This work was funded by the state program Investissements d&#8217;avenir managed by ANR (grant ANR-10-BINF-05 'Pherotaxis').

<html>プロトコルは、自分の性フェロモンと市販のロボット（材料表を参照）、雄成虫（ タマナヤガ ）に基づいています。しかし、それは他の昆虫種、着臭剤、ロボットに若干の変更を加えて適合させることができる。 1。昆虫<ol><li> タマナヤガハフナゲル（鱗翅目：ヤガ科）の背面幼虫人工飼料や、以前に説明したように24 23±1℃で蛹化し、50±5％の相対湿度まで、個々のプラスチックカップでそれらを維持する。 </li><li>セックス蛹、プラスチックの箱に、女性は別に成人男性を保つ。彼らに20％ショ糖溶液への無料アクセスを提供します。 </li><li>雄と実験を行う。雄成虫は彼らの同種の雌により放出された性フェロモンに非常に敏感である。 Aにipsilon、主要なフェロモン成分、 シス -7 -ドデセニルアセテート（Z7-12：OAcを含む）は、アンテナに最も活性な化合物である。 </li></ol>イトルを記入 &quot;&gt; 2。電気生理学<ol><li> （ 図1A）以下に説明するように、全体の昆虫の準備からEAGを記録します。彼らは（代表的な結果を見てください）、より長い寿命を示すので、無傷のアンテナを切除アンテナよりも好ましい。 </li><li> 10〜20分のための濃厚漂白液に浸して2銀線を塩素化し、その後すすいでください。このプロセスは、偏光から電極を防ぐことができます。これは、電極間のオフセット電圧は増幅器によって補償されるにはあまりに大きくなると、ベースラインが実験中にドリフト又はたびに繰り返されなければならない。 </li><li>電極プラーで火ポリッシュ毛細血管からガラス電極を作る。火災の研磨は、電極と塩素化銀線に傷をつけないようにします。 </li><li> CO 2で雄の蛾を麻酔し、頭が上から突出して発泡スチロールのブロックの中に配置します。 </li><li>首周りの画家のテープで虫の頭をつなぐ。 </li><li>首に参照電極として銀線を挿入します。 </li><li>実体顕微鏡下で、先端部と基部上画家のテープの薄いストリップとアンテナの1を固定。 </li><li>外科ハサミでアンテナの先端2〜3のセグメントを切り取る。 </li><li>マイクロマニピュレータとアンテナの切り込み先端付近ガラス電極を配置します。 </li><li>アンテナの切開端よりわずかに大きい直径を得るために、ピンセットでガラスキャピラリーの先端を切り取る。 </li><li> （単位：mm）でガラスピペットを埋める6.4のKCl、340グルコース、10のHepes、12のMgCl 2、1のCaCl 2、12のNaCl、pHは6.5。 </li><li>マイクロマニピュレータを用いてガラスキャピラリーにアンテナの切開端を挿入します。 </li><li>ガラスキャピラリーの先端に最大の記録電極としての銀線スリップ。 </li></ol> 3。ハードウェアインターフェイス<ol><li>製剤全体のマウント、 すなわち昆虫電極-ロボット（ 図1B）の上部に螺合され、金属板上のマイクロマニピュレーター。以下に説明するように、ロボットに電極を接続します。 </li><li>前の作品25〜26に基づいて、ロボットの拡張ボード用の適切な範囲にEAG出力電圧（数MΩのオーダー1 MV）を適応させるためにハードウェア·インタフェースを設計します。ボードは、0〜5Vのアナログ入力を受け入れ、-200 mVの以下の負電圧が重大な損傷を与えることがあります。手順に従ってくださいイーグルとのインタフェースを設計するために3.2.4に3.2.1。 <ol><li>電圧レギュレータ78L10（ 図2A〜2Cの①）を使用して、+12 Vバッテリから±5V電源を設計します。 </li><li> （ 図2A〜2Cの③）計装アンプINA121に基づいてヘッドステージプリアンプ（10X）を設計。 </li><li>ノイズフィルタリングと二段目のアンプ（25X）を設計（クワッドオペアンプLT1079に基づいて（最初のハイパス0.1 Hzフィルタ、二次ローパス500 Hzフィルタ、ノッチ50 Hzフィルタをご注文）315; 図中の2A-2C）。 </li><li>オペアンプLT1079とダイオード1N4148（⑤ 図2A〜2Cの）で計算し、信号調整段階を設計します。トータルゲインは250で、EAG出力はゼロが2.5 Vであることを範囲0〜5Vである</li></ol></li><li>差動EAG入力（② 図中の2A-2C）に電極を接続します。正EAGsを得るために、INA121の反転入力に記録電極を接続します。 </li><li>ロボットの拡張ボードの12のアナログ入力に（⑥ 図2A〜2Cの）EAG出力を接続します。各入力を順次ミリ秒ごとに読み取られると、サンプリング周波数は1 kHzです。 </li></ol> 4。ソフトウェア·インタフェースメインスレッドは、グラフィカル·ユーザー·インターフェース（GUI）、ロボットを制御するための信号検出および様々な機能のための方法を含む。 <ol><li> QtはC + +へのFO中のGUI（ 図2D）をお書きください。<html> r個のデータの視覚化、デジタルフィルタ（20 Hzの第 5次バターワースローパスフィルタ）とEAGから臭気検出。後者は、2つの方法で実行できます。適切なフィルタ（工学的ア ​​プローチ、セクション4.2）とEAGをデコンボリューションすることにより、またはAに、高速で信頼性の高いフェロモン検出を可能に神経メカニズムをモデル化することによってどちらかipsilon蛾 （バイオインスパイアードアプローチ、セクション4.3）。 </li><li>デコンボリューションフィルタ。 EAGはよく静的な非線形性で構成された非線形カスケード27で記述されている<img alt="式（1）" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq1.jpg" />指数インパルス関数を有する1次ローパスフィルタ<img alt="式2" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq2.jpg" />のために<img alt="式3" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq3.jpg" /> 、 図3Aを参照してください。