://doi.org/10.1534/genetics.114.172023. 

728 

21. Bretman, A., Fricke, C., Westmancoat, J.D., and Chapman, T. (2016). Effect of 

729 

competitive cues on reproductive morphology and behavioral plasticity in male 

730 

fruitflies. Behav Ecol 

27

, 452–461. https://doi.org/10.1093/beheco/arv170. 

731 

22. Dore, A.A., Rostant, W.G., Bretman, A., and Chapman, T. (2021). Plastic male 

732 

mating behavior evolves in response to the competitive environment*. Evolution 

75

733 

101–115. https://doi.org/10.1111/evo.14089. 

734 

23. Nandy, B., Joshi, A., Ali, Z.S., Sen, S., and Prasad, N.G. (2012). Degree of 

735 

adaptive male mate choice is positively correlated with female quality variance. Sci. 

736 

Rep. 

2

, 447. https://doi.org/10.1038/srep00447. 

737 

24. Yapici, N., Kim, Y.-J., Ribeiro, C., and Dickson, B.J. (2008). A receptor that 

738 

mediates the post-mating switch in Drosophila reproductive behaviour. Nature 

451

739 

33–37. https://doi.org/10.1038/nature06483. 

740 

25. Wu, Z., Shao, J., Gill, R., and Kim, W.J. (2025). Mating duration of male 

741 

Drosophila melanogaster – A novel genetic model to study interval timing function of 

742 

human brain. Neurosci. Biobehav. Rev. 

176

, 106294. 

743 

https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2025.106294. 

744 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

26. Segarra, A.J.G., Pontes, G., Jourjine, N., Toro, A.D., and Scott, K. (2023). 

745 

Hunger- and thirst-sensing neurons modulate a neuroendocrine network to coordinate 

746 

sugar and water ingestion. eLife 

12

, RP88143. https://doi.org/10.7554/elife.88143. 

747 

27. Dalton, H.M., Young, N.J., Berman, A.R., Evans, H.D., Peterson, S.J., Patterson, 

748 

K.A., and Chow, C.Y. (2024). A drug repurposing screen reveals dopamine signaling 

749 

as a critical pathway underlying potential therapeutics for the rare disease DPAGT1-

750 

CDG. PLOS Genet. 

20

, e1011458. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011458. 

751 

28. Mohamed, A.A.M., Retzke, T., Chakraborty, S.D., Fabian, B., Hansson, B.S., 

752 

Knaden, M., and Sachse, S. (2019). Odor mixtures of opposing valence unveil inter-

753 

glomerular crosstalk in the Drosophila antennal lobe. Nat. Commun. 

10

, 1201. 

754 

https://doi.org/10.1038/s41467-019-09069-1. 

755 

29. Imura, E., Shimada-Niwa, Y., Nishimura, T., Hückesfeld, S., Schlegel, P., Ohhara, 

756 

Y., Kondo, S., Tanimoto, H., Cardona, A., Pankratz, M.J., et al. (2020). The 

757 

Corazonin-PTTH Neuronal Axis Controls Systemic Body Growth by Regulating 

758 

Basal Ecdysteroid Biosynthesis in Drosophila melanogaster. Curr. Biol. 

30

, 2156-

759 

2165.e5. https://doi.org/10.1016/j.cub.2020.03.050. 

760 

30. Vizi, E., Fekete, A., Karoly, R., and Mike, A. (2010). Non‐synaptic receptors and 

761 

transporters involved in brain functions and targets of drug treatment. Br. J. 

762 

Pharmacol. 

160

, 785–809. https://doi.org/10.1111/j.1476-5381.2009.00624.x. 

763 

31. Schlegel, P., Texada, M.J., Miroschnikow, A., Schoofs, A., Hückesfeld, S., Peters, 

764 

M., Schneider-Mizell, C.M., Lacin, H., Li, F., Fetter, R.D., et al. (2016). Synaptic 

765 

transmission parallels neuromodulation in a central food-intake circuit. eLife 

5

766 

e16799. https://doi.org/10.7554/elife.16799. 

767 

32. Yamamoto, D., and Koganezawa, M. (2013). Genes and circuits of courtship 

768 

behaviour in Drosophila males. Nat Rev Neurosci 

14

, 681–692. 

769 

https://doi.org/10.1038/nrn3567. 

770 

33. Wong, K., Schweizer, J., Nguyen, K.-N.H., Atieh, S., and Kim, W.J. (2019). 

771 

Neuropeptide relay between SIFa signaling controls the experience-dependent mating 

772 

duration of male Drosophila. Biorxiv, 819045. https://doi.org/10.1101/819045. 

773 

34. Siwicki, K.K., and Kravitz, E.A. (2009). Fruitless, doublesex and the genetics of 

774 

social behavior in Drosophila melanogaster. Curr Opin Neurobiol 

19

, 200–206. 

775 

https://doi.org/10.1016/j.conb.2009.04.001. 

776 

35. Yamamoto, D., Fujitani, K., Usui, K., Ito, H., and Nakano, Y. (1998). From 

777 

behavior to development: genes for sexual behavior define the neuronal sexual switch 

778 

in Drosophila. Mech Develop 

73

, 135–146. https://doi.org/10.1016/s0925-

779 

4773(98)00042-2. 

780 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

36. Deng, B., Li, Q., Liu, X., Cao, Y., Li, B., Qian, Y., Xu, R., Mao, R., Zhou, E., 

781 

Zhang, W., et al. (2019). Chemoconnectomics: Mapping Chemical Transmission in 

782 

Drosophila. Neuron 

101

, 876-893.e4. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2019.01.045. 

783 

37. Chen, J., Jin, S., Chen, D., Cao, J., Ji, X., Peng, Q., and Pan, Y. (2021). fruitless 

784 

tunes functional flexibility of courtship circuitry during development. eLife 

10

785 

e59224. https://doi.org/10.7554/elife.59224. 

786 

38. Bretman, A., Fricke, C., and Chapman, T. (2009). Plastic responses of male 

787 

Drosophila melanogaster to the level of sperm competition increase male reproductive 

788 

fitness. Proc Royal Soc B Biological Sci 

276

, 1705–1711. 

789 

https://doi.org/10.1098/rspb.2008.1878. 

790 

39. Kim, W.J., Jan, L.Y., and Jan, Y.N. (2013). A PDF/NPF neuropeptide signaling 

791 

circuitry of male Drosophila melanogaster controls rival-induced prolonged mating. 

792 

Neuron 

80

, 1190–1205. 

793 

40. Kim, W.J., Jan, L.Y., and Jan, Y.N. (2012). Contribution of visual and circadian 

794 

neural circuits to memory for prolonged mating induced by rivals. Nat Neurosci 

15

795 

876–883. https://doi.org/10.1038/nn.3104. 

796 

41. Kim, W.J., Lee, S.G., Auge, A.-C., Jan, L.Y., and Jan, Y.N. (2016). Sexually 

797 

satiated male uses gustatory-to-neuropeptide integrative circuits to reduce time 

798 

investment for mating. Biorxiv, 088724. https://doi.org/10.1101/088724. 

799 

42. Wong, K., Schweizer, J., Nguyen, K.-N.H., Atieh, S., and Kim, W.J. (2019). 

800 

Neuropeptide relay between SIFa signaling controls the experience-dependent mating 

801 

duration of male Drosophila. bioRxiv, 819045. https://doi.org/10.1101/819045. 

802 

43. Thornquist, S.C., Langer, K., Zhang, S.X., Rogulja, D., and Crickmore, M.A. 

803 

(2020). CaMKII Measures the Passage of Time to Coordinate Behavior and 

804 

Motivational State. Neuron 

105

, 334-345.e9. 

805 

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2019.10.018. 

806 

44. Crickmore, M.A., and Vosshall, L.B. (2013). Opposing Dopaminergic and 

807 

GABAergic Neurons Control the Duration and Persistence of Copulation in 

808 

Drosophila. Cell 

155

, 881–893. https://doi.org/10.1016/j.cell.2013.09.055. 

809 

45. Kim, W.J., Jan, L.Y., and Jan, Y.N. (2013). A PDF/NPF Neuropeptide Signaling 

810 

Circuitry of Male Drosophila melanogaster Controls Rival-Induced Prolonged 

811 

Mating. Neuron 

80

, 1190–1205. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2013.09.034. 

812 

46. Kim, W.J., Jan, L.Y., and Jan, Y.N. (2012). Contribution of visual and circadian 

813 

neural circuits to memory for prolonged mating induced by rivals. Nat Neurosci 

15

814 

876–883. https://doi.org/10.1038/nn.3104. 

815 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

47. Zhang, T., Zhang, X., Sun, D., and Kim, W.J. (2024). Exploring the Asymmetric 

816 

Body’s Influence on Interval Timing Behaviors of Drosophila melanogaster. Behav. 

817 

Genet., 1–10. https://doi.org/10.1007/s10519-024-10193-y. 

818 

48. Sun, Y., Zhang, X., Wu, Z., Li, W., and Kim, W.J. (2024). Genetic Screening 

819 

Reveals Cone Cell-Specific Factors as Common Genetic Targets Modulating Rival-

820 

Induced Prolonged Mating in male Drosophila melanogaster. G3: Genes, Genomes, 

821 

Genet., jkae255. https://doi.org/10.1093/g3journal/jkae255. 

822 

49. Li, W., Huang, Y., and Kim, W.J. (2024). Insights into the foraging Gene’s 

823 

Influence on Mating Investments of Male Drosophila. bioRxiv, 2024.07.14.603413. 

824 

https://doi.org/10.1101/2024.07.14.603413. 

825 

50. Huang, Y., Kwan, A., and Kim, W.J. (2024). Y chromosome genes interplay with 

826 

interval timing in regulating mating duration of male Drosophila melanogaster. Gene 

827 

Rep., 101999. https://doi.org/10.1016/j.genrep.2024.101999. 

828 

51. Kim, W.J., Lee, S.G., Schweizer, J., Auge, A.-C., Jan, L.Y., and Jan, Y.N. (2016). 

829 

Sexually experienced male Drosophila melanogaster uses gustatory-to-neuropeptide 

830 

integrative circuits to reduce time investment for mating. Biorxiv, 088724. 

831 

https://doi.org/10.1101/088724. 

832 

52. Lee, S.G., Sun, D., Miao, H., Wu, Z., Kang, C., Saad, B., Nguyen, K.-N.H., 

833 

Guerra-Phalen, A., Bui, D., Abbas, A.-H., et al. (2023). Taste and pheromonal inputs 

834 

govern the regulation of time investment for mating by sexual experience in male 

835 

Drosophila melanogaster. PLOS Genet. 

19

, e1010753. 

836 

https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1010753. 

837 

53. Palmateer, C.M., Artikis, C., Brovero, S.G., Friedman, B., Gresham, A., and 

838 

Arbeitman, M.N. (2023). Single-cell transcriptome profiles of Drosophila fruitless-

839 

expressing neurons from both sexes. eLife 

12

, e78511. 

840 

https://doi.org/10.7554/elife.78511. 

841 

54. Li, H., Janssens, J., Waegeneer, M.D., Kolluru, S.S., Davie, K., Gardeux, V., 

842 

Saelens, W., David, F.P.A., Brbić, M., Spanier, K., et al. (2022). Fly Cell Atlas: A 

843 

single-nucleus transcriptomic atlas of the adult fruit fly. Science 

375

, eabk2432. 

844 

https://doi.org/10.1126/science.abk2432. 

845 

55. Zhang, C., Daubnerova, I., Jang, Y.-H., Kondo, S., Žitňan, D., and Kim, Y.-J. 

846 

(2021). The neuropeptide allatostatin C from clock-associated DN1p neurons 

847 

generates the circadian rhythm for oogenesis. Proc. Natl. Acad. Sci. 

118

848 

e2016878118. https://doi.org/10.1073/pnas.2016878118. 

849 

56. Díaz, M.M., Schlichting, M., Abruzzi, K.C., Long, X., and Rosbash, M. (2019). 

850 

Allatostatin-C/AstC-R2 Is a Novel Pathway to Modulate the Circadian Activity 

851 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Pattern in Drosophila. Curr. Biol. 

29

, 13-22.e3. 

852 

https://doi.org/10.1016/j.cub.2018.11.005. 

853 

57. Kubrak, O., Koyama, T., Ahrentløv, N., Jensen, L., Malita, A., Naseem, M.T., 

854 

Lassen, M., Nagy, S., Texada, M.J., Halberg, K.V., et al. (2022). The gut hormone 

855 

Allatostatin C/Somatostatin regulates food intake and metabolic homeostasis under 

856 

nutrient stress. Nat. Commun. 

13

, 692. https://doi.org/10.1038/s41467-022-28268-x. 

857 

58. Lin, H.-H., Kuang, M.C., Hossain, I., Xuan, Y., Beebe, L., Shepherd, A.K., 

858 

Rolandi, M., and Wang, J.W. (2022). A nutrient-specific gut hormone arbitrates 

859 

between courtship and feeding. Nature 

602

, 632–638. https://doi.org/10.1038/s41586-

860 

022-04408-7. 

