Name: radio frequency identification and motion-sensitive video efficiently automate recording of unrewarded choice behavior by bumblebees
Uploaded: 2014-11-15T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 9 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Radio Frequency Identification and Motion-sensitive Video Efficiently Automate Recording of Unrewarded Choice Behavior by Bumblebees at JoVE.com

The experiments were supported by a grant from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada to CMSP. We thank Koppert Canada for their bumblebee colony donations. Portions of this manuscript, including some figures and tables have been published in Naturwissenschaften11, and reproduced here with permission from Springer.

오타와 대학의 동물 관리위원회는 꿀벌 작업 인원의 안전 절차를 묘사 우리의 실험 프로토콜을 승인했다. 1. 테스트 환경 준비 <ol><li> 2 MX 2 MX 2m의 빈 공간 (격리 방, 또는 금속 스크린 덮여 비행 케이지)를 준비합니다. 주 : 방은 테스트 공간으로 선택하면, 꿀벌은 창문을 통해 탈출 할 수 있도록, 문에서 공백 및 공기 교환 덕트. </li><li> 꿀벌 입력하고 방해없이 시험 공간을 종료 할 수 있습니다 비행 케이지에 작은 진입 점 (예를 들어, 약. 2cm 직경의 구멍)를 추가합니다. 유지 보수 및 장비 구성을 위해 예약 된 기간 동안 시험 공간이 꿀벌 유지 액세스 포인트를 차단하는기구를 디자인. 참고 : 우리는 뒤이 Cresson 근로자 봉선화 사용. </li><li> 커넥터를 사용하여 테스트 공간에 하나 또는 두 개의 식민지 박스를 연결합니다. 죽은 꿀벌 BLO 할 수 있는지 확인커넥터 CK. NOTE : 유리 윗 덮개와 나무 &quot;다리&quot;구조, 및 와이어 메쉬 튜브 : 여기서, 접속 구조의 두 가지 유형을 사용한다. 그들은 청소하기 쉽고 그들은 꿀벌에 대한 견인을 제공합니다. </li><li> 테스트 공간 안에 두 개의 인공 꽃 홀더를 놓습니다. <ol><li> 시험 공간의 중앙에 꽃 홀더를 배치하거나 벽에 부착합니다. </li><li> 마스킹 테이프를 사용하여 인공 꽃의 원통 부의 상단에 &quot;2K6 헤드&quot;RFID 리더를 연결 (위치 결정도 1을 참조). 인공 꽃을 첨부 할 수있는 1.2 m 높이 나무 스탠드를 사용합니다. 참고 : 스탠드의 상단이 조화를 연결할 수 첨부 메커니즘을 특징으로한다. 개략도는 그림 2를 참조하십시오 </li></ol></li><li> 고주파 (분. 200 Hz에서) 추가 형광등을 적절하게 테스트 공간에 불을. 그 LIG되도록 고주파 전자식 안정기를 사용HT 깜박임 현상이 땅벌 &#39;시각적 플리커 융합 임계 값을 6 이상입니다. 참고 : 여기에, 2 × 2 × 2m의 공간을 약 1,200 룩스의 빛의 강도를 생산 (12) 일광 형광 전구를 사용합니다. </li></ol><img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg" /> 그림 1. RFID 인공 꽃 디자인. 실험 1. RFID 리더에 사용되는 RFID 기반 인공 꽃의 개략도 꽃의 중심을 오픈 실린더의 상단에 휴식. 자극 패턴과 위치 :. 주변-동심, B. 중앙 동심, C. 주변 레이디 얼 및 D. 중앙 반경. 이 수치는 오르 반 등. (11)에서 수정되었습니다. <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" /> <strong&gt; 그림 2. 자극 디스플레이 스탠드. 인공 꽃 자극 스탠드의 디자인 및 첨부 파일 클립을 보여주는 개략도. 첨부 클립은 인공 꽃에 붙어하고 신속과 자극 스탠드에서 자극을 연결하고 분리하는 데 사용됩니다. 이 구성은 움직임에 민감한 비디오 실험에 사용되었다. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 2. 꿀벌 식민지 준비 <ol><li> 상업적으로 주문 식민지의 도착, 비행 케이지에 식민지 상자를 연결합니다. </li><li> 테스트 세션의 시작 때까지 (부피 기준 1) 광고 무제한 (식물의 다양한 꿀벌에 의해 수집) 꽃가루와 설탕 물을 제공합니다. <ol><li> 물 1 L를 삶아 및 설탕 수용액을 만드는 설탕의 동일한 부피 섞는다. </li><li> 양보가 또는 COM에서 꽃가루를 구입꿀벌 식민지의 상업 협력 업체. 박격포와 유 봉 꽃가루를 갈기, 그리고 습한 붙여 넣기로 그것을 만들기 위해 꿀 (필요에 따라) 물과 혼합. </li></ol></li><li> 실험이 시작되면, 일일 당 물 15-40 ㎖ (콜로니 크기에 비례하는 양)을 제공한다. 꽃가루 수의를 제공하기 위해 계속합니다. 꿀 냄비에 저장 수준에 따라 설탕 물 양을 조절합니다. 참고 : 유지 식품 저장하고 낮은 수준의 노동자가 더 많은 음식을 추구하는 둥지를 떠날에 대한 인센티브를 제공한다. </li><li> 단계 1.3에 기재된 바와 같이 꿀벌, 커넥터 비아 구조 테스트 환경을 시작하도록 허용. 참고 : 꿀벌 둥지와 실험을하는 동안 테스트 환경을 자유롭게 이동합니다. </li></ol> 무선 주파수 식별 정보를 이용하여 관측 3. 준비 <ol><li> 식민지가 도착하자마자 노동자의 가슴에 RFID 태그를 붙이기 시작하고 새로운 작품으로, 실험을하는 동안 계속ERS이 등장. </li><li> 접착 기술 <ol><li> 초기 태그 중 개별 용기에 모든 근로자를 놓습니다. 냉장고 (약 12 ° C)에서 약 1 시간 동안 차가운 노동자 다운을 느리게합니다. 참고 : 태그에 앞서 근로자를 냉각 적극적인 식민지가 더 관리 할 수​​ 있도록하는 데 도움이됩니다. 이것은 독침의 기회를 최소화한다. </li><li> (태그 제공자에 의해 제공되는) 태깅 장치 및 무독성 접착제를 사용하여, 작업자의 흉부에 RFID 태그를 부착. (그들은 비행 할 수있는 전)가 풋내기 단계에 아직도있는 동안 근로자에​​ 접착제 RFID 태그는 그들이 등장으로. </li><li> 작업자에 의해 제거 될 수없는 RFID 태그를 보장하기 위해 식민지에서 다시 노동자를 배치하기 전에 10 분의 최소 기다립니다. </li></ol></li><li> (접착제 잔류 물 또는 흉부에 대머리 패치와 같이) 자신의 RFID 태그를 잃은 자신의 풋내기 단계에서 태그도 포함되지 않은 근로자 또는 근로자 폐기하십시오. 참고 :이 꿀벌 있었다 경험을 outsid 수 있습니다식민지 전자. </li><li> RFID Reader 소프트웨어 <ol><li> RFID 리더 소프트웨어를 구성하는 퍼스널 컴퓨터 (PC)를 사용한다. YYYY-MM-DD HH에 운영 체제의 날짜 형식 변경 : mm : ss로 다운로드 된 RFID 데이터가 정확하게 인코딩되도록. 