臭気濃度の変動に応答してuation 4 &quot;FO：コンテンツの幅=&quot; 0.3in &quot;SRC =&quot; / files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg &quot;/&gt;、EAG出力は畳み込み積分で与えられる。 <img alt="式5" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq5.jpg" /> 。デコンボリューションは、単にシステムの逆数によって得られる;すなわち<img alt="式6" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq6.jpg" />周波数領域における。その後、 <img alt="式7" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq7.jpg" />フーリエ変換は、インパルス応答のフーリエようです<img alt="式8" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq8.jpg" /> 。信号検出のために、4.2.3へステップ4.2.1に従ってください。 <ol><li>のように時間領域でデコンボリューション処理を行う<img alt="式9" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq9.jpg" />と<img alt="式10" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq10.jpg" /> 図3B。 </lI&gt; <li>非線形性を近似<img alt="式11" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq11.jpg" />多項式関数による。実の間の平均二乗誤差を最小にするために、入出力データ対に関する多項式パラメータ及び時定数にフィット<img alt="式4" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg" />そして、再構成<img alt="式12" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" />臭気濃度。 </li><li>フェロモンヒットを検出すると必ず<img alt="式12" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" />所定の閾値を超える。 </li></ol></li><li>ニューロモルフィック検出器。検出の別のアプローチは、生物を模倣することにある。 Aにipsilonの蛾は、アンテナからの入力を受け付ける中枢ニューロンは、興奮-抑制13のステレオタイプの発火パターンをフェロモンに反応する。 HH型T4イオン電流とYPEニューロンモデル<img alt="式13" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq13.jpg" /> （遅延整流K +電流 、電圧依存性Na +およびCa 2 +電流、電流の小さなコンダクタンスのCa 2 +依存性K +）は、以前に観察された生理学的応答13を再現するために開発されました。信号検出のために、4.3.3へステップ4.3.1に従ってください。 <ol><li>微分方程式としてニューロンモデルを実装しています。入力電流とし​​てEAG信号を使用<img alt="式14" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq14.jpg" />膜電位の進化<img alt="式15" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq15.jpg" /> 。膜キャパシタンスC = 22.9 pFの式で与えリーク電流を使用<img alt="式16" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq16.jpg" />コンダクタンスg L = 0.011161μSとし、逆転電位E L = -61.4 mVで。イオン電流は次式で記述されている<img alt="式17" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq17.jpg" />ととも​​に<img alt="式18" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq18.jpg" />ここによる<img alt="式19" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq19.jpg" /> Vの非線形関数は、詳細については、前作13をご覧ください。 </li><li> 4 番目の順ルンゲ·クッタ法による微分方程式と時間ステップを統合することにより、シレーヌとのリアルタイムでのニューロンモデルをシミュレート<img alt="式20" fo:content-width="0.1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq20.jpg" /> = 0.01ミリ秒。スパイク·テスト·V（t fは ）&gt; 0 mVであり、V（T Fを実行します- <img alt="式20" fo:content-width="0.1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq20.jpg" /> ）&lt;0 mVのスパイク時間を得るためにオンラインとの間隔スパイク間。 </li><li>検出励起（3連続のスパイク間の間隔&lt;70ミリ秒）のバーストが（間隔≥350ミリスパイク間）阻害が続いているときはいつでもフェロモンのヒットは、 図3Cを参照してください。 </li></ol></li></ol>