861 

59. Pfeiffer, B.D., Jenett, A., Hammonds, A.S., Ngo, T.-T.B., Misra, S., Murphy, C., 

862 

Scully, A., Carlson, J.W., Wan, K.H., Laverty, T.R., et al. (2008). Tools for 

863 

neuroanatomy and neurogenetics in Drosophila. Proc National Acad Sci 

105

, 9715–

864 

9720. https://doi.org/10.1073/pnas.0803697105. 

865 

60. Kimura, K.-I., Ote, M., Tazawa, T., and Yamamoto, D. (2005). Fruitless specifies 

866 

sexually dimorphic neural circuitry in the Drosophila brain. Nature 

438

, 229–233. 

867 

https://doi.org/10.1038/nature04229. 

868 

61. Kvitsiani, D., and Dickson, B.J. (2006). Shared neural circuitry for female and 

869 

male sexual behaviours in Drosophila. Curr. Biol. 

16

, R355–R356. 

870 

https://doi.org/10.1016/j.cub.2006.04.025. 

871 

62. Lee, P.-T., Zirin, J., Kanca, O., Lin, W.-W., Schulze, K.L., Li-Kroeger, D., Tao, 

872 

R., Devereaux, C., Hu, Y., Chung, V., et al. (2018). A gene-specific T2A-GAL4 

873 

library for Drosophila. eLife 

7

, e35574. https://doi.org/10.7554/elife.35574. 

874 

63. Kondo, S., Takahashi, T., Yamagata, N., Imanishi, Y., Katow, H., Hiramatsu, S., 

875 

Lynn, K., Abe, A., Kumaraswamy, A., and Tanimoto, H. (2020). Neurochemical 

876 

Organization of the Drosophila Brain Visualized by Endogenously Tagged 

877 

Neurotransmitter Receptors. Cell Rep. 

30

, 284-297.e5. 

878 

https://doi.org/10.1016/j.celrep.2019.12.018. 

879 

64. Koganezawa, M., Haba, D., Matsuo, T., and Yamamoto, D. (2010). The Shaping 

880 

of Male Courtship Posture by Lateralized Gustatory Inputs to Male-Specific 

881 

Interneurons. Curr. Biol. 

20

, 1–8. https://doi.org/10.1016/j.cub.2009.11.038. 

882 

65. Kallman, B.R., Kim, H., and Scott, K. (2015). Excitation and inhibition onto 

883 

central courtship neurons biases Drosophila mate choice. eLife 

4

, e11188. 

884 

https://doi.org/10.7554/elife.11188. 

885 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

66. Clowney, E.J., Iguchi, S., Bussell, J.J., Scheer, E., and Ruta, V. (2015). 

886 

Multimodal Chemosensory Circuits Controlling Male Courtship in Drosophila. 

887 

Neuron 

87

, 1036–1049. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2015.07.025. 

888 

67. Koganezawa, M., Kimura, K., and Yamamoto, D. (2016). The Neural Circuitry 

889 

that Functions as a Switch for Courtship versus Aggression in Drosophila Males. Curr 

890 

Biol 

26

, 1395–1403. https://doi.org/10.1016/j.cub.2016.04.017. 

891 

68. Sengupta, S., Chan, Y.-B., Palavicino-Maggio, C.B., and Kravitz, E.A. (2022). 

892 

GABA transmission from mAL interneurons regulates aggression in Drosophila 

893 

males. Proc. Natl. Acad. Sci. 

119

, e2117101119. 

894 

https://doi.org/10.1073/pnas.2117101119. 

895 

69. Kohatsu, S., Koganezawa, M., and Yamamoto, D. (2011). Female Contact 

896 

Activates Male-Specific Interneurons that Trigger Stereotypic Courtship Behavior in 

897 

Drosophila. Neuron 

69

, 498–508. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2010.12.017. 

898 

70. Asahina, K., Watanabe, K., Duistermars, B.J., Hoopfer, E., González, C.R., 

899 

Eyjólfsdóttir, E.A., Perona, P., and Anderson, D.J. (2014). Tachykinin-Expressing 

900 

Neurons Control Male-Specific Aggressive Arousal in Drosophila. Cell 

156

, 221–

901 

235. https://doi.org/10.1016/j.cell.2013.11.045. 

902 

71. Smith, B.N., Ghazanfari, A.M., Bohm, R.A., Welch, W.P., Zhang, B., and Masly, 

903 

J.P. (2015). A Flippase-Mediated GAL80/GAL4 Intersectional Resource for 

904 

Dissecting Appendage Development in Drosophila. G3 Genes Genomes Genetics 

5

905 

2105–2112. https://doi.org/10.1534/g3.115.019810. 

906 

72. Ryu, S., Wei, Y., Wu, Z., Lee, D., and Kim, W.J. (2024). Transcriptional 

907 

Regulation of Neuropeptide Receptors Decodes Complexity of Peptidergic 

908 

Modulation of Behavior and Physiology. bioRxiv, 2024.11.23.624967. 

909 

https://doi.org/10.1101/2024.11.23.624967. 

910 

73. Anderson, D.J. (2016). Circuit modules linking internal states and social 

911 

behaviour in flies and mice. Nat Rev Neurosci 

17

, 692–704. 

912 

https://doi.org/10.1038/nrn.2016.125. 

913 

74. Palmer, C.R., and Kristan, W.B. (2011). Contextual modulation of behavioral 

914 

choice. Curr Opin Neurobiol 

21

, 520–526. 

915 

https://doi.org/10.1016/j.conb.2011.05.003. 

916 

75. Zelikowsky, M., Ding, K., and Anderson, D.J. (2018). Neuropeptidergic Control 

917 

of an Internal Brain State Produced by Prolonged Social Isolation Stress. Cold Spring 

918 

Harb Sym 

83

, 97–103. https://doi.org/10.1101/sqb.2018.83.038109. 

919 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

76. Wong, M.Y., Cavolo, S.L., and Levitan, E.S. (2015). Synaptic neuropeptide 

920 

release by dynamin-dependent partial release from circulating vesicles. Mol. Biol. 

921 

Cell 

26

, 2466–2474. https://doi.org/10.1091/mbc.e15-01-0002. 

922 

77. Richmond, J.E., and Broadie, K.S. (2002). The synaptic vesicle cycle: exocytosis 

923 

and endocytosis in Drosophila and C. elegans. Curr Opin Neurobiol 

12

, 499–507. 

924 

https://doi.org/10.1016/s0959-4388(02)00360-4. 

925 

78. Wu, F., Deng, B., Xiao, N., Wang, T., Li, Y., Wang, R., Shi, K., Luo, D.-G., Rao, 

926 

Y., and Zhou, C. (2020). A neuropeptide regulates fighting behavior in Drosophila 

927 

melanogaster. eLife 

9

, e54229. https://doi.org/10.7554/elife.54229. 

928 

79. Deutsch, D., Pacheco, D., Encarnacion-Rivera, L., Pereira, T., Fathy, R., Clemens, 

929 

J., Girardin, C., Calhoun, A., Ireland, E., Burke, A., et al. (2020). The neural basis for 

930 

a persistent internal state in Drosophila females. eLife 

9

, e59502. 

931 

https://doi.org/10.7554/elife.59502. 

932 

80. Ahmed, O.M., Crocker, A., and Murthy, M. (2023). Transcriptional profiling of 

933 

Drosophila male-specific P1 (pC1) neurons. bioRxiv, 2023.11.07.566045. 

934 

https://doi.org/10.1101/2023.11.07.566045. 

935 

81. VIZI, E.S. (1983). Dale’s Principle and Communication Between Neurones. 83–

936 

111. https://doi.org/10.1016/b978-0-08-029789-7.50011-9. 

937 

82. Vizi, E.S. (1980). Non-synaptic modulation of transmitter release: 

938 

pharmacological implication. Trends Pharmacol. Sci. 

1

, 172–175. 

939 

https://doi.org/10.1016/0165-6147(79)90061-0. 

940 

83. Florey, E. (1984). Snyaptic and nonsynaptic transmission: A historical 

941 

perspective. Neurochem. Res. 

9

, 413–427. https://doi.org/10.1007/bf00963988. 

942 

84. Jovanic, T., Schneider-Mizell, C.M., Shao, M., Masson, J.-B., Denisov, G., Fetter, 

943 

R.D., Mensh, B.D., Truman, J.W., Cardona, A., and Zlatic, M. (2016). Competitive 

944 

Disinhibition Mediates Behavioral Choice and Sequences in Drosophila. Cell 

167

945 

858-870.e19. https://doi.org/10.1016/j.cell.2016.09.009. 

946 

85. Zhao, W., Zhou, P., Gong, C., Ouyang, Z., Wang, J., Zheng, N., and Gong, Z. 

947 

(2019). A disinhibitory mechanism biases Drosophila innate light preference. Nat. 

948 

Commun. 

10

, 124. https://doi.org/10.1038/s41467-018-07929-w. 

949 

86. Lee, H.-G., Kim, Y.-C., Dunning, J.S., and Han, K.-A. (2008). Recurring Ethanol 

950 

Exposure Induces Disinhibited Courtship in Drosophila. Plos One 

3

, e1391. 

951 

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0001391. 

952 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

87. Hutchison, M.A., Gu, X., Adrover, M.F., Lee, M.R., Hnasko, T.S., Alvarez, V.A., 

953 

and Lu, W. (2018). Genetic inhibition of neurotransmission reveals role of 

954 

glutamatergic input to dopamine neurons in high-effort behavior. Mol. Psychiatry 

23

955 

1213–1225. https://doi.org/10.1038/mp.2017.7. 

956 

88. Kiss, J.P., and Vizi, E.S. (2001). Nitric oxide: a novel link between synaptic and 

957 

nonsynaptic transmission. Trends Neurosci. 

24

, 211–215. 

958 

https://doi.org/10.1016/s0166-2236(00)01745-8. 

959 

89. Pollock, V.P., McGettigan, J., Cabrero, P., Maudlin, I.M., Dow, J.A.T., and 

960 

Davies, S.-A. (2004). Conservation of capa peptide-induced nitric oxide signalling in 

961 

Diptera. J. Exp. Biol. 

207

, 4135–4145. https://doi.org/10.1242/jeb.01255. 

962 

90. Davies, S.-A., Cabrero, P., Povsic, M., Johnston, N.R., Terhzaz, S., and Dow, 

963 

J.A.T. (2013). Signaling by Drosophila capa neuropeptides. Gen. Comp. Endocrinol. 

964 

188

, 60–66. https://doi.org/10.1016/j.ygcen.2013.03.012. 

965 

91. Kean, L., Cazenave, W., Costes, L., Broderick, K.E., Graham, S., Pollock, V.P., 

966 

Davies, S.A., Veenstra, J.A., and Dow, J.A.T. (2002). Two nitridergic peptides are 

967 

encoded by the gene capability in Drosophila melanogaster. Am. J. Physiol.-Regul., 

968 

Integr. Comp. Physiol. 

282

, R1297–R1307. 

969 

https://doi.org/10.1152/ajpregu.00584.2001. 

970 

92. Benton, R. (2015). Neural Circuits: Male Mating Motifs. Neuron 

87

, 912–914. 

971 

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2015.08.017. 

972 

93. Park, S., Sonn, J.Y., Oh, Y., Lim, C., and Choe, J. (2014). SIFamide and 

973 

SIFamide Receptor Define a Novel Neuropeptide Signaling to Promote Sleep in 

974 

Drosophila. Mol Cells 

37

, 295–301. https://doi.org/10.14348/molcells.2014.2371. 

975 

94. Qi, W., Wang, G., and Wang, L. (2021). A novel satiety sensor detects circulating 

976 

glucose and suppresses food consumption via insulin-producing cells in Drosophila. 

977 

Cell Res. 

31

, 580–588. https://doi.org/10.1038/s41422-020-00449-7. 

978 

95. Elya, C., Lavrentovich, D., Lee, E., Pasadyn, C., Duval, J., Basak, M., Saykina, 

979 

V., and Bivort, B. de (2023). Neural mechanisms of parasite-induced summiting 

980 

behavior in ‘zombie’ Drosophila. eLife 

12

, e85410. 

981 

https://doi.org/10.7554/elife.85410. 

982 

96. Mohamed, A.A.M., Retzke, T., Chakraborty, S.D., Fabian, B., Hansson, B.S., 

983 

Knaden, M., and Sachse, S. (2019). Odor mixtures of opposing valence unveil inter-

984 

glomerular crosstalk in the Drosophila antennal lobe. Nat. Commun. 

10

, 1201. 

985 

https://doi.org/10.1038/s41467-019-09069-1. 

986 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

97. Miao, H., Wei, Y., Lee, S.G., Wu, Z., Kaur, J., and Kim, W.J. (2024). Glia‐

987 

specific expression of neuropeptide receptor Lgr4 regulates development and adult 

988 

physiology in Drosophila. J. Neurosci. Res. 

102

. https://doi.org/10.1002/jnr.25271. 

989 

98. Trinh, I., Gluscencova, O.B., and Boulianne, G.L. (2019). An in vivo screen for 

990 

neuronal genes involved in obesity identifies D iacylglycerol kinase as a regulator of 

991 

insulin secretion. Mol. Metab. 

19

, 13–23. 