쉼표로 구분 된 값 (CSV)와 같은 RFID 리더에 데이터를 익스포트하도록 C ++ 프로그래밍 언어를 사용하여 RFID 판독기와 함께 공급 된 프로그램을 조정한다. </li><li> RS-232에 USB 커넥터를 이용하여 컴퓨터에 RFID 리더를 연결한다. 리더는 저장 용량 (최대 32,000 레코드)에 도달하기 전에, 주기적으로 RFID 리더로 ​​데이터를 다운로드. 날짜, 시간 및 각 태그와 연관된 열세 문자 고유 한 문자열을 기록하는 RFID 리더를 사용합니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)에 다운로드 한 CSV 파일을 가져. </li></ol></li></ol> RFID 판독기 4. 인공 꽃 준비 <ol><li> 지역 공예 저장소에서 파란색과 노란색 빵 점토를 구입하십시오. </li><li> BL 만들기UE 1.5 cm의 직경을 갖는 실린더, 및 측면에 1.5 cm × 3 센티미터 구멍 잘라. NOTE : 실린더 측 구멍 RFID 리더에 대한 저장소의 역할을한다. </li><li> 일단에 8cm, 타단에 1.5 cm의 직경을 갖는 청색 원뿔 만들기. </li><li> 실린더와 콘을 병합합니다. </li><li> 노란색 점토의 20cm 길이 0.5 cm 폭 가닥을 만듭니다. </li><li> 크기에 노란색 가닥을 잘라, 청색 원뿔과 실린더로 작동합니다. 참고 : 방사형 모양이 5cm 긴 직선이 필요합니다, 동심원 모양 4-8cm 긴 원형의 선이 필요합니다. </li><li> 완전히 경화 될 때까지 130 ° F에서 점토를 구워. </li></ol> 모션 감지 비디오 녹화에 의한 관측 5. 준비 <ol><li> 즉시 식민지가 도착하는대로 일벌의 가슴에 컬러 플라스틱 숫자 태그를 붙이기 시작하고 새로운 노동자 등장으로 실험을하는 동안 계속합니다. </li><li> 초기 taggi 동안 모든 근로자를 제거세션을 ng를하는 것은 모든 개인이 다수의 태그를 받도록합니다. 다시 식민지에서 바로 태그 후 장소 노동자. 참고 : RFID 태그와는 달리, 숫자 태그 노동자 제거하기가 더 어렵습니다. </li><li> 새로운 노동자 등장으로 그들은 여전히​​ 애송이하는 동안, 그들에 태그를. 주파수 태그를 붙이려면 2-3 일마다 7-10 노동자들에게 식민지 사이클의 상태에 따라 다르지만 평균. 더 이상 꽃 순진한 없을 수 있기 때문에 자신의 풋내기 단계에서 태그도 포함되지 않은 근로자 폐기하십시오. </li><li> 가능한 태그 숫자보다 더 많은 근로자를 태그에 대한 시스템 NOTE : 실험 개월간 계속 복수 콜로니가 관련된 경우, 가능한 태그 번호가 소진했을 가능성이있다. 693 동시에 태그 노동자까지 허용 각각 1부터 99까지 번호가 매겨진 약 7 구별 태그 색상이있다. 훨씬 넘는 693 총 근로자, 그러나 결코 동시에 살아있을 것이다 3-4 식민지를 사용하여 3 개월 실행 실험. &lt;OL&gt; <li> 특히 다음과 같은 숫자, 숫자 태그가 체계적으로 위치 (예를 들어, 태그 번호의 상단은 항상 꿀벌의 머리와 정렬) 있는지 확인하십시오 : 6, 9, 66, 69, 99. </li><li> 죽은 노동자를 제거하고, &quot;자유 로워&quot;로 자신의 태그 번호를 기록한다. &quot;가능&quot;이다 태그 번호와 색상의 데이터베이스를 유지 또는 &quot;사용&quot;고유 태그가 동시에 여러 꿀벌에 사용되지 않도록 보장한다. NOTE : 추가 태그 조합이 색이 이미 존재하는 컬러를 첨가함으로써 제조 될 수있다. 예를 들어, 샤피 펜으로 블루 태그에 노란색 점을 추가하는 것은 새로운 조합을 만들 수 있습니다. </li></ol></li><li> 비디오 데이터 처리 <ol><li> 테스트 환경 외부에서 (도 3 참조), 각각의 꽃 디스플레이 앞의 두 개의 인터넷 프로토콜 (IP) 캠코더 (최소 1 MP 화상 해상도)를 놓는다. <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" /> <st룽&gt; 그림 3. 테스트 환경. 포 그라운드에서 두 정면 캠코더를 보여주는 테스트 환경의 사진, 조명기구, 그리고 자극 사이의 천장 캠코더는 방 가운데에 샘플 자극을 의미합니다. 참고 : IP 캠코더와 인공 꽃 사이에 유리 칸막이는 인공 꽃은 명확하게 볼 수 있습니다 보장합니다. IP 캠코더 멀리 자극에서 5m까지 할 수있다. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> </li><li> 1.8 mm 다 초점 렌즈와 주식 렌즈를 교체합니다. 이 렌즈는 충분한 줌을 허용하고 인공 꽃에 초점을 맞 춥니 다. </li><li> 인공 꽃의 앞에 지역 1~2m에 초점을 맞추고, 직접 인공 꽃 위에 추가 IP 캠코더를 놓습니다. 이 캠코더는 유혹과 antennation 행동을 캡처합니다. </li><li> IP 캠코더를 연결합니다<html> 보조 네트워크 인터페이스 컨트롤러 (NIC), 및 이더넷 허브를 통해 PC에 관한 것이다. </li><li> 동적 IP 캠코더에 IP 어드레스를 분배 할 PC의 동적 호스트 구성 프로토콜 (DHCP)를 구성. </li><li> PC상의 파일 전송 프로토콜 (FTP) 서버를 구성. </li><li> 자동으로 PC에 비디오 클립을 증착 FTP 클라이언트 프로세스를 구성. </li><li> 마다 움직임 감지 10 초 비디오 클립을 기록하는 IP 캠코더를 구성. </li></ol></li><li> 비디오 클립 분석 <ol><li> 비디오 클립을 열고 선택의 비디오 뷰어를 사용하여 내용을 프레임 별을 볼 수 있습니다. </li><li> 꿀벌의 플라스틱 태그 번호, 날짜와 스프레드 시트 나 RDBMS에 기록 시간을 기록한다. 여기에, 꿀벌의 다리가 인공 꽃과 접촉으로 착륙을 정의합니다. 참고 : (다른 꿀벌이 자극에 존재하는 상태에서 착륙을) 사회적으로 영향을받는 선택을 폐기하십시오. </li></ol></li></ol>비디오 감시를위한 전자 &quot;&gt; 6. 인공 꽃 준비 <ol><li> 그래픽 편집 소프트웨어를 사용하여 시각적 속성을 디자인합니다. 참고 : 인쇄 된 패턴을 잘라 콘으로 접을 수 있는지 확인합니다. 8cm 직경 콘 결과 컷 아웃 형상을 생성하는 기하학적 인 계산을 사용한다. </li><li> 인쇄, 절단, 및 콘에 시각적 속성을 접습니다. </li><li> 접착제 부착 클립 (도 2 참조)를 자극한다. </li></ol> 7. 통계 분석 <ol><li> 두 실험에서, 각 꿀벌에 대한 선택 비율 계산 (예를 특정 꿀벌 Y의 총에서 하나의 꽃의 X의 선택을). </li><li> 맞춤 테스트 (7)의 복제 세상에 이러한 비율을 분석합니다. 참고 : 복제 된 G-테스트의 전반적인 의미를 나타냅니다 복제물의 변화 (즉, 각 벌)의 양을 나타내는 이질성 값 (G의 시간) 및 풀링 된 값 (G의 p)를 계산모든 선택 비율. G 값은 의미의 시험에서이 값을 χ 비교됩니다. </li></ol> 8. 자극 프리젠 테이션 순서 <ol><li> 시험 공간 내부의 꽃 스탠드에 인공 꽃을 연결합니다. 위치 효과를 피하기 위해 (매일, 예) 일정한 시간 간격의 조합과 표시되는 자극의 위치를 변경한다. </li></ol> 9. 연구 종료 <ol><li> 삼일은 꿀벌을 죽일 -10 ° C에서 깊은 냉동고에 식민지를 놓습니다. </li></ol>