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Authors have nothing to disclose.

ほぼ20年前、神崎と彼の同僚は、嗅覚のロボット29〜30にEAGsを使用してのアイデアを開拓してきました。彼らの技術は、元々、切除されたアンテナに基づいていた。ここでは、感度および製剤の寿命を向上させるために無傷のアンテナから記録した。他の研究で31〜32はまた、単離されたアンテナを介して全身製剤の優位性に気づいた。私たちのロボットの実験では、一日の中、安定したレコーディングを経験した。対照的に、EAGs 2時間（ 図5）の寿命を有する単離されたアンテナに記録される。 当社のEAG-ロボットプラットフォームは、主に昆虫類13嗅覚コーディングと検索戦略について、生物学的仮説を検証するために開発されました。昆虫のアンテナからの入力を受信する中枢ニューロンと同様に、我々は、ロボットの実蛾アンテナにニューロンモデルを接続し、その発火パターンに基づいて、フェロモン検出を行う。検出と非検出されたイベントその後、フェロモン源に向かってロボットを駆動するために使用される。ここで考えて、反応探索戦略を性フェロモンに惹か雄成虫の行動パターンに触発されました。これは、2メートルの源からの低排出源に比較的大きな探索空間（初期距離（前作24中10ミリグラムに対し我々の場合は10μgのフェロモン用量）の局在を可能にする実験室条件（ 図6）で好調以前の実験さ10cm 20〜21）対。 これらのロボット実験は、昆虫触角、ロボット嗅覚を検索するのに適していることを示す概念実証として考慮されるべきである。昆虫触角は有毒ガス、薬品や爆発物9月​​11日に反応することが知られているが、いくつかの拡張機能は、現実世界のアプリケーションに対応するために必要とされる。まず、より洗練された検索方法34〜36は 、10メートルを超えた距離で再取得する際、より効率的な場合がありますプルームの非常ににくくなる。第二に、利益の臭気物質を検出するために、バイオ電子鼻構成14の異なる種EAGsを組み合わせる必要があり得る。第三に、同じ昆虫の2つのアンテナから録音したステレオ感知能力は、有効性の観点から有益性を実証することができる。並列で用いられる2つのセンサが実際に指向性を高めることができる。第四に、集団のロボット検索に検索戦略の延長37彼らは蛾の場合には生物学的に関連していなくても実用化のために考慮されるべきである。

今日では、犬のように動物が頻繁にその優れた臭い検知機能16の化学物質の漏洩、麻薬や爆発物の局在を伴う安全性とセキュリティの用途に使用されている。しかし、彼らは大規模な仕事の後に疲れ、行動の変化を示しており、その性能は、時間17とともに減少などの頻繁な再訓練が必要です。これらの制限を回避する一つの方法は、嗅覚ロボットが訓練されたイヌを交換することである。 それにもかかわらず、香りや匂い源を追跡することは、ロボット工学における主要な課題である。乱流の環境では、臭気プルームの風景は非常に不均質かつ不安定であり、散発的に配置されたパッチ4で構成されています。でも、数メートル程度の短い源から適度な距離で、検出が散発的になり、断続的にしか手がかりを提供する。さらに、検出時の局所濃度勾配は、一般的に、ソースの方に向けないでください。指定されたディスク情報や限定された地域情報のontinuous流れ検出は、ソースに向かってロボットを移動する方法を行われたとき？ それはよくこのようなオス蛾などの昆虫が正常に長い距離（数百メートル）の上に彼らの仲間を見つけるために、化学通信を使用することが知られている。そのためには、彼らはステレオタイプの行動18〜20を採用：彼らは臭気パッチを感知すると風上サージや匂いの情報が消滅するときにキャストと呼ばれる拡張検索を実行します。このサージキャスト戦略は、純粋に反応性であり、 つまりアクションは完全に現在の認識（検出と非検出イベント）によって決定されます。臭気パッチの検出は、人工ガスセンサの遅さによって妨げられるので、まだ、嗅覚ロボットへの実装は、過去に限られた成功を有した。 それらは一般に除外するように嗅覚ロボットのほとんどで使用される金属酸化物センサは、数十秒の応答および回復時間を有する乱流プルーム21で遭遇する濃度の変動。対照的に、化学受容体、昆虫の応答時間が非常に短い、 例えば 、昆虫electroantennograms（EAGs）の立ち上がり時間は50ミリ秒未満で22である。その結果、昆虫EAGsを使用することにより、臭気パルスは数Hz 23の周波数で解決されます。このプロパティは、自然のプルーム中の臭気フィラメントの検出のためのEAGセンサが適しています。ここでは、サージやキャスティング戦略を用いて、効率的な嗅覚の検索を可能にするロボットに昆虫EAGsを埋め込むためのプロトコルを記述します。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="681">
	<tbody>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:216px;">Name of Material/ Equipment</td>
			<td style="width:179px;">Company</td>
			<td style="width:119px;">Catalog Number</td>
			<td style="width:167px;">Comments/Description</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="85" rowspan="2" style="height:85px;width:216px;">Agrotis ipsilon&#160;</td>
			<td style="width:179px;">PISC&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">moth</td>
		</tr>
		<tr height="64">
			<td height="64" style="height:64px;width:179px;">http://www-physiologie-insecte.versailles.inra.fr/indexenglish.php</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="43" rowspan="2" style="height:43px;width:216px;">Robot Khepera III&#160;</td>
			<td style="width:179px;">K-team&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">Khe3Base + KorBotLE + KorWifi</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:179px;">www.k-team.com</td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:216px;">KoreIOLE</td>
			<td style="width:179px;">K-team</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;">Input/output extension board</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="43" rowspan="2" style="height:43px;width:216px;">EAG-robot interface</td>
			<td style="width:179px;">LORIA&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">Custom-made hardware and software</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:179px;">www.loria.fr</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="42" rowspan="2" style="height:42px;width:216px;">Sirene</td>
			<td rowspan="2" style="width:179px;">LORIA&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">neuronal simulator sirene.gforge.inria.fr</td>
		</tr>
		<tr height="21">
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="41" rowspan="2" style="height:41px;width:216px;">Eagle</td>
			<td rowspan="2" style="width:179px;">CadSoft www.cadsoftusa.com</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">PCB design software</td>
		</tr>
		<tr height="21">
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Micromanipulator</td>
			<td style="width:179px;">Narishige / Bio-logic</td>
			<td style="width:119px;">UN-3C</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Magnet base</td>
			<td style="width:179px;">Narishige/ Bio-logic</td>
			<td style="width:119px;">USM-6</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Adapter</td>
			<td style="width:179px;">Narishige/ Bio-logic</td>
			<td style="width:119px;">UX-6-6</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Rotule</td>
			<td style="width:179px;">Narishige/ Bio-logic</td>
			<td style="width:119px;">UPN-B</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Micro scisors</td>
			<td style="width:179px;">MORIA / Phymep</td>
			<td style="width:119px;">15371-92</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:216px;">Stereo microscope Zeiss St&#233;mi 2000</td>
			<td style="width:179px;">Fisher Scientific</td>
			<td style="width:119px;">B19961</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Light source 20W KL200</td>
			<td style="width:179px;">Fisher Scientific</td>
			<td style="width:119px;">W41745</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Narishige PC-10 Na PC-1</td>
			<td style="width:179px;">Narishige</td>
			<td style="width:119px;">Narishige PC-10</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Capillaries Na PC-1</td>
			<td style="width:179px;">Fisher scientific</td>
			<td style="width:119px;">C01065</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:216px;">Pheromone cis-7-Dodecenyl acetate(Z7-12:OAc)</td>
			<td style="width:179px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:119px;">259829</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Pack of 3 pipettes&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:179px;">Eppendorf</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;">4910000514</td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">For pheromone dilution and deposition on paper filter</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">2-20 &#181;l/ 50-200 &#181;l/ 100-1000 &#181;l&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:216px;">Gas sensor TGS2620&#160;</td>
			<td style="width:179px;">Figaro www.figarosensor.com</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;">Optional, for comparison with EAG</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">electrode puller&#160;</td>
			<td style="width:179px;">Narishige&#160;</td>
			<td style="width:119px;">PC-10</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using insect electroantennogram sensors on autonomous robots for olfactory searches