992 

https://doi.org/10.1016/j.molmet.2018.10.006. 

993 

99. Kubrak, O., Koyama, T., Ahrentløv, N., Jensen, L., Malita, A., Naseem, M.T., 

994 

Lassen, M., Nagy, S., Texada, M.J., Halberg, K.V., et al. (2022). The gut hormone 

995 

Allatostatin C/Somatostatin regulates food intake and metabolic homeostasis under 

996 

nutrient stress. Nat. Commun. 

13

, 692. https://doi.org/10.1038/s41467-022-28268-x. 

997 

100. Titos, I., Juginović, A., Vaccaro, A., Nambara, K., Gorelik, P., Mazor, O., and 

998 

Rogulja, D. (2023). A gut-secreted peptide suppresses arousability from sleep. Cell 

999 

186

, 1382-1397.e21. https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.02.022. 

1000 

101. Okamoto, N., and Nishimura, T. (2015). Signaling from Glia and Cholinergic 

1001 

Neurons Controls Nutrient-Dependent Production of an Insulin-like Peptide for 

1002 

Drosophila Body Growth. Dev. Cell 

35

, 295–310. 

1003 

https://doi.org/10.1016/j.devcel.2015.10.003. 

1004 

102. Oh, Y., Lai, J.S.-Y., Min, S., Huang, H.-W., Liberles, S.D., Ryoo, H.D., and Suh, 

1005 

G.S.B. (2021). Periphery signals generated by Piezo-mediated stomach stretch and 

1006 

Neuromedin-mediated glucose load regulate the Drosophila brain nutrient sensor. 

1007 

Neuron 

109

, 1979-1995.e6. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2021.04.028. 

1008 

103. Agrawal, T., Sadaf, S., and Hasan, G. (2013). A Genetic RNAi Screen for 

1009 

IP3/Ca2+ Coupled GPCRs in Drosophila Identifies the PdfR as a Regulator of Insect 

1010 

Flight. PLoS Genet. 

9

, e1003849. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1003849. 

1011 

104. Zhang, C., Daubnerova, I., Jang, Y.-H., Kondo, S., Žitňan, D., and Kim, Y.-J. 

1012 

(2021). The neuropeptide allatostatin C from clock-associated DN1p neurons 

1013 

generates the circadian rhythm for oogenesis. Proc. Natl. Acad. Sci. 

118

1014 

e2016878118. https://doi.org/10.1073/pnas.2016878118. 

1015 

105. Dalton, H.M., Viswanatha, R., Brathwaite, R., Zuno, J.S., Berman, A.R., 

1016 

Rushforth, R., Mohr, S.E., Perrimon, N., and Chow, C.Y. (2022). A genome-wide 

1017 

CRISPR screen identifies DPM1 as a modifier of DPAGT1 deficiency and ER stress. 

1018 

PLoS Genet. 

18

, e1010430. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1010430. 

1019 

106. Gramates, L.S., Agapite, J., Attrill, H., Calvi, B.R., Crosby, M.A., Santos, G. 

1020 

dos, Goodman, J.L., Goutte-Gattat, D., Jenkins, V.K., Kaufman, T., et al. (2022). 

1021 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

FlyBase: a guided tour of highlighted features. Genetics 

220

, iyac035. 

1022 

https://doi.org/10.1093/genetics/iyac035. 

1023 

107. Attrill, H., Falls, K., Goodman, J.L., Millburn, G.H., Antonazzo, G., Rey, A.J., 

1024 

Marygold, S.J., and consortium, the F. (2016). FlyBase: establishing a Gene Group 

1025 

resource for Drosophila melanogaster. Nucleic Acids Res. 

44

, D786–D792. 

1026 

https://doi.org/10.1093/nar/gkv1046. 

1027 

108. Öztürk-Çolak, A., Marygold, S.J., Antonazzo, G., Attrill, H., Goutte-Gattat, D., 

1028 

Jenkins, V.K., Matthews, B.B., Millburn, G., Santos, G. dos, Tabone, C.J., et al. 

1029 

(2024). FlyBase: updates to the Drosophila genes and genomes database. GENETICS 

1030 

227

, iyad211. https://doi.org/10.1093/genetics/iyad211. 

1031 

109. Pierre, S.S., and McQuilton, P. (2009). Inside FlyBase: Biocuration as a career. 

1032 

Fly 

3

, 112–114. https://doi.org/10.4161/fly.3.1.7769. 

1033 

110. Jenkins, V.K., Larkin, A., Thurmond, J., and Consortium, F. (2022). Using 

1034 

FlyBase: A Database of Drosophila Genes and Genetics. Methods Mol. Biol. (Clifton, 

1035 

NJ) 

2540

, 1–34. https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2541-5_1. 

1036 

111. Miao, H., Wei, Y., Lee, S.G., Wu, Z., Kaur, J., and Kim, W.J. (2024). Glia‐

1037 

specific expression of neuropeptide receptor Lgr4 regulates development and adult 

1038 

physiology in Drosophila. J. Neurosci. Res. 

102

, e25271. 

1039 

https://doi.org/10.1002/jnr.25271. 

1040 

112. Elya, C., Lavrentovich, D., Lee, E., Pasadyn, C., Duval, J., Basak, M., Saykina, 

1041 

V., and Bivort, B. de (2023). Neural mechanisms of parasite-induced summiting 

1042 

behavior in ‘zombie’ Drosophila. eLife 

12

, e85410. 

1043 

https://doi.org/10.7554/elife.85410. 

1044 

113. Griffith, L.C., and Ejima, A. (2009). Courtship learning in Drosophila 

1045 

melanogaster: Diverse plasticity of a reproductive behavior. Learn Memory 

16

, 743–

1046 

750. https://doi.org/10.1101/lm.956309. 

1047 

114. Parks, A.L., Cook, K.R., Belvin, M., Dompe, N.A., Fawcett, R., Huppert, K., 

1048 

Tan, L.R., Winter, C.G., Bogart, K.P., Deal, J.E., et al. (2004). Systematic generation 

1049 

of high-resolution deletion coverage of the Drosophila melanogaster genome. Nat. 

1050 

Genet. 

36

, 288–292. https://doi.org/10.1038/ng1312. 

1051 

115. Yapici, N., Kim, Y.-J., Ribeiro, C., and Dickson, B.J. (2008). A receptor that 

1052 

mediates the post-mating switch in Drosophila reproductive behaviour. Nature 

451

1053 

33–37. https://doi.org/10.1038/nature06483. 

1054 

116. Zhang, X., Miao, H., Kang, D., Sun, D., and Kim, W.J. (2024). Male-specific 

1055 

sNPF peptidergic circuits control energy balance for mating duration through neuron-

1056 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

glia interactions. bioRxiv, 2024.10.17.618859. 

1057 

https://doi.org/10.1101/2024.10.17.618859. 

1058 

117. Lee, S.G., Kang, C., Saad, B., Nguyen, K.-N.H., Guerra-Phalen, A., Bui, D., 

1059 

Abbas, A.-H., Trinh, B., Malik, A., Zeghal, M., et al. (2022). Multisensory inputs 

1060 

control the regulation of time investment for mating by sexual experience in male 

1061 

Drosophila melanogaster. Biorxiv, 2022.09.23.509131. 

1062 

https://doi.org/10.1101/2022.09.23.509131. 

1063 

118. Sun, D., Zhang, X., Miao, H., Zhang, T., and Kim, W.J. (2024). Molecular and 

1064 

Neural Circuit Mechanisms Underlying Sexual Experience-dependent Long-Term 

1065 

Memory in Drosophila. bioRxiv, 2024.09.28.615582. 

1066 

https://doi.org/10.1101/2024.09.28.615582. 

1067 

119. Terhzaz, S., Rosay, P., Goodwin, S.F., and Veenstra, J.A. (2007). The 

1068 

neuropeptide SIFamide modulates sexual behavior in Drosophila. Biochem. Biophys. 

1069 

Res. Commun. 

352

, 305–310. https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2006.11.030. 

1070 

120. Masuyama, K., Zhang, Y., Rao, Y., and Wang, J.W. (2012). Mapping Neural 

1071 

Circuits with Activity-Dependent Nuclear Import of a Transcription Factor. Journal of 

1072 

Neurogenetics 

26

, 89–102. https://doi.org/10.3109/01677063.2011.642910. 

1073 

121. Shearin, H.K., Quinn, C.D., Mackin, R.D., Macdonald, I.S., and Stowers, R.S. 

1074 

(2018). t-GRASP, a targeted GRASP for assessing neuronal connectivity. J Neurosci 

1075 

Meth 

306

, 94–102. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2018.05.014. 

1076 

122. Tomita, J., Ban, G., Kato, Y.S., and Kume, K. (2021). Protocerebral Bridge 

1077 

Neurons That Regulate Sleep in Drosophila melanogaster. Front Neurosci-switz 

15

1078 

647117. https://doi.org/10.3389/fnins.2021.647117. 

1079 

123. Kayser, M.S., Yue, Z., and Sehgal, A. (2014). A Critical Period of Sleep for 

1080 

Development of Courtship Circuitry and Behavior in 

Drosophila

. Science 

344

, 269–

1081 

274. https://doi.org/10.1126/science.1250553. 

1082 

124. Feinberg, E.H., VanHoven, M.K., Bendesky, A., Wang, G., Fetter, R.D., Shen, 

1083 

K., and Bargmann, C.I. (2008). GFP Reconstitution Across Synaptic Partners 

1084 

(GRASP) Defines Cell Contacts and Synapses in Living Nervous Systems. Neuron 

1085 

57

, 353–363. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2007.11.030. 

1086 

125. Daly., C. (2020). Colocalisation tutorial using ImageJ [Video]. YouTube. 

1087 

https://www.youtube.com/watch?v=rRyJnFo57xU. 

1088 

126. Gargano, J.W., Martin, I., Bhandari, P., and Grotewiel, M.S. (2005). Rapid 

1089 

iterative negative geotaxis (RING): a new method for assessing age-related locomotor 

1090 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

decline in Drosophila. Exp Gerontol 

40

, 386–395. 

1091 

https://doi.org/10.1016/j.exger.2005.02.005. 

1092 

127. Wei, Y., Miao, H., Najafi, H., and Kim, W.J. (2025). Precise measurement of 

1093 

motor neuron dysfunction in Drosophila ALS model via climbing assay and leg 

1094 

imaging. Methods Cell Biol. https://doi.org/10.1016/bs.mcb.2025.02.008. 

1095 

128. Grishagin, I.V. (2015). Automatic cell counting with ImageJ. Anal Biochem 

473

1096 

63–65. https://doi.org/10.1016/j.ab.2014.12.007. 

1097 

129. Zhang, L., Guo, X., and Zhang, W. (2022). Nutrients and pheromones promote 

1098 

insulin release to inhibit courtship drive. Sci. Adv. 

8

, eabl6121. 

1099 

https://doi.org/10.1126/sciadv.abl6121. 

1100 

130. Hao, Y., Hao, S., Andersen-Nissen, E., Mauck, W.M., Zheng, S., Butler, A., Lee, 

1101 

M.J., Wilk, A.J., Darby, C., Zager, M., et al. (2021). Integrated analysis of multimodal 

1102 

single-cell data. Cell 

184

, 3573-3587.e29. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.04.048. 

1103 

131. Li, H., Janssens, J., Waegeneer, M.D., Kolluru, S.S., Davie, K., Gardeux, V., 

1104 

Saelens, W., David, F.P.A., Brbić, M., Spanier, K., et al. (2022). Fly Cell Atlas: A 

1105 

single-nucleus transcriptomic atlas of the adult fruit fly. Science 

375

, eabk2432. 

1106 

https://doi.org/10.1126/science.abk2432. 

1107 

132. Bretman, A., Westmancoat, J.D., Gage, M.J.G., and Chapman, T. (2011). Males 

1108 

Use Multiple, Redundant Cues to Detect Mating Rivals. Curr. Biol. 

21

, 617–622. 

1109 

https://doi.org/10.1016/j.cub.2011.03.008. 

1110 

133. Claridge-Chang, A., and Assam, P.N. (2016). Estimation statistics should replace 

1111 

significance testing. Nat. Methods 

13

, 108–109. https://doi.org/10.1038/nmeth.3729. 

1112 

134. Ho, J., Tumkaya, T., Aryal, S., Choi, H., and Claridge-Chang, A. (2019). 

1113 

Moving beyond P values: data analysis with estimation graphics. Nat. Methods 

16

1114 

565–566. https://doi.org/10.1038/s41592-019-0470-3. 

1115 

135. Bernard, C. (2021). Estimation Statistics, One Year Later. eNeuro 

8

1116 

ENEURO.0091-21.2021. https://doi.org/10.1523/eneuro.0091-21.2021. 