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	<li>Plowright, C. M. S., Evans, S. A., Leung, J. C., Collin, C. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+preference+for+symmetry+in+flower-na&#239;ve+and+not-so-na&#239;ve+bumblebees.">The preference for symmetry in flower-na&#239;ve and not-so-na&#239;ve bumblebees.</a> Learn. Motiv. 42 (1), 76-83 (2011).</li><li>Streit, S., Bock, F., Pirk, C. W. W., Tautz, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+life-long+monitoring+of+individual+insect+behaviour+now+possible.">Automatic life-long monitoring of individual insect behaviour now possible.</a> Zool. 106, 169-171 (2003).</li><li>Chittka, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+human+are+insects,+and+does+it+matter.">How human are insects, and does it matter.</a> Formosan Entomol. 31, 85-99 (2011).</li><li>Lihoreau, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Radar+tracking+and+motion-sensitive+cameras+on+flowers+reveal+the+development+of+pollinator+multi-destination+routes+over+large+spatial+scales.">Radar tracking and motion-sensitive cameras on flowers reveal the development of pollinator multi-destination routes over large spatial scales.</a> PLoS Biol. 10 (9), e1001392 (2012).</li><li>Brodbeck, D. R., Shettleworth, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Matching+location+and+color+of+a+compound+stimulus:+Comparison+of+a+food-storing+and+a+nonstoring+bird+species.">Matching location and color of a compound stimulus: Comparison of a food-storing and a nonstoring bird species.</a> J. Exp. Psychol. Anim. Behav. 21 (1), 64-77 (1995).</li><li>Srinivasan, M., Lehrer, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Temporal+resolution+of+colour+vision+in+the+honeybee.">Temporal resolution of colour vision in the honeybee.</a> J. Comp. Physiol. A. 157 (5), 579-586 (1985).</li><li>Sokal, R. R., Rohlf, F. J., Freeman, W. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> , (2011).</li><li>Lunau, K., Fieselmann, G., Heuschen, B., van de Loo, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+targeting+of+components+of+floral+colour+patterns+in+flower-na&#239;ve+bumblebees+(Bombus+terrestris;+Apidae).+.">Visual targeting of components of floral colour patterns in flower-na&#239;ve bumblebees (Bombus terrestris; Apidae). .</a> Naturwissenschaften. 93 (7), 325-328 (2006).</li><li>Lehrer, M., Horridge, G. A., Zhang, S. W., Gadagkar, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shape+vision+in+bees:+Innate+preference+for+flower-like+patterns.">Shape vision in bees: Innate preference for flower-like patterns.</a> Phil. Trans. R. Soc. B. 347 (1320), 123-137 (1995).</li><li>Thompson, E. L., Plowright, C. M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+images+may+or+may+not+represent+flowers:+picture-object+correspondence+in+bumblebees+(Bombus+impatiens).">How images may or may not represent flowers: picture-object correspondence in bumblebees (Bombus impatiens).</a> Anim. Cognit. , (2014).</li><li>Orb&#225;n, L. L., Plowright, C. M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effect+of+flower-like+and+non-flower-like+visual+properties+on+choice+of+unrewarding+patterns+by+bumblebees.">The effect of flower-like and non-flower-like visual properties on choice of unrewarding patterns by bumblebees.</a> Naturwissenschaften. 100 (7), 621-631 (2013).</li><li>Leonard, A. S., Papaj, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=X&#8221;+marks+the+spot:+The+possible+benefits+of+nectar+guides+to+bees+and+plants.">X&#8221; marks the spot: The possible benefits of nectar guides to bees and plants.</a> Funct. Ecol. 25 (6), 1293-1301 (2011).</li></ol>

The authors have no competing financial interests.

RFID 기술은 용이하고 고정밀 도로 개인 노동자 공부 수백 가능하지만, 기록 동작의 특성은 인간과 비디오 녹화에 의한 관측 다르다. RFID에 의해 기록의 선택 동작은, 꽃 탐사로서 설명 될 수있다. 이는 패턴 (11, 12)에 접근 8 미로 아암 9,10 진입, 더듬이 반응 8 또는 방문 같은 다른 연구에 사용 조건에 비해 선호 매우 엄격한 기준이다. 순서 선택 행동 특성 정의의 유효성을 비교하고, 무보수 행동에 대한 새로운 RFID 방식의 유효성을 검사하여, 착륙의 비디오 녹화가 실험 2에서 관찰 된 모든 선택 수단이 동일하지 : RFID 기준 꽃 항목에 의해 측정 한 것으로 나타났다 영상 데이터 패턴 유형의 시각적 속성은 꿀벌의 선택에 더 중요하다는 것을 나타내는 반면, 패턴의 위치의 시각적 속성은 꿀벌의 선택에 더 중요하다. 배우지 못한 선택 동작을 연구의 일반 과​​제 중 하나는 어떤 꽃가루 나 꿀을 제공하지 않는 인공 꽃에 꽃 순진, 훈련받지 않은 꿀벌을 유치하기가 매우 어렵다는 점이다. 실제로, 이전의 많은 실험 테스트 자극에서 선택 동작과 무관 한 것으로 생각되고 자극에 테스트 환경에서 꿀벌 훈련 재 분류. RFID 움직임에 민감한 비디오 녹화는 연구원의 지속적인 감독없이, 그리고 수백 꿀벌에 15 ~ 20 벌의 표본 크기를 증가시켜, 연속 촬영, 24 시간 하루를 허용하여이 장애물을 극복. 훈련받지 않은 꿀벌에 의해 무보수 선택이 드문 남아 있지만, 이러한 새로운 실험 설계 매개 변수는 관찰이 가능합니다. 이 두 가지 기술에 의해 제공되는 다른 개선 사항은 개인차 샘플 편견의 제거, 외부 유효성의 개선 및 추적을 포함한다. SAMPL만 식민지에서 다스 정도의 꿀벌을 연구 할 때 전자 바이어스가 도입 될 수있다. 심지어 만 근로자가 주어진 시간에 연구자와 &quot;협력&quot;일이 관찰되기 때문에 가능성이 놓친 같은 식민지 내의 개별 근로자에​​ 걸쳐 행동 특질에 상당한 차이가 있습니다. 300 개 이상의 꿀벌의 식민지에 15 ~ 20 벌을 공부, 경우 샘플링 바이어스가 중요 할 수있는 총 식민지의 적은 5 % 정도를 나타냅니다. 태깅 및 모든 근로자의 행동을 관찰하는 것은 모두이 문제를 제거합니다. 동시 자극 선택지 번호도 조작 할 수있다. 우리는 기술적 인 문제에 대한 우리의 실험에서 이진 선택을 제공하지만, 단일 선택 또는 여러 선택의 디자인도 가능하다. 외부 타당성의 측면에서, 실험실 환경에서 꿀벌을 공부하는 것은 전통적으로 결과의 일반화를 방해하고있다, 이는 높은 인공있다. 예를 들어, 연구자들은 홍보해야했다데이터 수집 ESENT, 꿀벌 하나 테스트 환경 하나 꼴을했고, 시험은 작은 시간 창으로 제한되었다. 이 문서에 설명 된 새로운 기술은 관찰 자율과 제한함으로써 이러한 인위적인 제한을 제거합니다. 우리는 이러한 하나의 꿀벌에 의해 또는 여러 꿀벌에 의해 선택을 반복 여부를 확인 할 수 있기 때문에 마지막으로, 행동의 개인차를 설명 할 수있다. 모션 감지, 높은 공간 해상도 캠코더는 자극 설계의 유연성 측면에서 RFID 기술을 통해 우위를 가지고 : 시각적 자극의 모양은 거의 모든 형태이거나 피사체의 식별이 적어도에 캡처 할 수있는만큼 형성 할 수있다 몇 프레임. 동영상을 처리하면 좀 더 많은 시간이 걸린다 식별은 각 비디오 클립의 수동 조사를 필요로 연구자에 의해 판독 될 필요가 있기 때문에 RFID 데이터를 처리하기보다는. 시각 자극 설계 R의 제약 조건을 충족 할 수 있다면FID 리더 (즉, 꿀벌 RFID 태그는 RFID 리더의 적어도 3~4mm로 와야) 다음, RFID 기술은 자동화 된 대규모 데이터 수집을 통해 에지를 갖는다. 질적 연구는 가능성이 비디오 분석에 의해 호의를 계속합니다. 이 실험에 나타낸 바와 같이, RFID 리더에는 수동 코딩이 필요없는 매우 큰 데이터 세트를 축적 할 수있다. 각각의 기술과 관련된 약간 다른 장점은 미래들이 상보 방식으로 사용될 수 있음을 시사한다. 두 기술의 미래는 거의 발생하지 행동의 정확한 정량화에 누워있다. 예를 들어, 미래의 애플리케이션을위한 하나의 별개의 가능성이 온실 및 다른 많은 자연 환경에서 이러한 기술을 사용하는 것이다. 자연주의 및 실험 제어의 조합은 이전에 대답 할 수 없었다 문제를 해결 할 수있다. 대체로, 이러한 기술은 엄격한의 행동을 관찰하는 두 가지 새로운 방법을 제공합니다ND 효율적인 방법. RFID 움직임에 민감한 비디오뿐만 아니라 수분 매개자 또는 곤충을 공부하는 연구자 앞으로 중요한 단계이지만, 이러한 기술은 또한 다른 행동 과학자들에게 어필 할 수있다.