昆虫が食用に採餌や仲間3の探索として、地雷のフィールド2の顔と同じ問題に含まれる有害産業施設1または爆発の痕跡化学リークを追跡するために設計されたロボットは：嗅覚検索は乱流輸送4の物理学によって制約されている。風負担臭気の濃度の風景は不連続で、散発的に配置されたパッチで構成されています。嗅覚検索に必要な前提条件は、断続的な臭気のパッチが検出されることである。その高いスピードと感度5-6、昆虫の嗅覚器官は検出のためのユニークな機会を提供します。昆虫アンテナはフェロモン7だけでなく、ヒトに関連する化学物質、 例えば 、癌細胞又は8有毒で違法物質9-11から発する揮発性化合物のみならず、過去に検出するために使用されてきた。私たちは、自律型ロボットで昆虫のアンテナを使用するため、ここでのプロトコルを記述そのソースに臭気プルームを追跡するための概念実証を提示dは。嗅覚ニューロンの応答は、グローバルelectroantennograms（EAGs）の形でその場で記録される。全体昆虫の準備に基づいて我々の実験設計は、営業日以内に、安定した録画を​​可能にする。比較では、切除されたアンテナにEAGs 2時間の寿命を持っている。カスタムハードウェア/ソフトウェアのインタフェースはEAG電極とロボットとの間で開発されました。測定システムは、人工的な化学センサ12のタイムスケールを超える10Hzで、個々の臭気のパッチを解決する。嗅覚検索用EAGセンサの効率はさらにフェロモンの供給源に向かってロボットを駆動するに示されている。現実の動物のように同一の嗅覚刺激及びセンサを用いることにより、我々のロボットプラットフォームは、嗅覚符号化及び検索方法13に関する生物学的仮説を試験するための直接的な手段を提供する。またによって利益の他の臭気物質を検出するための有益性を実証することができる生体電子ノーズ構成14または昆虫アンテナ15を模倣するナノガスセンサを用いた他の昆虫種EAGsを組み合わせる。