1117 

 

 

1118 

FIGURE TITLES AND LEGENDS  

1119 

Fig.1  SIFa  neuron  activity  and  SIFa  levels  influence  male  sexual  behavior 

1120 

differently 

1121 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

(A) Courtship index (CI) of group-housed males expressing 

GAL4

SIFa.PT

 

driver together 

1122 

with 

UAS-GFP.nls, UAS-TNT, UAS-KCNJ2, UAS-OrkΔC

 and 

UAS-NaChBac

. CI was 

1123 

measured  by  [courtship  time/  (mating  time-courtship  time)  *100%].  For  detailed 

1124 

methods, see the 

STAR Methods

 for a detailed description of the CI assays used in this 

1125 

study.  Statistical  significance  determined  by  one-way ANOVA  followed  by Tukey’s 

1126 

multiple comparisons test. p = 0.2167 (one-way ANOVA, F = 1.45, R² = 0.01; Tukey's 

1127 

post hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated 

1128 

in the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1129 

(B) CI of group-housed males expressing 

GAL4

SIFa.PT

 

driver together with 

SIFa-RNAi

1130 

Flies expressing 

GAL4

empty

 with 

SIFa-RNAi

 and 

empty-RNAi

 with 

SIFa-RNAi

 as control. 

1131 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1132 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 37.03, R² = 0.28; Tukey's post 

1133 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1134 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1135 

(C)  Copulation  latency  (CL)  of  group-housed  males  expressing 

GAL4

SIFa.PT

 

driver 

1136 

together with 

UAS-GFP.nls, UAS-TNT, UAS-KCNJ2, UAS-OrkΔC

 and 

UAS-NaChBac

1137 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1138 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 29.49, R² = 0.13; Tukey's post 

1139 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1140 

the  figure  panels.  For  detailed  methods,  see  the 

STAR  Methods

  for  a  detailed 

1141 

description of the CL assays used in this study. Data are represented as mean +/- SEM. 

1142 

(D) CL of group-housed males expressing 

GAL4

SIFa.PT

 

driver together with 

SIFa-RNAi

1143 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Flies expressing 

GAL4

empty

 with 

SIFa-RNAi

 and 

empty-RNAi

 with 

SIFa-RNAi

 as control. 

1144 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1145 

comparisons test. p = 0.9779 (one-way ANOVA, F = 0.02, R² = 0.00023; Tukey's post 

1146 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1147 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1148 

(E) CI of group-housed males expressing 

GAL4

SIFa.PT

 

driver together with 

empty-RNAi, 

1149 

ChaT-RNAi,  Gad1-RNAi,  VGlut-RNAi

ple-RNAi,  Tdc2-RNAi  and  Trhn-RNAi

1150 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1151 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 8.69, R² = 0.11; Tukey's post hoc). 

1152 

The  ns  represents  non-significant  differences.  Sample  sizes  (n)  are  indicated  in  the 

1153 

figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1154 

(F) CL of group-housed males expressing 

GAL4

SIFa.PT

 

driver together with 

empty-RNAi, 

1155 

ChaT-RNAi,  Gad1-RNAi,  VGlut-RNAi

ple-RNAi,  Tdc2-RNAi  and  Trhn-RNAi

1156 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1157 

comparisons test. p = 0.4548 (one-way ANOVA, F = 0.96, R² = 0.0085; Tukey's post 

1158 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1159 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1160 

(G) CI of group-housed males expressing 

GAL4

SIFa.PT

 

driver together with 

empty-RNAi, 

1161 

CrzR-RNAi, CCHa1-R-RNAi, InR-RNAi, Lgr3-RNAi, Lgr4-RNAi, Pk2-R1-RNAi, PK2-

1162 

R2-RNAi,  CCKLR17D1-RNAi,  CCKLR17D3-RNAi

  and 

sNPF-R-RNAi

.  Statistical 

1163 

significance  determined  by  one-way  ANOVA  followed  by  Tukey’s  multiple 

1164 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 5.66, R² = 0.086; Tukey's post 

1165 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1166 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1167 

(H) CL of group-housed males expressing 

GAL4

SIFa.PT

 

driver together with 

empty-RNAi, 

1168 

CrzR-RNAi, CCHa1-R-RNAi, InR-RNAi, Lgr3-RNAi, Lgr4-RNAi, Pk2-R1-RNAi, PK2-

1169 

R2-RNAi,  CCKLR17D1-RNAi,  CCKLR17D3-RNAi

  and 

sNPF-R-RNAi

.  Statistical 

1170 

significance  determined  by  one-way  ANOVA  followed  by  Tukey’s  multiple 

1171 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 25.55, R² = 0.13; Tukey's post 

1172 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1173 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1174 

(I)  Schematic  representation  of  SIFa  neurons  and  SIFaR  neurons  regulating  internal 

1175 

states 

1176 

 

1177 

Fig.2  SIFaR  expression  in  male-specific  neurons  is  crucial  for  male  sexual 

1178 

behavior 

1179 

(A)  CI  of  group-housed  males  expressing 

empty-GAL4,  repo-GAL4

  and 

nSyb-GAL4 

1180 

together  with

  SIFaR-RNAi

.  Statistical  significance  determined  by  one-way ANOVA 

1181 

followed  by Tukey’s  multiple  comparisons  test.  p  <  0.0001  (one-way ANOVA,  F  = 

1182 

43.66,  R²  =  0.31;  Tukey's  post  hoc).  The  ns  represents  non-significant  differences. 

1183 

Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as mean +/- 

1184 

SEM. 

1185 

(B) CL of group-housed males expressing 

empty-GAL4, repo-GAL4

 and 

nSyb-GAL4 

1186 

together  with

  SIFaR-RNAi

.  Statistical  significance  determined  by  one-way ANOVA 

1187 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

followed by Tukey’s multiple comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 9.39, 

1188 

R² = 0.064; Tukey's post hoc). The ns represents non-significant differences. Sample 

1189 

sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1190 

(C) CI of group-housed males expressing 

fru-GAL4

 and 

dsx-GAL4

 driver together with 

1191 

empty-RNAi

 and 

SIFaR-RNAi

. Statistical significance determined by one-way ANOVA 

1192 

followed  by  Tukey’s  multiple  comparisons  test.  p  <  0.0001  (one-way  ANOVA,  F 

1193 

=14.82,  R²  =  0.13; Tukey's  post  hoc). The  ns  represents  non-significant  differences. 

1194 

Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as mean +/- 

1195 

SEM. 

1196 

(D) CL of group-housed males expressing 

fru-GAL4

 and 

dsx-GAL4

 driver together with 

1197 

empty-RNAi

 and 

SIFaR-RNAi

. Statistical significance determined by one-way ANOVA 

1198 

followed by Tukey’s multiple comparisons test. p = 0.046 (one-way ANOVA, F = 2.70, 

1199 

R² = 0.029; Tukey's post hoc). The ns represents non-significant differences. Sample 

1200 

sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1201 

(E)  CI  of  group-housed  males  expressing 

empty-GAL4

  with 

UAS-TNT/tub-GAL80

ts

1202 

SIFaR

24F06

  with 

UAS-TNT/tub-GAL80

ts

,  SIFaR

2A

-GAL4

  with 

UAS-GFP.  nls

SIFaR-

1203 

GAL4

  with 

UAS-TNT/tub-GAL80

ts

empty-GAL4

  with 

UAS-stop-TNT,  fru

FLP

  and 

1204 

SIFaR

2A

-GAL4

 with 

UAS-stop-TNT, fru

FLP

. Statistical significance determined by one-

1205 

way ANOVA  followed  by Tukey’s  multiple  comparisons  test.  p  <  0.0001  (one-way 

1206 

ANOVA, F = 584.9, R² = 0.86; Tukey's post hoc). The ns represents non-significant 

1207 

differences. Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as 

1208 

mean +/- SEM. 

1209 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

(F)  CL  of  group-housed  males  expressing 

empty-GAL4

  with 

UAS-TNT/tub-GAL80

ts

1210 

SIFaR

24F06

  with 

UAS-TNT/tub-GAL80

ts

,  SIFaR

2A

-GAL4

  with 

UAS-GFP.  nls

SIFaR-

1211 

GAL4

  with 

UAS-TNT/tub-GAL80

ts

empty-GAL4

  with 

UAS-stop-TNT,  fru

FLP

  and 

1212 

SIFaR

2A

-GAL4

 with 

UAS-stop-TNT, fru

FLP

. Statistical significance determined by one-

1213 

way ANOVA  followed  by Tukey’s  multiple  comparisons  test.  p  =  0.3251  (one-way 

1214 

ANOVA, F = 1.16, R² = 0.018; Tukey's post hoc). The ns represents non-significant 

1215 

differences. Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as 

1216 

mean +/- SEM. 

1217 

(G) Schematic representation of SIFa neurons regulating courtship index and courtship 

1218 

latency 

1219 

 

1220 

Fig.3 SIFaR and AstC signaling in fru-positive neurons regulate mating duration 

1221 

(A) Mating Duration (MD) assays of flies expressing the 

fru-GAL4

 driver together with 

1222 

SIFaR-RNAi

. light grey violin plot denotes males that were group-reared (or sexually 

1223 

naïve), whereas blue violin plot signifies males that were singly reared, and pink violin 

1224 

plot signify males that were sexual experienced. The dot plots represent the MD of each 

1225 

male fly. The mean value and standard error are labeled within the dot plot (black lines). 

1226 

Asterisks  represent  significant  differences.  For  detailed  methods,  see  the 

STAR 

1227 

Methods

 for a detailed description of the mating duration assays used in this study. 

1228 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1229 

comparisons test. p = 0.5881 (one-way ANOVA, F = 0.53, R² = 0.0073; Tukey's post 

1230 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1231 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

the  figure  panels.  In  the  framework  of  our  investigation,  the  routine  application  of 

1232 

internal  controls  is  employed  for  the  vast  majority  of  experimental  procedures,  as 

1233 

delineated in the "

Mating Duration Assay

" and "

Statistical Tests

" subsections of the 

1234 

STAR Methods

 section. The identical analytical approach employed for the MD assays 

1235 

is maintained for the subsequent data presented. Data are represented as mean +/- SEM. 

1236 

(B)  MD  assays  of  flies  expressing  the 

fru-GAL4

  driver  together  with 

empty-RNAi

1237 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1238 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 16.42, R² = 0.20; Tukey's post 

1239 

hoc). Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as mean 

1240 

+/- SEM. 

1241 

(C) MD assays of flies expressing the 

fru-GAL4

 driver together with 

AstC-R1-RNAi. 

1242 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1243 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 10.72, R² = 0.13; Tukey's post 

1244 

hoc). Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as mean 

1245 

+/- SEM. 

1246 

(D) MD assays of flies expressing the 

fru-GAL4

 driver together with 

AstC-R2-RNAi. 

1247 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1248 

comparisons test. p = 0.0286 (one-way ANOVA, F = 3.65, R² = 0.05; Tukey's post hoc). 

1249 

The  ns  represents  non-significant  differences.  Sample  sizes  (n)  are  indicated  in  the 

1250 

figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1251 

(E)  CL  of  group-housed  males  expressing 

elav

c155

  together  with 

empty-RNAi, AstC-

1252 

RNAi

  and 

SIFa-RNAi. 

Statistical  significance  determined  by  one-way  ANOVA 

1253 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

followed  by Tukey’s  multiple  comparisons  test.  p  <  0.0001  (one-way ANOVA,  F  = 

1254 

38.92,  R²  =  0.30;  Tukey's  post  hoc).  The  ns  represents  non-significant  differences. 

1255 

Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as mean +/- 

1256 

SEM. 

1257 

(F) CL of group-housed males expressing 

elav

c155

 together with 

empty-RNAi, AstC-R1-

1258 

RNAi, AstC-R2-RNAi

 and 

SIFaR-RNAi. 

Statistical significance determined by one-way 

1259 

ANOVA followed by Tukey’s multiple comparisons test. p < 0.0001(one-way ANOVA, 

1260 

F = 20.99, R² = 0.28; Tukey's post hoc). The ns represents non-significant differences. 

1261 

Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as mean +/- 

1262 

SEM. 

1263 

(G)  Male  flies  expressing 

GAL4

SIFa.2A

  and 

fru-lexA

  together  with 

UAS-Stinger

  and 

1264 

LexAop-tdTomato.nls

 were immunostained with anti-GFP (green), anti-RFP (red), nc82 

1265 

(blue) antibodies. Scale bars represent 100 µm. For detailed methods, see the 

STAR 

1266 

Methods

 for a detailed description of the immunostaining procedure used in this study. 

1267 

 

1268 

Fig.4 Specific SIFaR-expressing neurons regulate mating duration 

1269 

(A) Diagram of the captured enhancer region within each 

SIFaR-GAL4

 construct. 

1270 

(B)  MD assays of flies expressing the 

SIFaR

R23G06

-GAL4

 driver together with 

UAS-

1271 

stop-TNT; fru

FLP

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by 

1272 

Tukey’s multiple comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 23.86, R² = 0.22; 

1273 

Tukey's  post  hoc).  Sample  sizes  (n)  are  indicated  in  the  figure  panels.  Data  are 

1274 

represented as mean +/- SEM. 

1275 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

(C)  MD  assays  of  flies  expressing  the 

SIFaR

R24A12

-GAL4

  driver  together  with 

UAS-

1276 

stop-TNT; fru

FLP

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by 

1277 

Tukey’s multiple comparisons test. p = 0.5266 (one-way ANOVA, F = 0.6439, R² = 

1278 

0.0079; Tukey's post hoc). Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are 

1279 

represented as mean +/- SEM. 