호박벌과 꿀벌에 의해 배우지 선택 동작을 연구의 핵심 문제는 꽃 순진, 훈련받지 않은 근로자가 쉽게 환경을 측정 할 수있는 시험 공간을 입력하지 않아도됩니다. 사전 교육 노동자 연구자들이 실험 자극 다르게하다고 표면 상 중립적 인 자극에서 시험 공간 내부에 공급하는 : 결과적으로, 많은 연구자들은보다 이상적인 기술에 의존하고있다. 그러나, 최근의 실험은 생각했다 자극 중립 (테스트 세션에서 이후의 선택 행동에 영향을하지 않는 즉, 자극을) 할 것으로 나타났습니다 예상치 못한 일에 환경 영향을 미쳤다. 무선 주파수 식별 (RFID)이 움직임에 민감한 비디오 녹화를 포함 자동화 시스템은 기회가 이러한 문제를 해결 제공 할 수있다. 연구의 목적은 두 가지였다 : (1) 주로, 땅벌에 의해 배우지 꽃 기본 설정에 문학에 기여 (2) 이차적 EV 사이두 개의 서로 다른 자동 기록 장치에 의해 기록 된대로, 두 개의 선택 측정 시스템을 aluate. 3은 본 연구에서 구현 된 두 개의 자동화 된 시스템은 배우지 못한 선택의 행동을 관찰하기 : RFID 움직임에 민감한 비디오 녹화. 두 시스템의 두 가지 중요한 요소는 선택이 보상되지 않고, 다른 시각적 큐의 표시를 조작 할 수있다. (1 MP 해상도로 기록 고화질,) 모션에 민감한 비디오뿐만 아니라 비행 방에서 자유롭게 탐험 근로자의 지속적인 관찰을 할 수 있지만 비교적 드문 이벤트 4의 효율적인 관찰 중요하다. 실험 1에서의 연구 문제는 함께 표시 할 때 시각적 속성이 상호 작용하는 방법을 다른에 관한 것이다. 본 연구는 패턴 유형 관련 패턴 위치의 상대적인 중요성을 탐색하고자한다. (즉, 햇살)과 동심, 반경을 2 × 2 디자인을 사용하여 (즉, 황소의 전자너희) 패턴 유형은 인공 꽃 (자극의 예를 그림 1 참조) 중 중앙 또는 주변으로 배치됩니다. RFID 리더는 이러한 특수 설계된 인공 꽃 자극에 내장되며, 땅벌은 우리가 인공 꽃 자극을 입력 각 태그 노동자를 기록 할 수 있도록 RFID 활성화 태그를받을 수 있습니다. RFID 관찰 수동형 태그의 존재에 의해 변조되는 무선 주파수 신호 (이 경우는 13.56MHz)를 보내기 (인공 꽃에 내장) 리더기구에 의해 작동한다. 독자는 감지하고 태그 고유 식별을 가능하게 태그를 통해 약간 다를 이러한 신호 변조를 기록 할 수 있습니다. 실험 2의 질문은 배입니다. 비디오 녹화 등가 선택 기준에 의해 측정 한, RFID 및 방문 의해 측정 먼저, 꽃 항목인가? 선택은 다른 조치로 이어질 수 있습니다 다른 지점 (비디오 착륙, 및 RFID 꽃 항목)에서 측정선호. 둘째, 주변 위치 대 중앙의 효과는 무엇인가? 이 (그림 (b) 참조) 다른 위치에 두 개의 방사형 패턴으로 구성된 조합을 제시 한 경우 근로자는 중앙 패턴을 선택할 것입니다 여부를 알 수 없습니다. 셋째, 패턴 유형 대 패턴 위치의 상대적 중요성은 무엇인가? 즉, 뒝벌은 바람직한 패턴 유형, 또는 바람직한 패턴 위치의 패턴에 착륙 할 것인가? 꿀벌 주변-동심 패턴에 중앙 반경을 선호 할 수 있지만 기본 설정은 패턴 유형 또는 중앙 위치로 인해 수 있습니다. 이 실험에서, 두 변수는 서로 5 (도 4c 참조, d)에 대하여 움푹 들어가게 하였다. 실험 2에서, 우리는 꽃과 같은 자극에 움직임에 민감한 비디오 녹화를 사용했다. 프론에서 꽃이 인공 꽃은 비행 케이지 내부에 배치하고, 움직임에 민감한 고화질 캠코더는 지적했다t 상단. 테스트 공간에서 두 자극의 각각의 정면도를 포착하도록보다 구체적으로, 두 캠코더 배치 하였다. 추가 캠코더 위에서 동작을 유혹 기록하는 자극 사이에 위치, 인공 꽃 모두에서 동작을 캡처했다. 땅벌 고선명 비디오 클립에서 읽을 수 태그 번호를 사용하여 확인 하였다. 유혹, antennation 착륙 행동이 관찰되었다.

<table><tbody><tr><td>Miniaturized mic3 tags</td><td>Microsensys</td><td>mic3 TAG 64 bit RO</td><td>RFID tags to glue to bee</td></tr><tr><td>RFID reader 2k6 head</td><td>Microsensys</td><td>2k6</td><td>RFID readers built into artificial flowers</td></tr><tr><td>IP camcorders</td><td>Vivotek</td><td>IP8161</td><td>Motion-sensitive video recorders</td></tr><tr><td>Opalith Plattchen number tags and non-toxic glue</td><td>Beeworks.com</td><td>n/a</td><td>Number tags to glue to bees</td></tr><tr><td>Bumblebee Colony for Research</td><td>Koppert Canada</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Artificial flowers</td><td>N/A</td><td></td><td>Developed by campus biology shop</td></tr><tr><td>Artificial flower stand</td><td>N/A</td><td></td><td>Developed by campus biology shop</td></tr><tr><td>Flight room</td><td>N/A</td><td></td><td>Developed by campus biology shop</td></tr><tr><td>Laptop with Windows</td><td>Generic hardware / Microsoft software</td><td></td><td>Used to download RFID data</td></tr><tr><td>RS 232 to USB converter</td><td>Generic</td><td></td><td>Connect RFID reader to computer</td></tr><tr><td>Desktop</td><td>IBM</td><td></td><td>Used to transmit video data</td></tr><tr><td>Second NIC</td><td>Generic</td><td>10/100M NIC PCI</td><td>Used to transmit video data</td></tr><tr><td>Network hub</td><td>Generic</td><td>4-port</td><td>Used to transmit video data</td></tr><tr><td>High precision tweezer</td><td>SPI</td><td></td><td>Used to glue number and RFID tags to bees</td></tr><tr><td>Sugar</td><td>Generic</td><td></td><td>Used to mix with water to create sugar-water</td></tr><tr><td>Pollen</td><td>Any local apiarist</td><td></td><td>Fed to bumblebees</td></tr><tr><td>Marking cage with plunger</td><td>Beeworks.com</td><td></td><td>Aids tagging process</td></tr><tr><td>Honey</td><td>Generic</td><td></td><td>Used to mix with water ot create pollen paste</td></tr><tr><td>Bake clay</td><td>Sculpey</td><td></td><td>Stimulus for RFID</td></tr><tr><td>Clay shaping tools</td><td>Generic</td><td></td><td>Stimulus for RFID</td></tr><tr><td>White paper</td><td>Generic</td><td></td><td>Stimulus for Video</td></tr><tr><td>Laser printer</td><td>Generic</td><td></td><td>Stimulus for Video</td></tr><tr><td>Wood</td><td>Generic</td><td></td><td>Stimulus for Video -- attachment clip</td></tr></tbody></table>

radio frequency identification and motion-sensitive video efficiently automate recording of unrewarded choice behavior by bumblebees