上記のプロトコルは、最初に直接アンテナにパフフェロモン（用量1および10μg）の短い20ミリ秒のパルスを用いて試験した。 図4（a）は、フェロモンパルスに応じてEAGsを示しています。工程3.3に記載のように、記録電極は、増幅器の反転入力に接続したので、彼らは正である。パワースペクトルによって示されるように、測定システムは、10 Hzにフェロモンパルスを解決することができる。比較のために、我々はまた、市販のガスセンサーを試験した。 TGS2620は、溶媒蒸気の検出のために製造された金属酸化物センサである。センサーはエタノールに対して高い感度を示していますが、（ 図4Bの破線を参照）濃度の変動に追従することができませんでした。問題は、センサハウジングから来ました。 TGS2620は防炎ステンレス製のガーゼを持ってキャップを製品化している。実際には、それが取る、ため、応答時間が遅いガーゼを通って拡散し、金属酸化物表面に到達するガスのための一定の時間。ガスキャップの内側に捕捉されたときに、センサをきれいに時間がかかるため、回復も遅い。したがって、我々は、キャップを取り外し、この修飾は、（ 図4Bの平野カーブを参照）が大幅にダイナミクスを改善した。それでも、EAGとTGS2620（1 Hzの対10 Hz）の間の係数10があった。 EAGとTGS2620を同じ条件でテストされていないため、この比較は、それにもかかわらず、定性的である。 私たちは、その後、切除したアンテナ（N = 7のアンテナ）と比較して、私たちの全体の昆虫の準備（N = 12蛾）の経時安定性を評価した。 EAGはフェロモン刺激（期間500ミリ秒、投与量は1μg）に応じて、定期的に記録された。 （MV）で生EAGs相対EAGs（時刻T = 0で得られた初期値の割合）に変換した。図5に示すように私達の全体の昆虫準備の非常に良好な安定性を図営業日以内aration。信号はわずか1.5時間後にその初期値の半分に収まるように対照的に、EAGsは、経時的に迅速に単離されたアンテナの減少に記録された。この時間依存性はよく2時間の寿命を有する指数関数的減衰によって説明される。 反応性検索方法（ 図6A）を使用して：最後に、臭気源（OAcのフェロモン化合物Z7-12）を検索するためのEAGロボットplateformの能力を試験した。検索方法は、フェロモンを検出28が存在しない場合にらせん状の鋳造で検出されるたびに風上サージを兼ね備えています。工程4.3に記載のようにフェロモンの存在は、ニューロモーフィック検出器によってEAGから検出される。検索中に記録されたEAGの2つの例を図6Bに示されている。匂い源なし、EAGは非常に少ない、または全く検出で（ つまり 2.5V）ゼロ近傍のまま。ロボットは、螺旋キャスティングを実行し、一般的にサーチスペースを残すBEF鉱石が目標位置に到達する（試験の92％であり、n = 26試験では、 図6Cの右側）。臭気源（左図6C）で、EAGは、無音の期間（無検出）と絡み合っ活性（検出）のバーストを示している。スパイラルは主にキャストすると、プルームの輪郭（ 図6Cの左、赤の線）で発生し、臭気が失われたときプルームの中心線を再配置するための効率的な戦略であると思われる。この状態では、ソースは、一般に、（成功率= 96％であり、n = 44試行）を求める。 <img alt="図1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig1highres.jpg" width="500" /> 図1。全体-昆虫EAGの準備とロボットのセットアップ。A）electroantennogram（EAG）は、全昆虫の準備（詳細は本文を参照のこと）。B）から記録された製剤は、ロブに搭載されているOTは<a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/51704/51704fig1highres.jpg" target="_blank">、この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> <img alt="図2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig2highres.jpg" width="500" /> 図2。ハードウェアとソフトウェアのインタフェース。ハードウェアのA）のイーグルの回路図。回路は、6つのセクション（詳細は本文参照）で構成されています。それが可能にするフィルタリング（周波数帯0.1〜ヘルツ、50ヘルツで、ノッチ）、増幅（トータルゲイン250倍）および範囲0-5 VのBの信号調整）（上が赤の銅のラインを示すイーグルレイアウト離散要素データの可視化（赤線= EAG入力、緑のトレースのためのQt-C + +で記述された。D）グラフィカルユーザーインターフェイス（GUI）を示す青の一番下）と緑の穴（）。C）プリント回路基板（PCB）=ニューロンモデル出力）、フィルタ設計と信号検出が。 <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/51704/51704fig2highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> <img alt="図3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig3highres.jpg" width="500" /> 図3。EAGからの信号検出。 A）Electroantennogram（EAG）モデル。 EAGは、指数インパルス関数を有する1次ローパスフィルタが続く静的非直線で構成された非線形カスケード27によってモデル化される<img alt="式21" fo:content-width=".2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq21.jpg" /> 。 EAG出力はとの畳み込み積分で与えられる。 <img alt="式22" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq22.jpg" /> 。B）工学的ア ​​プローチ。デコンボリューションFILTER書き込み<img alt="式23" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq23.jpg" />と<img alt="式24" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq24.jpg" /> 、詳細は本文を参照してください。臭気の出会い（ヒット）がいつ検出された<img alt="式12" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" />事前定義されたしきい値。C）生物に学ぶアプローチを超えています。 5つの内部電流（リーク、K +のNa +、Ca 2 +およびSK）とHH型型ニューロンモデルは、実験的に観察された13を励起阻害（EI）の観察された発火パターンを再現するために使用される。励起のバースト発火活性の阻害が続くたびに、入力電流とのヒットが検出されるように、信号検出のために、EAG信号が使用される。 <img alt="図4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig4highres.jpg" width="500" /> &lt;<html> BR /&gt; 図4。EAG応答時間。 A）20ミリ秒フェロモンパルス（用量は1μgおよび10μg）に応答して、EAG記録は、異なるレート（1、2、4、6、8、10パルス/秒）で送出。正規化されたEAGのパワースペクトルは1と10ヘルツ（投与量1および10μg）でパルス刺激のために示されている。 EAGは10 Hzに個々のパルスを解決します。B）録音ガスセンサTGS2620からのエタノールに反応して（）濃度変動。破線とプレーンの曲線は、それぞれキャップ付きとなしのセンサ応答、である。キャップセンサは、数十秒の応答時間を有するので、ガス濃度の変動に追従することができない。キャップなしのTGS2620は1ヘルツまでの個々の変動を解決します。 <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/51704/51704fig4highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> 常に &quot;&gt; <img alt="図5" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig5highres.jpg" width="500" /> 図5。EAG安定性（切除されたアンテナ対全体昆虫の準備）。 EAGは、切除したアンテナ（N = 7のアンテナ）のための3.2時間の間に、全昆虫の準備（N = 12蛾）と、すべての20分間で8時間の間、毎時間記録した。図は、相対EAGs（時刻t = 0で得られた初期値の百分率）を示す。切除されたアンテナのための時間依存性は、十分に2時間（1.5時間の半減期）の寿命が指数関数的減衰によって取り付けられている。 <img alt="図6" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig6highres.jpg" width="500" /> 図6。ロボットの実験。A）サージキャスト戦略は、中風上サージを組み合わせその非存在下でのスパイラルキャストと臭気の存在ロボットが臭いのない（N（N = 44試行）臭）とし、臭いなしで（。C）ロボット軌道を移動している間に、検索中に記録された28。B）典型的なEAG = 26試行）。赤い点線は、すべての検出の90％が試験中に発生したプルーム輪郭を表す。実験条件：探索空間= 4 MX 2.5メートル、ロボットの速度= 5.6 cm /秒、ターゲットフェロモン= 10μgの紙フィルター上に堆積し、すべての2試験を交換し、ターゲットからのロボットの初期位置= 2メートル、風速= 0.9±目的の場所で0.2メートル/秒。 <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/51704/51704fig6highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a>