1280 

(D)  MD  assays  of  flies expressing the 

SIFaR

R24F06

-GAL4

  driver  together  with 

UAS-

1281 

stop-TNT; fru

FLP

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by 

1282 

Tukey’s multiple comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 18.41, R² = 0.24; 

1283 

Tukey's  post  hoc).  Sample  sizes  (n)  are  indicated  in  the  figure  panels.  Data  are 

1284 

represented as mean +/- SEM.

 

1285 

(E) MD assays of flies expressing the 

SIFaR

R57F10

-GAL4

 driver together with 

UAS-stop-

1286 

TNT;  fru

FLP

.  Statistical  significance  determined  by  one-way  ANOVA  followed  by 

1287 

Tukey’s multiple comparisons test. p = 0.3654 (one-way ANOVA, F = 1.01, R² = 0.015; 

1288 

Tukey's post hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are 

1289 

indicated in the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM.

 

1290 

(F) CL of group-housed males expressing 

empty-GAL4

 together with 

UAS-stop-TNT; 

1291 

fru

FLP

 and males expressing 

SIFaR

R23G06

-GAL4, SIFaR

R24A12

-GAL4, SIFaR

R24F06

-GAL4

 

1292 

and 

SIFaR

R57F10

-GAL4

  driver  together  with 

UAS-stop-TNT;  fru

FLP

.  Statistical 

1293 

significance  determined  by  one-way  ANOVA  followed  by  Tukey’s  multiple 

1294 

comparisons test. p = 0.0778 (one-way ANOVA, F = 2.11, R² = 0.012; Tukey's post 

1295 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1296 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1297 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

(G) Male(upper) and female(below) flies expressing 

SIFaR

R57F10

 and 

fru

FLP

 together 

1298 

with 

UAS-RedStinger

  and 

UAS-stop-mCD8GFP

  were  immunostained  with  anti-GFP 

1299 

(green), anti-RFP (red), nc82 (blue) antibodies. The left two panels are presented as a 

1300 

gray scale to clearly show the GFP and RFP signal. Scale bars represent 50 µm. 

1301 

(H-L) Quantification of GFP fluorescence (H and I) and RFP fluorescence (E and J-L) 

1302 

in the male and female fly CB expressing 

SIFaR

R57F10

 and 

fru

FLP

 together with 

UAS-

1303 

RedStinger

 and 

UAS-stop-mCD8GFP

. (I) Quantification of GFP fluorescence in male 

1304 

and  female  CB.  Bars  represent  the  mean  GFP  fluorescence  level  with  error  bars 

1305 

representing  SEM.  Asterisks  represent  significant  differences,  as  revealed  by  the 

1306 

Student’s  t  test  and  ns  represents  non-significant  difference  (

*p<0.05,  **p<0.01, 

1307 

***p< 0.001

). The same symbols for statistical significance are used in all other Figures. 

1308 

See the 

STAR Methods 

for a detailed description of the colocalization analysis used in 

1309 

this  study.  (J)  Quantification  of  relative  value  for  RFP  intensity  between  male  and 

1310 

female  flies.  See  the 

STAR  Methods

  for  a  detailed  description  of  the  fluorescence 

1311 

intensity analysis used in this study. (K-L) Quantification of particle number (K) and 

1312 

cell  size  (L)  between  male  and  female  flies.  See  the 

STAR  Methods

  for  a  detailed 

1313 

description of the particle analysis used in this study. Sample sizes (n) are indicated in 

1314 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1315 

 

1316 

Fig.5 Fru-specific  SIFaR expression in P1 and mAL neurons modulates mating 

1317 

duration 

1318 

(A) Male flies expressing 

SIFaR

T2A

 and 

fru

FLP

 together with 

UAS-stop-mCD8GFP

 were 

1319 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

immunostained with anti-GFP (yellow), nc82 (blue) antibodies. 

1320 

(B) Male flies expressing 

SIFaR

T2A

 and 

dsx

FLP

 together with 

UAS-stop-mCD8GFP

 were 

1321 

immunostained with anti-GFP (yellow), nc82 (blue) antibodies. 

1322 

(C) MD assays of flies expressing the 

fruP1-GAL4

 driver together with 

SIFaR-RNAi

1323 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1324 

comparisons test. p = 0.9192 (one-way ANOVA, F = 0.084, R² = 0.0019; Tukey's post 

1325 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1326 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1327 

(D) MD assays of flies expressing the 

GAL4

R43D01

 driver together with 

SIFaR-RNAi

1328 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1329 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 44.07, R² = 0.34; Tukey's post 

1330 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1331 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM.

 

1332 

(E) MD assays of flies expressing the 

fruP1-GAL4

 driver together with 

empty-RNAi

1333 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1334 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 49.56, R² = 0.38; Tukey's post 

1335 

hoc). Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as mean 

1336 

+/- SEM. 

1337 

(F) MD assays of flies expressing the

 GAL4

R43D01

 driver together with 

empty -RNAi

1338 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1339 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 47.72, R² = 0.41; Tukey's post 

1340 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1341 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1342 

(G) Different levels of neural activity of the brain as revealed by the CaLexA system in 

1343 

naïve,  single  and  experienced  flies.  Male  flies  expressing 

fruP1

-

GAL4

 

along  with 

1344 

LexAop-CD2-GFP,  UAS-mLexA-VP16-NFAT  and  LexAop-CD8-GFP-A2-CD8-GFP

 

1345 

were dissected after 5 days of growth (mated male flies had 1-day of sexual experience 

1346 

with  virgin  females).  The  dissected  brains  were  then  immunostained  with  anti-GFP 

1347 

(green) and anti-nc82 (blue). GFP is pseudo-colored as “red hot”. Scale bars represent 

1348 

50 μm.  

1349 

(H)  Quantification  of  relative  intensity  value  for  GFP  fluorescence.  Statistical 

1350 

significance  determined  by  one-way  ANOVA  followed  by  Tukey’s  multiple 

1351 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 97.94, R² = 0.93; Tukey's post 

1352 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1353 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1354 

(I)  Diagram  of  interconnection  between  SIFaR  and  fru/dsx  neurons  along  with 

1355 

interconnected networks formed by GAL4

24F06

1356 

(J)  CI  of  group-housed  males  expressing 

fruP1-GAL4

  together  with 

empty-RNAi

  or 

1357 

SIFaR-RNAi

  and  males  expressing 

GAL4

R43D01

 

with 

empty-RNAi

  or 

SIFaR-RNAi

1358 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1359 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 70.43, R² = 0.30; Tukey's post 

1360 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1361 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1362 

(K) CL of group-housed males expressing 

fruP1-GAL4

 together with 

empty-RNAi

 or 

1363 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

SIFaR-RNAi

  and  males  expressing 

GAL4

R43D01

 

with 

empty-RNAi

  or 

SIFaR-RNAi

1364 

Statistical significance determined by one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple 

1365 

comparisons test. p = 0.2605 (one-way ANOVA, F = 1.34, R² = 0.007; Tukey's post 

1366 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1367 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM.

 

1368 

 

1369 

Fig.6 Synaptic alterations in mAL neurons correlate with social contexts 

1370 

(A) The  SIFaR

+

/fru

+

  presynaptic  terminals  visualized  by  males  expressing 

SIFaR

2A

-

1371 

GAL4, fru

FLP

 together with 

UAS-stop-Dscam-GFP

 in naïve, single and exp. male flies. 

1372 

Scale bars represent 100 µm. 

1373 

(B)  Quantification  of  relative  value  for  presynaptic  terminals  intensity.  Statistical 

1374 

significance  determined  by  one-way  ANOVA  followed  by  Tukey’s  multiple 

1375 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 70.55, R² = 0.92; Tukey's post 

1376 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1377 

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1378 

(C) The SIFaR

+

/fru

+

 postsynaptic terminals visualized by males expressing 

SIFaR

2A

-

1379 

GAL4, fru

FLP

 together with 

UAS-stop-nSyb-GFP

 in naïve, single and exp. male flies. 

1380 

Scale bars represent 100 µm. 

1381 

(D)  Quantification  of  relative  value  for  postsynaptic  terminals  intensity.  Statistical 

1382 

significance  determined  by  one-way  ANOVA  followed  by  Tukey’s  multiple 

1383 

comparisons test. p < 0.0001 (one-way ANOVA, F = 59.83, R² = 0.91; Tukey's post 

1384 

hoc). The ns represents non-significant differences. Sample sizes (n) are indicated in 

1385 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

the figure panels. Data are represented as mean +/- SEM. 

1386 

(E) The synaptic interactions visualized utilizing the tGRASP system in naïve, single 

1387 

and exp. male flies. 

1388 

(F)  Quantification  of  synaptic  puncta  formed  between 

SIFa

lexA.PT 

and 

GAL4

R43D01

  in 

1389 

brain between naïve, single and exp. male flies. Statistical significance determined by 

1390 

one-way ANOVA followed by Tukey’s multiple comparisons test. p < 0.0001 (one-way 

1391 

ANOVA, F = 202.1, R² = 0.96; Tukey's post hoc). The ns represents non-significant 

1392 

differences. Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as 

1393 

mean +/- SEM. 

1394 

(G-I) mAL neurons don't respond to SIFas activation. Fluorescence changes (Δ

F

/

F

0

) of 

1395 

GCaMP7s in mALs after optogenetic stimulation of SIFas (two-tailed unpaired 

t

-test). 

1396 

In all plots and statistical tests. Data are presented as mean ± s.e.m. ns = not significant 

1397 

(

p>0.05

), 

*p<0.05,  **p<0.01,  ***p<  0.001,  ****p<  0.0001

.  DBMs  represent  the 

1398 

'difference  between  means'  for  the  evaluation  of  estimation  statistics  (See 

STAR 

1399 

Methods

).  Sample sizes (n) are indicated in the figure panels. Data are represented as 

1400 

mean +/- SEM. LED light was fired 2 s after 30 s of dark. Red arrows indicate the time 

1401 

point  of  light  stimulation. 

N

  =  4  to  9  in  each  group.  Red  lines  and  bars  indicate 

1402 

experimental  group  fed  with ATR;  black  lines  and  bars  indicate  control  group  fed 

1403 

without ATR.  See  the 

STAR  Methods

  for  a  detailed  description  of  the  two-photon 

1404 

calcium imaging used in this study.  

1405 

 

1406 

Table 1. Genotypes of Flies Used for Experiments in This Study.   

1407 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Figure panel 

Genotype 

Fig. 1A 

GAL4

SIFa. PT

/ UAS-GFP. nls 

GAL4

SIFa. PT

/ UAS-TNT 

GAL4

SIFa. PT

/ UAS-KCNJ2 

GAL4

SIFa. PT

/ UAS-OrkΔC 

GAL4

SIFa. PT

/ UAS-NaChBac 

Fig. 1B 

GAL4

empty

/ SIFa-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ empty-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ SIFa-RNAi 

Fig. 1C 

Same as Fig. 1A 

Fig. 1D 

Same as Fig. 1B

 

Fig. 1E 

GAL4

SIFa. PT

/ empty-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ Chat-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ Gad1-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ VGlut-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ ple-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ Tdc2-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ Trhn-RNAi 

Fig. 1F 

Same as Fig. 1E 

Fig. 1G 

GAL4

SIFa. PT

/ empty-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ CrzR-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ CCHa1-R-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ InR-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ Lgr3-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ Lgr4-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ PK2-R1-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ PK2-R2-RNAi 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

GAL4

SIFa. PT

/ CCKLR17D1-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ CCKLR17D3-RNAi 

GAL4

SIFa. PT

/ sNPR-R-RNAi 

Fig. 1H 

Same as Fig. 1G 

Fig. 2A 

GAL4

empty

/ SIFaR-RNAi 

repo-GAL4 / SIFaR-RNAi 

nSyb-GAL4 / SIFaR-RNAi 

Fig. 2B 

Same as Fig. 2A 

Fig. 2C 

fru-GAL4/ empty-RNAi 

fru-GAL4 / SIFaR-RNAi 

dsx-GAL4 / empty-RNAi 

dsx-GAL4 / SIFaR-RNAi 

Fig. 2D 

Same as Fig. 2C

 

Fig. 2E 

GAL4

empty

/ UAS-TNT, tub-GAL80

ts

 

SIFaR

24F06

 / UAS-TNT, tub-GAL80

ts

  

SIFaR

2A

 / UAS-GFP 

SIFaR

2A

 / UAS-TNT, tub-GAL80

ts

  

GAL4

empty

/ UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

SIFaR

2A

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

Fig. 2F 

Same as Fig. 2E 

Fig. 3A 

fru-GAL4 / SIFaR-RNAi 

Fig. 3B 

fru-GAL4 / empty-RNAi

 