우리는 폐쇄 된 시험 공간에서 땅벌 선택의 행동을 관찰하기위한 두 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 무선 주파수 식별 (RFID) 다양한 시각적 표시 인공 꽃에 내장 된 리더 및 ​​땅벌 노동자의 가슴에 붙어 RFID 태그 (즉, 수동 트랜스 폰더)로 구성되어 있습니다. 우리의 구현 참신 RFID 리더가 직접 컬러, 패턴 유형, 공간 주파수 (패턴의 즉, &quot;바쁨&quot;), 대칭 (공간 주파수와 같은 여러 가지 별개의 시각적 속성을 표시 할 수있는 인공 꽃에 내장되어 있다는 것입니다 대칭)은이 실험에서 조작되지 않았다. 또한, 자동화 된 시스템과 함께 이들 시각적 디스플레이 보답과 훈련받지 않은 선택 동작을 기록 할 수있다. 두 번째 방법은 움직임에 민감한 고화질 캠코더를 사용하여 인공 꽃에 기록 선택 동작으로 구성되어 있습니다. Bumblebees 고유 식별을 위해 자신의 흉곽에 붙어 번호 태그가 있습니다. RFID 이상이 구현에서 장점 방문 행동을 관찰 외에, 예컨대 호버링 및 antennation 같은 선호도 다른 조치가 관찰 될 수 있다는 것이다. 모두 자동화 방법은 계정의 개인 차이를 고려 큰 규모의 연구를 허용함으로써 실험 제어 및 내적 타당성을 높일 수 있습니다. 꿀벌 자유롭게 입력 및 현장 연구 조교의 가용성 제약없이 테스트 환경을 종료 할 수 있기 때문에 외부 유효성도 개선된다. 실시간 인간 관찰에 비해, 자동화 된 방법보다 비용 효율적이고 아마도 작은 오류가 발생하기 쉬운.