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Using Insect Electroantennogram Sensors on Autonomous Robots for Olfactory Searches

We describe a protocol for using insect antennae in the form of electroantennograms (EAGs) on autonomous robots. Our experimental design allows stable recordings within a day and resolves individual odor patches up to 10 Hz. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is demonstrated in driving a robot toward an odor source.

嗅覚検索用自律型ロボットに昆虫Electroantennogramセンサを用いた

Robots designed to track chemical leaks in hazardous industrial facilities1 or explosive traces in landmine fields2 face the same problem as insects ...

using-insect-electroantennogram-sensors-on-autonomous-robots-for

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Neuroscience

22.9K ビュー.  Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). We describe a protocol for using insect antennae in the form of electroantennograms (EAGs) on autonomous robots. Our experimental design allows stable recordings within a day and resolves individual odor patches up to 10 Hz. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is demonstrated in driving a robot toward an odor source.

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Vibrodissociation of Neurons from Rodent Brain Slices to Study Synaptic Transmission and Image Presynaptic Terminals

Mechanical dissociation of neurons from the central nervous system has the advantage that presynaptic boutons remain attached to the isolated neuron of interest. This allows for examination of synaptic transmission under conditions where the extracellular and postsynaptic intracellular environments can be well controlled. A vibration-based technique without the use of proteases, known as vibrodissociation, is the most popular technique for mechanical isolation. A micropipette, with the tip fire-polished to the shape of a small ball, is placed into a brain slice made from a P1-P21 rodent. The micropipette is vibrated parallel to the slice surface and lowered through the slice thickness resulting in the liberation of isolated neurons. The isolated neurons are ready for study within a few minutes of vibrodissociation. This technique has advantages over the use of primary neuronal cultures, brain slices and enzymatically isolated neurons including: rapid production of viable, relatively mature neurons suitable for electrophysiological and imaging studies; superior control of the extracellular environment free from the influence of neighboring cells; suitability for well-controlled pharmacological experiments using rapid drug application and total cell superfusion; and improved space-clamp in whole-cell recordings relative to neurons in slice or cell culture preparations. This preparation can be used to examine synaptic physiology, pharmacology, modulation and plasticity. Real-time imaging of both pre- and postsynaptic elements in the living cells and boutons is also possible using vibrodissociated neurons. Characterization of the molecular constituents of pre- and postsynaptic elements can also be achieved with immunological and imaging-based approaches.