Fig. 3C 

fru-GAL4 / AstC-R1-RNAi 

Fig. 3C 

fru-GAL4 / AstC-R2-RNAi 

Fig. 3E 

elav

c155

/ SIFaR-RNAi 

elav

c155

/ AstC-RNAi 

elav

c155

/ SIFa-RNAi 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Fig. 3F 

elav

c155

/ empty-RNAi 

elav

c155

/ AstC-R1-RNAi 

elav

c155

/ AstC-R2-RNAi 

elav

c155

/ SIFaR-RNAi 

Fig. 3G 

SIFaR

2A

-GAL4, fru-lexA/ UAS-Stinger

lexAop-tdTomato.nls 

Fig. 4B 

SIFaR

R23G06

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

Fig. 4C 

SIFaR

R24A12

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

Fig. 4D 

SIFaR

R24F06

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

Fig. 4E 

SIFaR

R57F10

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

Fig. 4F 

GAL4

empty

/ UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

SIFaR

R23G06

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP 

SIFaR

R24A12

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP 

SIFaR

R24F06

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP 

SIFaR

R57F10

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

Fig. 4G-L 

SIFaR

R57F10

, fru

FLP

/ UAS-stop-mCD8GFP, UAS-RedStinger 

Fig. 5A 

SIFaR

2A

, fru

FLP

/ UAS-stop-mCD8GFP 

Fig. 5B 

SIFaR

2A

, dsx

FLP

/ UAS-stop-mCD8GFP 

Fig. 5C 

fruP1-GAL4/ SIFaR-RNAi 

Fig. 5D 

GAL4

R43D01

/ SIFaR-RNAi 

Fig. 5E 

fruP1-GAL4/ empty-RNAi 

Fig. 5F 

GAL4

R43D01

/ empty-RNAi 

Fig. 5G-H 

GAL4

fruP1

/ lexAop-CD2-GFP, UAS-mLexA-VP16-NFAT, 

lexAop-CD8-GFP-A2-CD8-GFP 

Fig. 5J-K 

fruP1-GAL4/ empty-RNAi 

fruP1-GAL4/ SIFaR-RNAi 

GAL4

R43D01

/ empty-RNAi 

GAL4

R43D01

/ SIFaR-RNAi 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Fig. 6A-B 

SIFaR

2A

, fru

FLP

/ UAS-stop-Dscam-GFP 

Fig. 6C-D 

SIFaR

2A

, fru

FLP

/ UAS-stop-nSyb-GFP 

Fig. 6E-F 

SIFa

lexA.PT

,  GAL4

R43D01

UAS-post-t-GRASP,  lexAop2-pre-t-

GRASP

 

Fig. 6G-I 

SIFa

lexA.PT

, GAL4

R43D01

/lexAop-CsChrimson, UAS-GCaMP7s 

Fig. S2A-C 

GAL4

empty

/ UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

SIFaR

2A

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

Fig. S3A-D 

GAL4

empty 

/ AstC-R1-RNAi 

GAL4

empty 

/ AstC-R2-RNAi 

dsx-GAL4 / empty-RNAi 

GAL4

empty 

/ SIFaR-RNAi 

Fig. S4A-F 

GAL4

empty

/ UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

SIFaR

R23G06

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP 

SIFaR

R24A12

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP 

SIFaR

R24F06

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP 

SIFaR

R57F10

 / UAS-stop-TNT, fru

FLP

 

Fig. S4G 

SIFaR

R57F10

, fru

FLP

/ UAS-stop-mCD8GFP, UAS-RedStinger 

Fig. S5A 

fruP1-GAL4,  SIFaR

R24F06

-lexA/ 

UAS-mCD8RFP,  lexAop-

mCD8GFP

 

Fig. S5B 

fruP1-GAL4, 

SIFaR

T2A

-lexA/ 

UAS-mCD8RFP, 

lexAop-

mCD8GFP

 

Fig. S5C 

fruP1-GAL4, Tsh-GAL80/SIFaR-RNAi 

Fig. S5D-E 

fruP1-GAL4, Tsh-GAL80/empty-RNAi 

fruP1-GAL4, Tsh-GAL80/SIFaR-RNAi 

Fig. S5F 

GAL4

R43D01

,  SIFaR

R24F06

-lexA/ 

UAS-mCD8RFP, 

lexAop-

mCD8GFP

 

Fig. S5G 

GAL4

R43D01

/lexAop-CD2-GFP, 

UAS-mLexA-VP16-NFAT, 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

lexAop-CD8-GFP-A2-CD8-GFP 

Fig. S5H-I 

Tk-GAL4 / SIFaR-RNAi 

Fig. S5J-K 

SIFaR-GAL4 / Tk-RNAi 

Fig. S6A 

SIFaR

2A

-lexA, GAL4

R43D01

/ UAS-Stinger

lexAop-tdTomato.nls 

Fig. S6B 

GAL4

SIFa.PT

, lexA

SIFa.PT

/UAS-mCD8RFP, lexAop-mCD8GFP 

 

1408 

STAR 

 METHODS  

1409 

KEY RESOURCES TABLE

 

1410 

REAGENT or RESOURCE 

SOURCE 

IDENTIFIER 

Antibodies 

Chicken polyclonal anti-GFP

 

Invitrogen

 

RRID: AB_2534023

 

Donkey Alexa-488 anti-chicken

 

Jackson 

ImmunoResearch

 

RRID: AB_2340375

 

Goat Alexa-555 anti-rabbit

 

Invitrogen

 

RRID: AB_2535849

 

Goat Alexa-647 anti-mouse

 

Jackson 

ImmunoResearch

 

RRID: AB_2338902

 

Mouse polyclonal anti-nc82

 

Developmental Studies 

Hybridoma Bank

 

RRID: AB_2314866

 

Rabbit polyclonal anti-RFP

 

Rockland 

Immunochemicals

 

RRID: AB_2209751

 

Bacterial and virus strains 

pBPLexA::p65Uw 

Gerald Rubin 

Addgene 26231 

E2 Enhancer-lexA 

Qidong Fungene 

Biotechnology 

N/A 

DH5α Chemically Competent Cell 

Weidibio 

DL1001 

Chemicals, peptides, and recombinant proteins 

Triton X-100 

Alphabio 

A2576 

4% Polyformaldehyde 

Alphabio 

A1283 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Mounting solution 

Solarbio 

S2100-5 

PBS 

Solarbio 

P1022-500 

Critical commercial assays 

FastDigest EcoRI 

Thermo Scientific 

FD0274 

XbaI 

NEB 

R0145S 

DNAzol BD 

Invitrogen 

10974020 

PrimeSTAR HS DNA Polymerase 

Takara 

R010A 

Light Cloning kit 

Biodragon (China) 

BDIT0014 

Experimental models: Organisms/strains 

D. melanogaster: Deficiency females: 

Df(1)

Exel6234

 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: BDSC_7708

 

D. melanogaster:  genetic control: 

UAS-GFP.nls 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: BDSC_4775 

D. melanogaster: pan neuronal driver: 

elav

c155

; UAS-Dicer 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_25750

 

D. melanogaster: CalexA system: 

lexAop-CD8GFP; UAS-mLexA-VP16-

NFAT, lexAop-rCD2-GFP 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_66542

 

D. melanogaster: tGRASP system: 

UAS-post-t-GRASP, lexAop2-pre-t-

GRASP 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_79039

 

D. melanogaster:SIFa-RNAi: 

SIFa-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_60484

 

D. melanogaster: SIFa.PT-GAL4 driver: 

SIFa-GAL4 

Jan A Veenstra 

N/A 

D. melanogaster: stop-GFP marker: 

UAS-FRT-stop-FRT-mCD8GFP 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_30125 

D. melanogaster: SIFa.PT-lexA driver: 

SIFa-lexA 

This paper

 

STaR Methods

 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

D. melanogaster: pan glial driver: 

repo-GAL4 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: BDSC_7415

 

D. melanogaster: control GAL4: 

empty-GAL4

 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_68384

 

D. melanogaster: control RNAi: 

empty-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_36304 

D. melanogaster: SIFaR-23G06-GAL4 

driver: 

GAL4

23G06

 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_49041 

D. melanogaster: SIFaR-24A12-GAL4 

driver: 

GAL4

24A12

 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_49061

 

D. melanogaster: SIFaR-24F06-GAL4 

driver: 

GAL4

24F06

 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_49087

 

D. melanogaster: SIFaR-57F10-GAL4 

driver: 

GAL4

57F10

 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_46391

 

D. melanogaster: SIFaR-T2A-GAL4 

driver: 

SIFaR-GAL4

T2A

 

Qidong Fungene 

Biotechnology

 

RRID: FBF00102

 

D. melanogaster: SIFaR-24F06-lexA 

driver: 

lexA

24F06

 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_52695

 

D. melanogaster: SIFaR-T2A-lexA 

driver: 

SIFaR-lexA

T2A

 

Qidong Fungene 

Biotechnology

 

RRID: FBF00086

 

D. melanogaster: Open rectifier K

+

 

channel 1: 

UAS-Ork1.Delta-C 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: BDSC_6586

 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

D. melanogaster: ple-RNAi: 

ple-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_25796

 

D. melanogaster: NaChBac: 

UAS-NaChBac 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: BDSC_9467

 

D. melanogaster: ChaT-RNAi 

ChaT-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_25856

 

D. melanogaster: double sex driver: 

dsx-GAL4 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_30027

 

D. melanogaster: Gad1-RNAi: 

Gad1-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_51794

 

D. melanogaster: nucleus fluorescent 

marker: 

UAS-RedStinger 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: BDSC_8546

 

D. melanogaster: Nucleus fluorescent 

marker: 

UAS-Stinger, lexAop-tdTomato.nls 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_66680

 

D. melanogaster: CrzR-RNAi: 

CrzR-RNAi

JF02042

 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_26017                  

 

D. melanogaster: VGlut-RNAi: 

VGlut-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_27538                  

 

D. melanogaster: Lgr4-RNAi: 

Lgr4-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_28655 

D. melanogaster: potassium channel 

activator: 

UAS-KCNJ2 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: BDSC_6596

 

D. melanogaster: membrane marker: 

UAS-mCD8RFP, lexAop-mCD8GFP 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_32229

 

D. melanogaster: chemical synaptic 

transmission blocker:  

UAS-TNT 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_28838

 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

D. melanogaster: Lgr3-RNAi: 

Lgr3-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_28789

 

D. melanogaster: CCKLR-17D3-RNAi: 

CCKLR-17D3-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_28333 

D. melanogaster: CCKLR-17D1-RNAi: 

CCKLR-17D1-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_27494

 

D. melanogaster: sNPF-RNAi: 

sNPF-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_27507 

D. melanogaster: fruitless driver: 

fru-GAL4 

Bloomington Drosophila 

Stock Center

 

RRID: 

BDSC_30027 

D. melanogaster: fruitless driver: 

fru-GAL4 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_30027 

D. melanogaster: fruitless driver: 

fru-GAL4 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_30027 

D. melanogaster: temperature sensitive 

tub-GAL80: 

tub-GAL80

ts

 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: BDSC_7017 

D. melanogaster: fruP1 driver: 

fruP1-GAL4 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_66696 

D. melanogaster: fru-FLP: 

fru-FLP 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_66870 

D. melanogaster: UAS-stop-TNT: 

UAS-stop-TNT 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_28842 

D. melanogaster: UAS-stop-TNT 

inactive form: 

UAS-stop-TNT

in

 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_28844 

D. melanogaster: AstC-R2-RNAi: 

AstC-R2-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_25940 

D. melanogaster: mAL driver: 

R43D01-GAL4 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_64345 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

D. melanogaster: Tk driver: 

Tk-GAL4 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_93412 

D. melanogaster: Trhn-RNAi: 

Trhn-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_25842 

D. melanogaster: Tdc2-RNAi: 

Tdc2-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_25871 

D. melanogaster: Tk-RNAi: 

Tk-RNAi 

Bloomington Drosophila 

Stock Center 

RRID: 

BDSC_25800 

D. melanogaster: CCHa1-R-RNAi: 

CCHa1-R-RNAi 

Vienna 

Drosophila

 

Resource Center 

RRID: 

VDRC_103055 

D. melanogaster: InR-RNAi: 

InR-RNAi 

Vienna 

Drosophila

 

Resource Center 

RRID: VDRC_991 

D. melanogaster: PK2-R1-RNAi: 

PK2-R1-RNAi 

Vienna 

Drosophila

 

Resource Center 

RRID: 

VDRC_103822 

D. melanogaster: PK2-R2-RNAi: 

PK2-R2-RNAi 

Vienna 

Drosophila

 

Resource Center 

RRID: 

VDRC_44871 

D. melanogaster: AstC-R1-RNAi: 

AstC-R1-RNAi 

Vienna 

Drosophila

 

Resource Center 

RRID: 

VDRC_13560 

D. melanogaster: nSyb GFP marker: 

UAS-stop-nSyb-GFP 

Young-Joon Kim 

N/A 

D. melanogaster: Dscam GFP marker: 

UAS-stop-Dscam17.1-EGFP 

Young-Joon Kim 

N/A 

Oligonucleotides

 

 

 

Primer: SIFa Forward: 

GCCAATTGGCTGAATCTCCTGACCCT

CA

 

Jan A Veenstra 

N/A

 

Primer: SIFa Reverse: 

GCAGATCTCTTGCAGTTTTCGGTGAG

C

 

Jan A Veenstra 

N/A

 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Software and algorithms

 

 

 

Fiji/ImageJ 

Schindelin et al., 2012

 

 

https://fiji.sc

 

Prism 9.0 

GraphPad 

https://www.graphp

ad.com 

Adobe illustrator 2020 

Adobe.com 

N/A 

SCOPE

 

Fly Cell Atlas 

https://scope.aertsl
ab.org/#/FlyCellAtla
s/*/welcome

 

Seurat 

Yuhan et al., 2023 

https://github.com/s

atijalab/seurat 

R v4.2.2 

R Core Team 

https://www.R-

project.org/ 

QuillBot AI 

QuillBot Core Team 

https://quillbot.com/ 

Microsoft Office Excel 

Microsoft 

https://www.micros

oft.com/en-

au/microsoft-

365/excel 

 

1411 

EXPERIMENTAL MODEL AND STUDY PARTICIPANT DETAILS 

 

1412 

Drosophila

 

1413 

Drosophila melanogaster were cultured under standard laboratory conditions at 

1414 

25

. Samples were prepared as described in the Methods Details. All fly strains 

1415 

are listed in the key resources table.