실험 1 : RFID 데이터 식민지의 모든 375 노동자는 RFID 태그가되었으며, 이러한 근로자 (85 ​​%)의 (318)는 연구 기간 동안 어떤 시점에서 비행 케이지에 들어갔다. 197의 총 (식민지를 왼쪽 꿀벌의 62 %)는 네 개의 인공 꽃 자극 중 하나 이상을 방문했다. 선택의 정의 선택은 조화 진입 작업자로 하였다 (도 1 참조). 우리는이 문제 표시 &quot;꽃 탐사를.&quot;선택의이 정의는 연구에 따라, 유혹, antennation 또는 착륙의 조합을 사용, 문헌에 사용 된 것보다 더 엄격하다. 이 꿀벌뿐만 아니라 그것을 탐구하여도, 유혹 antennating, 그것에 착륙,하지만하여 자극에 참석해야하기 때문에 꽃 탐사 선택의 엄격한 정의입니다. 데이터 관리 <p class="jove_content"&gt; RFID 기술은 다른 방법에 비해 데이터의 방대한 양을 수집하는 능력을 갖는다. 이 실험은 310,221 기록을 생산했다. MySQL과 같은 데이터베이스 프로그램은 데이터와 연구 질문에 대한 답을 애타게하는 데 사용 똑같이 중요 SQL 쿼리의이 양을 저장하기위한 필수 불가결 한 도구입니다. 예를 들어, 하나의 문제는 선택의 정의이다. RFID 리더는 분 또는 시간 인공 꽃 내부 머문 꿀벌의 경우, 수천 녹화로 번역 할 수, 태그 1msec마다의 존재를 기록하도록 구성 하였다. 선택의 우리의 정의는 적어도 1 밀리 초를 지속 방문했지만, 녹음의 현재 문자열이 적어도 1 분 휴식에 의해 파괴 될 때까지 새로운 방문은 계산되지 않습니다. 실험의 개요 적합 시험의 네 가지 복제 미덕은 꿀벌 &#39; &quot;순진한 세션&quot;선택 페이지를 비교하는 모든 선택에 실시 하였다기회 (7)의 이론 값에 roportions. 꿀벌의 순진한 세션은 꿀벌이 &quot;참여&quot;하는 최초의 테스트 조건을 의미한다. G-테스트는 중앙 위치 (표 1 참조) 및 방사형 패턴 유형을 선호 공개. 동심원은 중앙에 위치 될 때 패턴이 기본 설정이 반대로되어 방사형 패턴 둘레에 위치되는도 4b를 보여준다. 위치는 그림 4a와 D에서와 같이 일정하게 유지되는 경우, 패턴 기본 설정은 방사형 패턴으로입니다. 4 각 조합에 대한 각 패턴에 대한 첫 번째 선택의 상대적 비율은 모든 선택에 대해 표시된 비율과 비교 있다고 보여줍니다. <img alt="그림 4" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"/> 그림 4. RFID 실험 결과. t에서 선택 주파수그 네 가지 꽃 조합 실험 1에서 짙은 갈색 막대 그래프 꿀벌의 나이브 세션 (좌측 y 축)에서 모든 선택 사항을 표시하고, 밝은 갈색 막대는 각각의 작업자의 첫번째 선택에게 (우측 y 축을 나타낸다 ). &quot;모든 선택은&quot;유사한 패턴이 &quot;첫 번째 선택&quot;만에 큰 통계의 전원을 켭니다. 막대 차트 패턴의 위치는 패턴의 종류보다 더 중요한 것으로 나타났다. 중앙에 위치하는 패턴은 패턴 유형을 달리 덜 바람직 동심 패턴을 표시하는 경우에도 바람직 하였다. 별표는 기회와 크게 다른 선택 비율을 나타냅니다. 참고. * P &lt;0.05, ** p &lt;.01, *** p &lt;.001. 이 수치는 오르 반 등. (11)에서 수정되었습니다. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> 조건 </td><td colspan="3"> 피ooled </td><td colspan="3"> 이질 </td><td></td></tr><tr><td> GP </td><td> DF </td><td> 피 </td><td> GH </td><td> DF </td><td> 피 </td><td></td></tr><tr><td> 중앙 - 동심 대 중앙 - 레이디 얼 </td><td> 3.96 </td><td> 1 </td><td> 0.047 </td><td> 197.55 </td><td> (41) </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> 중앙 - 동심 대 주변 레이디 얼 </td><td> 33.77 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 210.81 </td><td> (42) </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> 주변-동심 대 중앙 - 레이디 얼 </td><td> 508.31 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 345.78 </td><td> (30) </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> 주변-동심 대 주변 레이디 얼 </td><td> 7.42 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 84.06 </td><td> (24) </td><td> 0.000 </td><td></td></tr></tbody></table> 표 1. </sRFID 데이터의 trong&gt; 추론 통계.이 테이블은 오르 반 등에서 수정 된 실험 1.. (2013) 11. G p를 기회에서 그룹 비율의 상당한 편차를 의미하고, G h를 (개인 차이에 대한 시험을 말한다 즉, 이질성). 통계 테스트에 대한 자세한 사항은 원고를 참조하십시오. 실험 2 : 비디오 데이터 (264) 선택의 총 세 가지 테스트 세션을 통해 네 가지 조건에서 기록되었다. 표 2는 각 식민지에서 기여 노동자와 선택의 수를 보여줍니다. 선택의 정의 유혹, antennation 및 방문 : 비디오 데이터는 선택 행동의 세 가지 유형의 기록을 할 수 있습니다. 행동의 세 가지 유형이 관찰 될 수 있지만, 유혹과 antennation 것은 difficu은LT는 열악한 해상도, 또는 저속 캠코더는 녹화 할 수 없습니다 빠른 움직임에 태그 번호로 연결합니다. 이것은 고화질 캠코더를 사용하는 것이 중요하다 읽을 수있는 적은 수의 프레임에만 나타나는 태그 번호를 확인하기 위해 (이것은 우리에게 제공되지었지만, 이상적으로 높은 프레임 레이트 캠코더 흐려짐을 최소화하는 데 사용되어야한다) . 이 방법은 또한 꽃 탐사를 검출 RFID 기술과 선택 패턴을 비교하기 위해 사용 하였다. 모션 감도 고려 성공적인 실험을 생산하는 주요 문제 중 하나는 움직임에 민감한 캠코더의 구성입니다. 너무 민감 캠코더는 비현실적이고 처리하기가 매우 비싼 될 수 있습니다 너무 많은 데이터를 기록합니다. 예를 들어, 처음에 우리의 캠코더는 건물의 일반 진동에 의해 트리거 된 (예를 들어, 복도, 에어컨 등 지나가는 사람들) 1R 결과,(11) 모든 150-200 녹화 된 비디오 클립이 유효한 데이터를 가리 킵니다. 한편, 더욱 심각한 오류가 키 데이터를 놓칠 수 저감도 구성이다. 그렇지 않으면, 샘플링 오류 결과를 스큐 수, 동일한 방법으로 모든 캠코더를 구성하는 것이 중요하다. 실험의 개요 적합 시험의 네 가지 복제 미덕은 기회가 크게 이탈 세 그룹의 비율, 그리고 하나의 비 상당한 전체 비율 (표 3, 그림 5 참조) 발견했다. (1) 패턴이 중요하다 : 중앙 동심원 패턴을 통해 중앙 방사형의 중요한 환경 설정은 (표 3 참조) 발견되었다. (2) 방사 패턴의 위치는 덜 중요하다 : - 중앙 방사형 및 말초 방사형 조합의 프레젠테이션 기회에서 유의 한 차이를 보이지 않았다. (3) 중앙 레이디 얼 및 주변-동심 조합을 향해 강한 선호도 결과중앙 방사형 패턴이야. - 중앙 동심 및 주변 레이디 얼 조합은 주변 레이디 얼 패턴으로 중요한 환경 설정을 유도. 패턴 위치를 날조. 개인 차이는 네 가지 조합 (표 3 참조)에 비 유의 하였다. <img alt="그림 5" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"/> . 실험 2에서 4 개의 다른 꽃 조합에서 그림 5. 모션에 맞는 동영상 검색 결과 선택 주파수는 결과는 패턴의 위치를 통해 패턴 유형의 중요성을 보여 방사형 패턴 패턴 둘레에 배치 된 경우에도 선호했다. 값은 표시 패턴의 선택의 수를 나타냅니다. 별표는 기회와 크게 다른 선택 비율을 나타냅니다. 참고. ** p &lt;0.01, *** p &lt;0.001. 이 수치는 오르 반 (11)에서 수정되었습니다. <tabl즉 테두리 = &quot;0&quot;의 cellpadding = &quot;0&quot;cellspacing = &quot;0&quot;&gt; <tbody><tr><td rowspan="2"> 조건 </td><td> 세션 1 </td><td colspan="2"> 세션 2 </td><td colspan="2"> 세션 3 </td></tr><tr><td> 식민지 (1) </td><td> 식민지 2 </td><td> 식민지 3 </td><td> 식민지 4 </td><td> 식민지 5 </td></tr><tr><td> 노동자의 번호 </td><td> (45) </td><td> (7) </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> (23) </td></tr><tr><td> 선택의 번호 </td><td> (151) </td><td> (25) </td><td> 2 </td><td> (20) </td><td> (65) </td></tr></tbody></table> 표 2. 모션에 민감한 비디오 데이터의 기술 통계. 총 각 식민지에 대한 실험 2의 인공 꽃에 기록 된 선택의 수, 이러한 선택을하는 노동자의 수. 이 테이블은 오르 반 등. (11)에서 수정되었습니다. 원고를 참조하십시오자세한 사항. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> 조건 </td><td colspan="3"> 풀링 </td><td colspan="3"> 이질 </td></tr><tr><td> GP </td><td> DF </td><td> 피 </td><td> GH </td><td> DF </td><td> 피 </td></tr><tr><td> 중앙 - 동심 대 중앙 - 레이디 얼 </td><td> 17.98 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 40.72 </td><td> (29) </td><td> 0.073 </td></tr><tr><td> 주변 방사형 대 중앙 - 레이디 얼 </td><td> 1.85 </td><td> 1 </td><td> 0.173 </td><td> 53.63 </td><td> (39) </td><td> 0.060 </td></tr><tr><td> 중앙 동심 대 주변 레이디 얼 </td><td> 6.57 </td><td> 1 </td><td> 0.010 </td><td> 26.31 </td><td> (27) </td><td> 0.500 </td></tr><tr><td> 주변 동심 대 중앙 레이디 얼 </td><td> 18.18 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 41.92 </td><td> (37) </td><td>0.256 </td></tr></tbody></table> 표 3. 추론 통계 모션에 맞는 비디오 데이터. 실험 2.이 표는 G (P)가 기회에서 그룹 비율의 상당한 편차를 의미한다 (11).. 오르 반 등에서 수정 된, 및 G의 시간은 개인차에 대한 테스트 (을 말한다 즉, 이질성). 통계 테스트에 대한 자세한 사항은 원고를 참조하십시오.

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Radio Frequency Identification and Motion-sensitive Video Efficiently Automate Recording of Unrewarded Choice Behavior by Bumblebees

This video describes Radio-Frequency Identification (RFID) and motion-sensitive video recording methods to monitor choice behavior by bumblebees.

무선 주파수 식별하고 효율적으로 모션에 민감한 비디오 땅벌에 의해 무보수 선택 행동의 기록을 자동화

We present two methods for observing bumblebee choice behavior in an enclosed testing space. The first method consists of Radio Frequency Identification ...

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Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Neuroscience

10.9K 조회수.  University of Ottawa. This video describes Radio-Frequency Identification (RFID) and motion-sensitive video recording methods to monitor choice behavior by bumblebees. 

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Early Metamorphic Insertion Technology for Insect Flight Behavior Monitoring

Early Metamorphosis Insertion Technology (EMIT) is a novel methodology for integrating microfabricated neuromuscular recording and actuation platforms on insects during their metamorphic development. Here, the implants are fused within the structure and function of the neuromuscular system as a result of metamorphic tissue remaking. The implants emerge with the insect where the development of tissue around the electronics during pupal development results in a bioelectrically and biomechanically enhanced tissue interface. This relatively more reliable and stable interface would be beneficial for many researchers exploring the neural basis of the insect locomotion with alleviated traumatic effects caused during adult stage insertions. In this article, we implant our electrodes into the indirect flight muscles of Manduca sexta. Located in the dorsal-thorax, these main flight powering dorsoventral and dorsolongitudinal muscles actuate the wings and supply the mechanical power for up and down strokes. Relative contraction of these two muscle groups has been under investigation to explore how the yaw maneuver is neurophysiologically coordinated. To characterize the flight dynamics, insects are often tethered with wires and their flight is recorded with digital cameras. We also developed a novel way to tether Manduca sexta on a magnetically levitating frame where the insect is connected to a commercially available wireless neural amplifier. This set up can be used to limit the degree of freedom to yawing &#8220;only&#8221; while transmitting the related electromyography signals from dorsoventral and dorsolongitudinal muscle groups.