This report demonstrates a technique for mechanical isolation of individual viable neurons retaining attached presynaptic boutons. Vibrodissociated neurons have the advantages of rapid production, excellent pharmacological control and improved space-clamp without influence from neighboring cells. This method can be used for imaging of synaptic elements and patch-clamp recording.

シナプス伝達とイメージシナプス前終末を研究するために齧歯類の脳スライスからの神経細胞のVibrodissociation

Mechanical dissociation of neurons from the central nervous system has the advantage that presynaptic boutons remain attached to the isolated neuron of ...

神経科学

Isolating Nasal Olfactory Stem Cells from Rodents or Humans

The olfactory mucosa, located in the nasal cavity, is in charge of detecting odours. It is also the only nervous tissue that is exposed to the external environment and easily accessible in every living individual. As a result, this tissue is unique for anyone aiming to identify molecular anomalies in the pathological brain or isolate adult stem cells for cell therapy. 
Molecular abnormalities in brain diseases are often studied using nervous tissue samples collected post-mortem. However, this material has numerous limitations. In contrast, the olfactory mucosa is readily accessible and can be biopsied safely without any loss of sense of smell1. Accordingly, the olfactory mucosa provides an "open window" in the adult human through which one can study developmental (e.g. autism, schizophrenia)2-4 or neurodegenerative (e.g. Parkinson, Alzheimer) diseases4,5. Olfactory mucosa can be used for either comparative molecular studies4,6 or in vitro experiments on neurogenesis3,7.
The olfactory epithelium is also a nervous tissue that produces new neurons every day to replace those that are damaged by pollution, bacterial of viral infections. This permanent neurogenesis is sustained by progenitors but also stem cells residing within both compartments of the mucosa, namely the neuroepithelium and the underlying lamina propria8-10. We recently developed a method to purify the adult stem cells located in the lamina propria and, after having demonstrated that they are closely related to bone marrow mesenchymal stem cells (BM-MSC), we named them olfactory ecto-mesenchymal stem cells (OE-MSC)11.
Interestingly, when compared to BM-MSCs, OE-MSCs display a high proliferation rate, an elevated clonogenicity and an inclination to differentiate into neural cells. We took advantage of these characteristics to perform studies dedicated to unveil new candidate genes in schizophrenia and Parkinson's disease4. We and others have also shown that OE-MSCs are promising candidates for cell therapy, after a spinal cord trauma12,13, a cochlear damage14 or in an animal models of Parkinson's disease15 or amnesia16.
In this study, we present methods to biopsy olfactory mucosa in rats and humans. After collection, the lamina propria is enzymatically separated from the epithelium and stem cells are purified using an enzymatic or a non-enzymatic method. Purified olfactory stem cells can then be either grown in large numbers and banked in liquid nitrogen or induced to form spheres or differentiated into neural cells. These stem cells can also be used for comparative omics (genomic, transcriptomic, epigenomic, proteomic) studies.

We describe here a method for biopsying olfactory mucosa from rat and human nasal cavities. These biopsies can be used for either identifying molecular anomalies in brain diseases or isolating multipotent adult stem cells that can be utilized for cell transplantation in animal models of brain trauma/disease.

げっ歯類やヒトから鼻嗅覚幹細胞を単離する

The olfactory mucosa, located in the nasal cavity, is in charge of detecting odours. It is also the only nervous tissue that is exposed to the external ...

Odorant-induced Responses Recorded from Olfactory Receptor Neurons using the Suction Pipette Technique

Animals sample the odorous environment around them through the chemosensory systems located in the nasal cavity. Chemosensory signals affect complex behaviors such as food choice, predator, conspecific and mate recognition and other socially relevant cues. Olfactory receptor neurons (ORNs) are located in the dorsal part of the nasal cavity embedded in the olfactory epithelium. These bipolar neurons send an axon to the olfactory bulb (see Fig. 1, Reisert &amp; Zhao1, originally published in the Journal of General Physiology) and extend a single dendrite to the epithelial border from where cilia radiate into the mucus that covers the olfactory epithelium. The cilia contain the signal transduction machinery that ultimately leads to excitatory current influx through the ciliary transduction channels, a cyclic nucleotide-gated (CNG) channel and a Ca2+-activated Cl- channel (Fig. 1). The ensuing depolarization triggers action potential generation at the cell body2-4.
In this video we describe the use of the "suction pipette technique" to record odorant-induced responses from ORNs. This method was originally developed to record from rod photoreceptors5 and a variant of this method can be found at jove.com modified to record from mouse cone photoreceptors6. The suction pipette technique was later adapted to also record from ORNs7,8. Briefly, following dissociation of the olfactory epithelium and cell isolation, the entire cell body of an ORN is sucked into the tip of a recording pipette. The dendrite and the cilia remain exposed to the bath solution and thus accessible to solution changes to enable e.g. odorant or pharmacological blocker application. In this configuration, no access to the intracellular environment is gained (no whole-cell voltage clamp) and the intracellular voltage remains free to vary. This allows the simultaneous recording of the slow receptor current that originates at the cilia and fast action potentials fired by the cell body9. The difference in kinetics between these two signals allows them to be separated using different filter settings. This technique can be used on any wild type or knockout mouse or to record selectively from ORNs that also express GFP to label specific subsets of ORNs, e.g. expressing a given odorant receptor or ion channel.