 

1416 

 

1417 

METHOD DETAILS

 

1418 

Fly Stocks and Husbandry 

1419 

Drosophila melanogaster

 were raised on cornmeal-yeast medium at similar densities to 

1420 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

yield adults with similar body sizes. For 20 liters of fly food, the composition includes 

1421 

188 grams of agar, 262 grams of inactive yeast, 930 grams of maize flour, 120 grams 

1422 

of  soy  flour,  1400  milliliters  of  molasses,  140  milliliters  of  Tegosept  solution,  50 

1423 

milliliters of propionic acid, and 10 milliliters of phosphoric acid. Flies were kept in 12 

1424 

h light: 12 h dark cycles (LD) at 25℃ (ZT 0 is the beginning of the light phase at 8:00 

1425 

AM, ZT 12 is the beginning of the dark phase at 8:00 PM) except for some experimental 

1426 

manipulation.  For  temperature-controlled  experiments,  including  those  utilizing  the 

1427 

temperature-sensitive  tub-GAL80

ts

  driver,  the  flies  were  initially  crossed  and 

1428 

maintained at a constant temperature of 22℃ within an incubator. The temperature shift 

1429 

was  initiated  post-eclosion.  Once  the  flies  had  emerged,  they  were  transferred  to  an 

1430 

incubator set at an elevated temperature of 29℃ for a defined period, after which the 

1431 

experimental  protocols  were  carried  out.  Wild-type  flies  were 

Canton-S

  (

CS

).  The 

1432 

genotypes of the flies used in each figure were listed in Table 1. 

1433 

 

1434 

Validation of RNAi Lines 

 

1435 

All  RNAi  lines  used  in  this  study  were  selected  based  on prior  validation  of  their 

1436 

efficacy  and  specificity  in  published  work.  This  includes  all  lines  targeting 

SIFa-

1437 

RNAi

93

 , SIFaR-RNAi

94

 , Chat-RNAi

26

, VGlut-RNAi

26

, CrzR-RNAi

95

, ple-RNAi

27

, Gad1-

1438 

RNAi

28

,  Tdc2-RNAi

29

Trhn-RNAi

26

,  Lgr4-RNAi

111

,  Lgr3-RNAi

111

,  CCKLR-17D3-

1439 

RNAi

98

,  CCKLR-17D1-RNAi

98

 ,  sNPFR-RNAi

98

,  Tk-RNAi

112

,  AstC-R2-RNAi

99

1440 

CCHa1-R-RNAi

100

,  InR-RNAi

101

,  PK2-R1-RNAi

102

,  PK2-R2-RNAi

103

,

  and 

AstC-R1-

1441 

RNAi

104

. These independent studies confirmed target gene knockdown using methods 

1442 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

including  qRT-PCR,  Western  blotting,  and/or  phenotypic  rescue  with  multiple  RNAi 

1443 

strains.  The  control  genotype  (

empty-RNAi

105

)  was  similarly  validated  to  lack  non-

1444 

specific effects. 

1445 

 

1446 

Courtship Assays for Copulation Latency (CL) and Courtship Index (CI) 

1447 

Courtship assay was performed as previously described

113

 under normal light 

1448 

conditions in circular courtship arenas 11 mm in diameter, from noon to 4 pm. We 

1449 

utilized the time at which copulation (mating) was initiated to quantify copulation 

1450 

latency (CL). The statistical methodology applied for the analysis of CL is identical to 

1451 

that employed for the MD assay. Upon the onset of courtship behavior, the courtship 

1452 

index (CI) was computed as the proportion of time a male dedicated to courtship-

1453 

related behaviors within a 10-minute observation window or until the initiation of 

1454 

mating. The initiation of mating is defined as the moment at which male flies 

1455 

successfully achieve mounting on females. All copulation latency (CL) and mating 

1456 

behavior assays were performed using 

SPR

-/-

 null mutant females, 

Df(1)

exel6234

 to 

1457 

standardize female receptivity

24

. This approach eliminates variation from female 

1458 

rejection behaviors, constitutively elevates baseline receptivity (>95% acceptance 

1459 

rate, and enables isolation of male-specific contributions to CL. 

1460 

 

1461 

Mating Duration Assays 

1462 

The mating duration assay in this study has been reported

45,46,52

. To enhance the 

1463 

efficiency of the mating duration assay, we utilized the 

Df(1)

Exel6234

 

(DF here after) 

1464 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

genetic modified fly line in this study, which harbors a deletion of a specific genomic 

1465 

region that includes the sex peptide receptor (SPR)

114,115

. Previous studies have 

1466 

demonstrated that virgin females of this line exhibit increased receptivity to males

115

1467 

We conducted a comparative analysis between the virgin females of this line and the 

1468 

CS virgin females and found that both groups induced SMD. Consequently, we have 

1469 

elected to employ virgin females from this modified line in all subsequent studies. For 

1470 

group reared (naïve) males, 40 males from the same strain were placed into a vial with 

1471 

food for 5 days. For single reared males, males of the same strain were collected 

1472 

individually and placed into vials with food for 5 days. For experienced males, 40 

1473 

males from the same strain were placed into a vial with food for 4 days then 80 DF 

1474 

virgin females were introduced into vials for last 1 day before assay. 40 DF virgin 

1475 

females were collected from bottles and placed into a vial for 5 days. These females 

1476 

provide both sexually experienced partners and mating partners for mating duration 

1477 

assays. At the fifth day after eclosion, males of the appropriate strain and DF virgin 

1478 

females were mildly anaesthetized by CO

2

. After placing a single female into the 

1479 

mating chamber, we inserted a transparent film then placed a single male to the other 

1480 

side of the film in each chamber. After allowing for 1 h of recovery in the mating 

1481 

chamber in 25℃ incubators, we removed the transparent film and recorded the mating 

1482 

activities. Only those males that succeeded to mate within 1 h were included for 

1483 

analyses. Initiation and completion of copulation were recorded with an accuracy of 

1484 

10 sec, and total mating duration was calculated for each couple

40,93,94,97,98

. Genetic 

1485 

controls for LMD and SMD behaviors were incorporated exclusively when assessing 

1486 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

novel fly strains that had not previously been examined. In essence, internal controls 

1487 

were predominantly employed in the experiments, as LMD and SMD behaviors 

1488 

exhibit enhanced statistical significance when internally controlled. Within the LMD 

1489 

assay, both group and single conditions function reciprocally as internal controls. A 

1490 

significant distinction between the naïve and single conditions implies that the 

1491 

experimental manipulation does not affect LMD. Conversely, the lack of a significant 

1492 

discrepancy suggests that the manipulation does influence LMD. In the context of 

1493 

SMD experiments, the naïve condition (equivalent to the group condition in the LMD 

1494 

assay) and sexually experienced males act as mutual internal controls for one another. 

1495 

A statistically significant divergence between naïve and experienced males indicates 

1496 

that the experimental procedure does not alter SMD. Conversely, the absence of a 

1497 

statistically significant difference suggests that the manipulation does impact SMD. 

1498 

Hence, we incorporated supplementary genetic control experiments solely if they 

1499 

deemed indispensable for testing. All assays were performed from noon to 4 PM. We 

1500 

conducted blinded studies for every test. 

1501 

 

1502 

Quantification and Interpretation of Mating Duration Behaviors 

1503 

Long Mating Duration (LMD): Males exposed to rivals exhibit significantly 

1504 

prolonged MD compared to socially naive control males (no rival exposure). Intact 

1505 

LMD is defined as a statistically significant increase (p < 0.05) in MD in rival-

1506 

exposed males versus controls

45–48,50

1507 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Short Mating Duration (SMD): Sexually experienced males exhibit significantly 

1508 

reduced MD compared to sexually naive control males. Intact SMD is defined as a 

1509 

statistically significant decrease (p < 0.05) in MD in experienced males versus 

1510 

controls

51,52,116–118

 . 

1511 

Intact Behavior Criteria: LMD or SMD is considered 

intact

 when rival-exposed males 

1512 

show a statistically significant increase (p < 0.05) in MD versus controls (LMD), 

or

 

1513 

experienced males show a statistically significant decrease (p < 0.05) in MD versus 

1514 

controls (SMD). 

1515 

Abolished Behavior Criteria: LMD or SMD is considered 

abolished

 when 

1516 

experimental manipulations eliminate the adaptive duration difference, resulting in no 

1517 

statistically significant difference (p ≥ 0.05) in MD between rival-exposed males 

1518 

versus controls (LMD), 

or

 experienced males versus controls (SMD). 

1519 

Note: "Abolished" indicates loss of context-dependent mating duration modulation; 

1520 

mating initiation and completion persist in all groups.

 

1521 

 

1522 

Generation of Transgenic Flies 

1523 

To generate the 

SIFa

PT

-lexA

 driver, the putative promotor sequence of the gene was 

1524 

amplified by PCR using wild-type genomic DNA as a template with the following 

1525 

primers GCCAATTGGCTGAATCTCCTGACCCTCA and 

1526 

GCAGATCTCTTGCAGTTTTCGGTGAGC as mentioned before

119

. The amplified 

1527 

DNA fragment (1482 base pairs located immediately upstream of the 

SIFa

 coding 

1528 

sequence) was inserted into the E2 Enhancer-lexA vector. This vector, supplied by 

1529 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Qidong Fungene Biotechnology Co., Ltd. (http://www.fungene.tech/), is a derivative 

1530 

of the pBPLexA::p65Uw vector (available at https://www.addgene.org/26231). The 

1531 

insertion was achieved by digesting the fragment and the vector with EcoRI and XbaI 

1532 

restriction enzymes to create compatible sticky ends. The genetic construct was 

1533 

inserted into the 

attp2

 site on chromosome III to generate transgenic flies using 

1534 

established techniques, a service conducted by Qidong Fungene Biotechnology Co., 

1535 

Ltd. 

1536 

 

1537 

Immunostaining 

1538 

The  dissection  and  immunostaining  protocols  for  the  experiments  are  described 

1539 

elsewhere

45

. After 5 days of eclosion, the 

Drosophila

 brain was taken from adult flies 

1540 

and fixed in 4% formaldehyde at room temperature for 30 minutes. The sample was 

1541 

washed three times (5 minutes each) in 1% PBT and then blocked in 5% normal goat 

1542 

serum  for  30  minutes.  The  sample  next  be  incubated  overnight  at  4

  with  primary 

1543 

antibodies in 1% PBT, followed by the addition of fluorophore-conjugated secondary 

1544 

antibodies for one hour at room temperature. The brain was mounted on plates with an 

1545 

antifade mounting solution (Solarbio) for imaging purposes. 

1546 

 

1547 

Confocal  imaging  was  conducted  utilizing  a  ZEISS  LSM880  microscope.  GFP 

1548 

detection was accomplished through immunostaining with chicken anti-GFP primary 

1549 

antibody  (1:500;  A10262,  Invitrogen)  and  Alexa  Fluor  488-conjugated  donkey  anti-

1550 

chicken  IgG  secondary  antibody  (1:200,  Jackson  ImmunoResearch),  facilitating  the 

1551 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

visualization of: (i) native GFP expression, (ii) CalexA GFP signals, and (iii) t-GRASP 

1552 

reconstitution GFP signals based on previous studies

120–122

 . For anatomical reference 

1553 

and  supplementary  labeling,  the  following  antibodies  were  used:  (i)  mouse  anti-

1554 

Bruchpilot  (nc82;  1:50,  DSHB)  detected  by  Alexa  Fluor  647-conjugated  goat  anti-

1555 

mouse IgG (1:200, Jackson ImmunoResearch) to accentuate neuropil architecture, and 

1556 

(ii)  rabbit  anti-RFP  (1:500,  Rockland  Immunochemicals)  with  Alexa  Fluor  555-

1557 

conjugated goat anti-rabbit IgG (1:200, Invitrogen) for RFP detection. 