We present a novel surgical procedure to implant electrodes in Manduca sexta during its early metamorphic stages. This technique allows mechanically stable and electrically reliable coupling with the neuromuscular tissue to study flight neurophysiology dynamics. We also present a novel magnetic levitation platform for tethered studies of insect yaw.

곤충 비행 동작 모니터링에 대한 초기 변성 삽입 기술

Early Metamorphosis Insertion Technology (EMIT) is a novel methodology for integrating microfabricated neuromuscular recording and actuation platforms on ...

연구

행동분석학

Automated Interactive Video Playback for Studies of Animal Communication

Video playback is a widely-used technique for the controlled manipulation and presentation of visual signals in animal communication. In particular, parameter-based computer animation offers the opportunity to independently manipulate any number of behavioral, morphological, or spectral characteristics in the context of realistic, moving images of animals on screen. A major limitation of conventional playback, however, is that the visual stimulus lacks the ability to interact with the live animal. Borrowing from video-game technology, we have created an automated, interactive system for video playback that controls animations in response to real-time signals from a video tracking system. We demonstrated this method by conducting mate-choice trials on female swordtail fish, Xiphophorus birchmanni. Females were given a simultaneous choice between a courting male conspecific and a courting male heterospecific (X. malinche) on opposite sides of an aquarium. The virtual male stimulus was programmed to track the horizontal position of the female, as courting males do in the wild. Mate-choice trials on wild-caught X. birchmanni females were used to validate the prototype's ability to effectively generate a realistic visual stimulus.

Video playback is a widely used technique in animal behavior. We created and evaluated a program that applies rules-based, interactive playback of 3-D computer animations in response to real-time, automated data on subject behavior.

동물 커뮤니케이션 연구를위한 자동화된 대화형 비디오 재생

Video playback is a widely-used technique for the controlled manipulation and presentation of visual signals in animal communication. In particular, ...

신경과학

A Precise and Autonomous System for the Detection of Insect Emergence Patterns

Existing systems to measure insect emergence patterns have limitations; they are only partially automated and are limited in the maximum number of emerging insects they can detect. In order to obtain precise measurement of insect emergence, it is necessary for systems to be semi-automated and able to measure large numbers of emerging insects. We addressed these issues by designing and building a system that is automated and can measure emergence of up to 1200 insects. We modified the existing &#34;falling-ball&#34; system using Arduino microcontrollers to automate data collection and expand the sample size through multiple data channels. Multiple data channels enable the user to not only increase their sample size, but also allows for multiple treatments to be run simultaneously in a single experiment. Furthermore, we created an R script to automatically visualize the data as a bubble plot, while also calculating the median day and time of emergence. The current system was designed using 3D printing so the user can modify the system to be adjusted for different species of insects. The goal of this protocol is to investigate important questions in chronobiology and stress physiology, using this precise and automated system to measure insect emergence patterns.

Measurement of insect emergence patterns requires precision. Existing systems are only semi-automated and sample size is limited. We addressed these issues by designing a system using microcontrollers to precisely measure the time of emergence of large numbers of emerging insects.

곤충 출현 패턴의 검출을 위한 정확 하 고 자치 시스템

Existing systems to measure insect emergence patterns have limitations; they are only partially automated and are limited in the maximum number of ...

환경과학

Tactile Conditioning And Movement Analysis Of Antennal Sampling Strategies In Honey Bees (Apis mellifera L.)

Honey bees (Apis mellifera L.) are eusocial insects and well known for their complex division of labor and associative learning capability1, 2. The worker bees spend the first half of their life inside the dark hive, where they are nursing the larvae or building the regular hexagonal combs for food (e.g. pollen or nectar) and brood3. The antennae are extraordinary multisensory feelers and play a pivotal role in various tactile mediated tasks4, including hive building5 and pattern recognition6. Later in life, each single bee leaves the hive to forage for food. Then a bee has to learn to discriminate profitable food sources, memorize their location, and communicate it to its nest mates7. Bees use different floral signals like colors or odors7, 8, but also tactile cues from the petal surface9 to form multisensory memories of the food source. Under laboratory conditions, bees can be trained in an appetitive learning paradigm to discriminate tactile object features, such as edges or grooves with their antennae10, 11, 12, 13. This learning paradigm is closely related to the classical olfactory conditioning of the proboscis extension response (PER) in harnessed bees14. The advantage of the tactile learning paradigm in the laboratory is the possibility of combining behavioral experiments on learning with various physiological measurements, including the analysis of the antennal movement pattern.

Tactile Conditioning And Movement Analysis Of Antennal Sampling Strategies In Honey Bees Apis mellifera L.

In this protocol we show how to condition harnessed honey bees to tactile stimuli and introduce a 2D motion capture technique for analyzing the kinematics of fine-scale antennal sampling pattern.

촉각 시설과 꿀벌에 Antennal 샘플링 전략의 움직임 분석 (<em&gt; API를 mellifera</em&gt; L.)

Honey bees (Apis mellifera L.) are eusocial insects and well known for their complex division of labor and associative learning capability1, 2. The worker ...

Tracking Rats in Operant Conditioning Chambers Using a Versatile Homemade Video Camera and DeepLabCut

Operant conditioning chambers are used to perform a wide range of behavioral tests in the field of neuroscience. The recorded data is typically based on the triggering of lever and nose-poke sensors present inside the chambers. While this provides a detailed view of when and how animals perform certain responses, it cannot be used to evaluate behaviors that do not trigger any sensors. As such, assessing how animals position themselves and move inside the chamber is rarely possible. To obtain this information, researchers generally have to record and analyze videos. Manufacturers of operant conditioning chambers can typically supply their customers with high-quality camera setups. However, these can be very costly and do not necessarily fit chambers from other manufacturers or other behavioral test setups. The current protocol describes how to build an inexpensive and versatile video camera using hobby electronics components. It further describes how to use the image analysis software package DeepLabCut to track the status of a strong light signal, as well as the position of a rat, in videos gathered from an operant conditioning chamber. The former is a great aid when selecting short segments of interest in videos that cover entire test sessions, and the latter enables analysis of parameters that cannot be obtained from the data logs produced by the operant chambers.

This protocol describes how to build a small and versatile video camera, and how to use videos obtained from it to train a neural network to track the position of an animal inside operant conditioning chambers. This is a valuable complement to standard analyses of data logs obtained from operant conditioning tests.

다재다능한 수제 비디오 카메라와 DeepLabCut을 사용하여 오페라 컨디셔닝 챔버에서 쥐 추적

Operant conditioning chambers are used to perform a wide range of behavioral tests in the field of neuroscience. The recorded data is typically based on ...

Simultaneous Long-term Recordings at Two Neuronal Processing Stages in Behaving Honeybees

In both mammals and insects neuronal information is processed in different higher and lower order brain centers. These centers are coupled via convergent and divergent anatomical connections including feed forward and feedback wiring. Furthermore, information of the same origin is partially sent via parallel pathways to different and sometimes into the same brain areas. To understand the evolutionary benefits as well as the computational advantages of these wiring strategies and especially their temporal dependencies on each other, it is necessary to have simultaneous access to single neurons of different tracts or neuropiles in the same preparation at high temporal resolution. Here we concentrate on honeybees by demonstrating a unique extracellular long term access to record multi unit activity at two subsequent neuropiles1, the antennal lobe (AL), the first olfactory processing stage and the mushroom body (MB), a higher order integration center involved in learning and memory formation, or two parallel neuronal tracts2 connecting the AL with the MB.&#160;The latter was chosen as an example and will be described in full. In the supporting video the construction and permanent insertion of flexible multi&#160;channel wire electrodes is demonstrated. Pairwise differential amplification of the micro&#160;wire electrode channels drastically reduces the noise and verifies that the source of the signal is closely related to the position of the electrode tip. The mechanical flexibility of the used wire electrodes allows stable invasive long&#160;term recordings over many hours up to days, which is a clear advantage compared to conventional extra&#160;and intracellular in vivo recording techniques.

Simultaneous extracellular long term recordings from two different brain neuropiles or two different anatomical tracts were established in honeybees. These recordings allow the investigation of temporal aspects of neuronal processing across different brain areas at the single neuron as well as at the ensemble level in a behaving animal.

행동을 한 꿀벌 두 신경 처리 단계에서 동시 장기 녹음

In both mammals and insects neuronal information is processed in different higher and lower order brain centers. These centers are coupled via convergent ...

A Novel Behavioral Assay to Investigate Gustatory Responses of Individual, Freely-moving Bumble Bees (Bombus terrestris)

Generalist pollinators like the buff-tailed bumble bee, Bombus terrestris, encounter both nutrients and toxins in the floral nectar they collect from flowering plants. Only a few studies have described the gustatory responses of bees toward toxins in food, and these experiments have mainly used the proboscis extension response on restrained honey bees. Here, a new behavioral assay is presented for measuring the feeding responses of freely-moving, individual worker bumble bees to nutrients and toxins. This assay measures the amount of solution ingested by each bumble bee and identifies how tastants in food influence the microstructure of the feeding behavior.
The solutions are presented in a microcapillary tube to individual bumble bees that have been previously starved for 2-4 hr. The behavior is captured on digital video. The fine structure of the feeding behavior is analyzed by continuously scoring the position of the proboscis (mouthparts) from video recordings using event logging software. The position of the proboscis is defined by three different behavioral categories: (1) proboscis is extended and in contact with the solution, (2) proboscis is extended but not in contact with the solution and (3) proboscis is stowed under the head. Furthermore the speed of the proboscis retracting away from the solution is also estimated.
In the present assay the volume of solution consumed, the number of feeding bouts, the duration of the feeding bouts and the speed of the proboscis retraction after the first contact is used to evaluate the phagostimulatory or the deterrent activity of the compounds tested.
This new taste assay will allow researchers to measure how compounds found in nectar influence the feeding behavior of bees and will also be useful to pollination biologists, toxicologists and neuroethologists studying the bumble bee&#39;s taste system.

A Novel Behavioral Assay to Investigate Gustatory Responses of Individual, Freely-moving Bumble Bees Bombus terrestris

A novel behavioral assay is described for investigating the short term gustatory responses of the mouthparts of freely-moving bumble bees (Bombus terrestris) toward nutrients and toxins in solution.

소설 행동 분석은 (엉망으로 꿀벌을 자유롭게 이동 개인의 미각 응답을 조사하기<em&gt; 뒤의 terrestris</em&gt;)

Generalist pollinators like the buff-tailed bumble bee, Bombus terrestris, encounter both nutrients and toxins in the floral nectar they collect from ...

Insect-machine Hybrid System: Remote Radio Control of a Freely Flying Beetle (Mercynorrhina torquata)

The rise of radio-enabled digital electronic devices has prompted the use of small wireless neuromuscular recorders and stimulators for studying in-flight insect behavior. This technology enables the development of an insect-machine hybrid system using a living insect platform described in this protocol. Moreover, this protocol presents the system configuration and free flight experimental procedures for evaluating the function of the flight muscles in an untethered insect. For demonstration, we targeted the third axillary sclerite (3Ax) muscle to control and achieve left or right turning of a flying beetle. A thin silver wire electrode was implanted on the 3Ax muscle on each side of the beetle. These were connected to the outputs of a wireless backpack (i.e., a neuromuscular electrical stimulator) mounted on the pronotum of the beetle. The muscle was stimulated in free flight by alternating the stimulation side (left or right) or varying the stimulation frequency. The beetle turned to the ipsilateral side when the muscle was stimulated and exhibited a graded response to an increasing frequency. The implantation process and volume calibration of the 3 dimensional motion capture camera system need to be carried out with care to avoid damaging the muscle and losing track of the marker, respectively. This method is highly beneficial to study insect flight, as it helps to reveal the functions of the flight muscle of interest in free flight.

Insect-machine Hybrid System: Remote Radio Control of a Freely Flying Beetle Mercynorrhina torquata

This protocol describes the process of constructing an insect-machine hybrid system and carrying out wireless electrical stimulation of the flight muscles required to control the turning motion of a flying insect.

곤충 - 기계 하이브리드 시스템 : 자유롭게 비행 비틀의 원격 무선 제어 (<em&gt; Mercynorrhina의 torquata</em&gt;)

The rise of radio-enabled digital electronic devices has prompted the use of small wireless neuromuscular recorders and stimulators for studying in-flight ...

Insect-controlled Robot: A Mobile Robot Platform to Evaluate the Odor-tracking Capability of an Insect

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor sources is an essential task for organism survival. Insects are well-studied organisms with regard to odor tracking, and their behavioral strategies have been applied to mobile robots for evaluation. This "bottom-up" approach is a fundamental way to develop biomimetic robots; however, the biological analyses and the modeling of behavioral mechanisms are still ongoing. Therefore, it is still unknown how such a biological system actually works as the controller of a robotic platform. To answer this question, we have developed an insect-controlled robot in which a male adult silkmoth (Bombyx mori) drives a robot car in response to odor stimuli; this can be regarded as a prototype of a future insect-mimetic robot. In the cockpit of the robot, a tethered silkmoth walked on an air-supported ball and an optical sensor measured the ball rotations. These rotations were translated into the movement of the two-wheeled robot. The advantage of this "hybrid" approach is that experimenters can manipulate any parameter of the robot, which enables the evaluation of the odor-tracking capability of insects and provides useful suggestions for robotic odor-tracking. Furthermore, these manipulations are non-invasive ways to alter the sensory-motor relationship of a pilot insect and will be a useful technique for understanding adaptive behaviors.

The capability to localize an odor source is necessary for insect survival and is expected to be applicable to artificial odor-tracking. The insect-controlled robot is driven by an actual silkmoth and enables us to evaluate the odor-tracking capability of insects through a robotic platform.

곤충 제어 로봇 : 이동 로봇 플랫폼은 곤충의 냄새 추적 능력을 평가하는

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor ...

SwarmSight: Real-time Tracking of Insect Antenna Movements and Proboscis Extension Reflex Using a Common Preparation and Conventional Hardware

Many scientifically and agriculturally important insects use antennae to detect the presence of volatile chemical compounds and extend their proboscis during feeding. The ability to rapidly obtain high-resolution measurements of natural antenna and proboscis movements and assess how they change in response to chemical, developmental, and genetic manipulations can aid the understanding of insect behavior. By extending our previous work on assessing aggregate insect swarm or animal group movements from natural and laboratory videos using the video analysis software SwarmSight, we developed a novel, free, and open-source software module, SwarmSight Appendage Tracking (SwarmSight.org) for frame-by-frame tracking of insect antenna and proboscis positions from conventional web camera videos using conventional computers. The software processes frames about 120 times faster than humans, performs at better than human accuracy, and, using 30 frames per second (fps) videos, can capture antennal dynamics up to 15 Hz. The software was used to track the antennal response of honey bees to two odors and found significant mean antennal retractions away from the odor source about 1 s after odor presentation. We observed antenna position density heat map cluster formation and cluster and mean angle dependence on odor concentration.

This protocol describes steps for using the novel software, SwarmSight, for frame-by-frame tracking of insect antenna and proboscis positions from conventional web camera videos using conventional computers. The free, open-source software processes frames about 120 times faster than humans and performs at better than human accuracy.

SwarmSight: 곤충 안테나와 일반적인 준비와 기존 하드웨어를 사용 하 여 코 확장 반사의 실시간 추적

Many scientifically and agriculturally important insects use antennae to detect the presence of volatile chemical compounds and extend their proboscis ...

무선 주파수 식별하고 효율적으로 모션에 민감한 비디오 땅벌에 의해 무보수 선택 행동의 기록을 자동화

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