1558 

 

1559 

Quantitative Analysis of Fluorescence Intensity 

1560 

To  ascertain  calcium  levels  and  synaptic  intensity  from  microscopic  images,  we 

1561 

dissected  and  imaged  five-day-old  flies  of  various  social  conditions  and  genotypes 

1562 

under uniform conditions. For group reared (naïve) flies, the flies were reared in group 

1563 

condition and dissect right after 5 days of rearing without any further action. For single 

1564 

reared flies, the flies were reared in single condition and dissect  at the same time  as 

1565 

group reared flies right after 5 days of rearing without any further action.  For sexual 

1566 

experienced flies, the flies were reared in group condition after 4 days of rearing and 

1567 

will be given virgins to give them sexual experience for one day, those flies will also be 

1568 

dissected at the same time as group and single reared flies after one day. The GFP signal 

1569 

in the brains and VNCs was amplified through immunostaining with chicken anti-GFP 

1570 

primary antibody. Image analysis was conducted using ImageJ software. For CaLexA 

1571 

signal  quantification,  we  adhered  to  protocols  detailed  by  Kayser  et  al.

123

,  which 

1572 

involve  measuring  the  ROI's  GFP-labeled  area  by  summing  pixel  values  across  the 

1573 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

image stack. This method assumes that changes in the GFP-labeled area are indicative 

1574 

of alterations in the CaLexA signal, reflecting synaptic activity. ROI intensities  were 

1575 

background-corrected  by  measuring  and  subtracting  the  fluorescent  intensity  from  a 

1576 

non-specific  adjacent  area,  as  per  Kayser  et  al. 

123

.  For  the  analysis  of  GRASP  or 

1577 

tGRASP signals, a sub-stack encompassing all synaptic puncta was thresholded by a 

1578 

genotype-blinded  investigator  to  achieve  the  optimal  signal-to-noise  ratio.  The 

1579 

fluorescence  area  or  ROI  for  each  region  was  quantified  using  ImageJ,  employing  a 

1580 

similar approach to that used for CaLexA quantification

124

1581 

 

1582 

Colocalization Analysis  

1583 

Before  the  colocalization  analysis,  an  investigator,  blinded  to  the  fly's  genotype, 

1584 

thresholded the sum of all pixel intensities within a sub-stack to optimize the signal-to-

1585 

noise  ratio,  following  established  methods

124

.  To  perform  colocalization  analysis  of 

1586 

multi-color  fluorescence  microscopy  images  in  this  study,  we  employed  ImageJ 

1587 

software

125

. In brief, we merged image channels to form a composite with accurate color 

1588 

representation and applied a threshold to isolate yellow pixels, signifying colocalization. 

1589 

The measured “area” values represented the colocalization zones between fluorophores. 

1590 

To  determine  the  colocalization  percentage  relative  to  the  total  area  of  interest  (e.g., 

1591 

GFP), we adjusted thresholds to capture the full fluorophore areas and remeasured to 

1592 

obtain  total  areas.  The  quantification  of  the  overlap  was  performed  using  confocal 

1593 

images with projection by standard deviation function provided by ImageJ to ensure 

1594 

precise measurements and avoid pixel saturation artifacts. The colocalization efficiency 

1595 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

was  calculated  by  dividing  the  colocalized  area  by  the  total  fluorophore  area.  All 

1596 

samples were imaged uniformly.

 

1597 

 

1598 

Particle Analysis 

1599 

Before the particle analysis, an investigator, blinded to the fly's genotype, thresholded 

1600 

the sum of all pixel intensities within a sub-stack to optimize the signal-to-noise ratio, 

1601 

following established methods 

124

. To quantitatively measure particle intensity of cell 

1602 

number  and  synaptic  puncta  in  microscopic  images,  we  applied  ImageJ  software. 

1603 

Initially, the image is converted to grayscale to reduce complexity and enhance contrast. 

1604 

Subsequently,  thresholding  techniques  are  employed  to  binarize  the  image, 

1605 

distinguishing particles from the background. This binarization can be achieved through 

1606 

automated thresholding algorithms or manual adjustment to optimize the segmentation. 

1607 

The  results  of  these  measurements  are  then  available  for  review  by  conducting 

1608 

"Analyze  Particles"  function  of  ImageJ.  All  specimens  were  imaged  under  identical 

1609 

conditions. 

1610 

 

1611 

Climbing Assay 

1612 

For climbing assay, we modified the conventional RING assay

126,127

. In brief, 40-50 20-

1613 

day-aged flies were placed in an empty vial and were tapped to the bottom of the tube. 

1614 

After tapping of flies, we recorded 10 seconds of video clip. This experiment was done 

1615 

five times with 5-minute intervals. With recorded video files, we captured the position 

1616 

of flies 10 seconds after tapping the vial. This captured image file was then loaded in 

1617 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

ImageJ to perform particle analysis. For quantifying the location of flies inside a vial, 

1618 

we  used  the  “analyze  particles”  function  of  ImageJ

128

.  The  position  of  pixels  was 

1619 

normalized by height of vial then only the particles above the midline (4 cm) of vial 

1620 

were counted.  

1621 

 

1622 

Feeding of Retinal 

1623 

All trans-retinal powder (Sigma) was dissolved in EtOH as a 100 mM stock solution. 

1624 

200 

l of this stock solution was diluted in 50 mL of melted normal food to prepare 400 

1625 

M of all trans-retinal (ATR) food. For CsChrimson experiments, male flies of proper 

1626 

genotype were selected and separated into two groups (with and without ATR) after 5 

1627 

days of eclosion for at least 3 days prior to any optogenetic experiments. 

1628 

 

1629 

Two-photon Calcium Imaging 

1630 

To measure the neuron activity in AG region, the flies were carefully sedated with ice 

1631 

and then placed in an inverted posture on a plastic plate coated with UV glue, which 

1632 

securely held flies in the middle. Whole fly was exposed to AHL for red light activation. 

1633 

The  plate  was  filled  with 

Drosophila

  Adult  Hemolymph-Like  Saline  (AHLS)  buffer 

1634 

[108 mM NaCl, 5 mM KCl, 4 mM NaHCO

3

, 1 mM NaH

2

PO

4

, 15 mM ribose, 5 mM 

1635 

Hepes (pH 7.5), 300 mosM, CaCl

2

 (2 mM), and MgCl

2

 (8.2 mM)] to ensure the flies’ 

1636 

neurons remained in an active state throughout the experiment

26,129

. Subsequently, the 

1637 

flies were dissected to specifically expose the VNC for detailed examination. Calcium 

1638 

imaging was performed using Zeiss LSM880 microscope with a 20x water immersion 

1639 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

objective. Images were acquired at 2 frames per second at a resolution  of 512 × 512 

1640 

pixels.  GCaMP7  slow  (GCaMP7s)  signals  were  recorded  with  an  880  nm  laser  and 

1641 

optogenetic stimulation was achieved with a 590-595 nm 20 W red light pulses at 50-

1642 

60Hz (0.16mW/mm2), LED stimulation last 2 s. ROIs were manually selected from the 

1643 

cell body in AG area with ImageJ. 

1644 

 

1645 

Δ

F

/

F

0

 = (

F

t

 − 

F

0

)/

F

0

 × 100% and 

Peak ΔF

/

F

0

 = (

Peak F

t

F

0

)/

F

0

 × 100% were used to 

1646 

determine the fluorescence change, where Ft is the fluorescence at time point n and 

F

0

 

1647 

is  the  fluorescence  from  the  average  intensity  of  10  frames  fluorescence  before 

1648 

optogenetic stimulation. To quantify neuronal activity in the brain region, the brains of 

1649 

male flies with the appropriate genotype were dissected and secured in a plastic dish. 

1650 

All subsequent steps were conducted as previously described

26,129

1651 

 

1652 

scRNA-seq Data Analysis 

1653 

We utilized the single-cell RNA-seq data from 

https://flycellatlas.org

130

 , and the UMIs 

1654 

(Unique Molecular Identifiers) data are generated from the loom file of 10x VSN All 

1655 

(Stringent),  which  comprises  a  total  of  506,660  cells.  The  data  were  subsequently 

1656 

analyzed  by  Seurat  (v4.3.0)

131

 .  And  we  used  the  'NormalizeData'  function  to 

1657 

automatically normalize the data. The Dot plot is based on the function 'Dotplot', the 

1658 

cells were first divided according to the 'annotation' which refers to the cell type, then 

1659 

the table of dot plot of one gene was calculated by the function 'Dotplot', and finally, 

1660 

the organization category was placed on the x-axis. 

1661 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

 

1662 

Statistical Tests 

1663 

Statistical analysis of mating duration assay was described previously 

45,46,52

. More than 

1664 

50  males  (naïve,  experienced  and  single)  were  used  for  mating  duration  assay.  Our 

1665 

experience  suggests  that  the  relative  mating  duration  differences  between  naïve  and 

1666 

experienced condition and singly reared are always consistent; however, both absolute 

1667 

values  and  the  magnitude  of  the  difference  in  each  strain  can  vary.  So,  we  always 

1668 

include  internal  controls  for  each  treatment  as  suggested  by  previous  studies 

132

1669 

Therefore, statistical comparisons were made between groups that were naïvely reared, 

1670 

sexually experienced and singly reared within each experiment. As mating duration of 

1671 

males showed normal distribution (Kolmogorov-Smirnov tests, p > 0.05), we used two-

1672 

sided  Student’s 

t

-tests.  As  mating  duration  of  males  showed  normal  distribution 

1673 

(Kolmogorov-Smirnov tests, p > 0.05), we used two-sided Student’s t tests. The mean 

1674 

± standard error (s.e.m) (

**** = p < 0.0001, *** = p < 0.001, ** = p < 0.01, * = p < 

1675 

0.05

). All analysis was done in GraphPad (Prism). Individual tests and significance are 

1676 

detailed in figure legends. 

1677 

 

1678 

Besides traditional 

t

-test for statistical analysis, we added estimation statistics for all 

1679 

MD assays and two group comparing graphs. In short, ‘estimation statistics’ is a simple 

1680 

framework  that—while  avoiding  the  pitfalls  of  significance  testing—uses  familiar 

1681 

statistical  concepts:  means,  mean  differences,  and  error  bars.  More  importantly,  it 

1682 

focuses on the effect size of one’s experiment/intervention, as opposed to significance 

1683 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

testing 

133

. In comparison to typical NHST plots, estimation graphics have the following 

1684 

five significant advantages such as (1) avoid false dichotomy, (2) display all observed 

1685 

values (3) visualize estimate precision (4) show mean difference distribution. And most 

1686 

importantly  (5)  by  focusing  attention  on  an  effect  size,  the  difference  diagram 

1687 

encourages quantitative reasoning about the system under study 

134

. Thus, we conducted 

1688 

a  reanalysis  of  all  our  two  group  data  sets  using  both  standard 

t

  tests  and  estimate 

1689 

statistics.  In  2019,  the  Society  for  Neuroscience  journal  eNeuro  instituted  a  policy 

1690 

recommending  the  use  of  estimation  graphics  as  the  preferred  method  for  data 

1691 

presentation 

135

1692 

 

1693 

For  comparisons  involving  three  or  more  experimental  groups  (e.g.,  CI  and  CL 

1694 

measurements), we conducted one-way analysis of variance (ANOVA). When ANOVA 

1695 

indicated significant main effects (p < 0.05), we performed Tukey's honestly significant 

1696 

difference (HSD) post hoc tests to control for multiple comparisons while maintaining 

1697 

the family-wise error rate at 

 = 0.05. The effect size for the overall ANOVA model 

1698 

was quantified using the coefficient of determination (R²), representing the proportion 

1699 

of variance in the dependent variable explained by group differences. We interpreted R² 

1700 

values using Cohen's conventional thresholds: 0.01 ≤ R² < 0.09 (small effect), 0.09 ≤ 

1701 

R² < 0.25 (medium effect), and R² ≥ 0.25 (large effect). 

1702 

 

1703 

QUANTIFICATION AND STATISTICAL ANALYSIS 

1704 

All  statistical  analyses  were  performed  using  GraphPad  Prism  10  unless  otherwise 

1705 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

indicated. The statistical details for each experiment, including the test used, sample 

1706 

size (n), definition of n, and measures of central tendency and variability, are provided 

1707 

in the figure legends. In general, n represents the number of animals (flies) tested for 

1708 

behavioral assays (mating duration assays and courtship assays) and the number of cells 

1709 

(neurons)  analyzed  for  neuronal  morphology  quantification.  Data  are  expressed  as 

1710 

mean ± SEM unless otherwise stated. DBM (Difference Between Means) plots show 

1711 

the mean difference with 95% confidence intervals estimated by bootstrap resampling. 

1712 

For pairwise comparisons, two-tailed Student’s t-tests were used; for multiple group 

1713 

comparisons, one-way ANOVA followed by Tukey’s post hoc test was applied. All tests 

1714 

assumed normal distribution of the data (Kolmogorov–Smirnov test). Exact statistical 

1715 

test used in each assay are indicated in each figure legend.

 

1716 

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Journal Pre-proof

1-s2.0-S2589004225017778-main-html.html
background image

Highlights 

1.  SIFaR in fru-positive neurons regulates male sexual behavior in 

Drosophila

 

2.  mAL GABAergic neurons mediate SIFaR signaling and plasticity by sexual 

experience 

3.  Sexual experience enhances synaptic connections in fru

+

 mAL neurons 

4.  SIFa signaling acts through both fru-positive and fru-negative neurons 

Journal Pre-proof