Olfactory receptor neurons (ORNs) convert odor signals first into a receptor current that in turn triggers action potentials that are conveyed to second order neurons in the olfactory bulb. Here we describe the suction pipette technique to record simultaneously the odorant-induced receptor current and action potentials from mouse ORNs.

吸引ピペット技術を用いた嗅覚受容ニューロンから記録匂い物質誘発性応答

Animals sample the odorous environment around them through the chemosensory systems located in the nasal cavity. Chemosensory signals affect complex ...

Identification of Olfactory Volatiles using Gas Chromatography-Multi-unit Recordings (GCMR) in the Insect Antennal Lobe

All organisms inhabit a world full of sensory stimuli that determine their behavioral and physiological response to their environment. Olfaction is especially important in insects, which use their olfactory systems to respond to, and discriminate amongst, complex odor stimuli. These odors elicit behaviors that mediate processes such as reproduction and habitat selection1-3. Additionally, chemical sensing by insects mediates behaviors that are highly significant for agriculture and human health, including pollination4-6, herbivory of food crops7, and transmission of disease8,9. Identification of olfactory signals and their role in insect behavior is thus important for understanding both ecological processes and human food resources and well-being.
	To date, the identification of volatiles that drive insect behavior has been difficult and often tedious. Current techniques include gas chromatography-coupled electroantennogram recording (GC-EAG), and gas chromatography-coupled single sensillum recordings (GC-SSR)10-12. These techniques proved to be vital in the identification of bioactive compounds. We have developed a method that uses gas chromatography coupled to multi-channel electrophysiological recordings (termed 'GCMR') from neurons in the antennal lobe (AL; the insect's primary olfactory center)13,14. This state-of-the-art technique allows us to probe how odor information is represented in the insect brain. Moreover, because neural responses to odors at this level of olfactory processing are highly sensitive owing to the degree of convergence of the antenna's receptor neurons into AL neurons, AL recordings will allow the detection of active constituents of natural odors efficiently and with high sensitivity. Here we describe GCMR and give an example of its use.
	Several general steps are involved in the detection of bioactive volatiles and insect response. Volatiles first need to be collected from sources of interest (in this example we use flowers from the genus Mimulus (Phyrmaceae)) and characterized as needed using standard GC-MS techniques14-16. Insects are prepared for study using minimal dissection, after which a recording electrode is inserted into the antennal lobe and multi-channel neural recording begins. Post-processing of the neural data then reveals which particular odorants cause significant neural responses by the insect nervous system.
	Although the example we present here is specific to pollination studies, GCMR can be expanded to a wide range of study organisms and volatile sources. For instance, this method can be used in the identification of odorants attracting or repelling vector insects and crop pests. Moreover, GCMR can also be used to identify attractants for beneficial insects, such as pollinators. The technique may be expanded to non-insect subjects as well.

Identification of Olfactory Volatiles using Gas Chromatography-Multi-unit Recordings GCMR in the Insect Antennal Lobe

Olfactory cues mediate many different behaviors in insects, and are often complex mixtures comprised of tens to hundreds of volatile compounds. Using gas chromatography with multi-channel recording in the insect antennal lobe, we describe a method for the identification of bioactive compounds.

昆虫の触角葉でガスクロマトグラフィー - マルチユニットレコーディング（GCMR）を使用して、嗅覚揮発性物質の同定

All  organisms inhabit a world full of sensory stimuli that determine their  behavioral and physiological response to their environment. Olfaction is ...

In Vivo Two-photon Imaging Of Experience-dependent Molecular Changes In Cortical Neurons

The brain's ability to change in response to experience is essential for healthy brain function, and abnormalities in this process contribute to a variety of brain disorders1,2. To better understand the mechanisms by which brain circuits react to an animal's experience requires the ability to monitor the experience-dependent molecular changes in a given set of neurons, over a prolonged period of time, in the live animal. While experience and associated neural activity is known to trigger gene expression changes in neurons1,2, most of the methods to detect such changes do not allow repeated observation of the same neurons over multiple days or do not have sufficient resolution to observe individual neurons3,4. Here, we describe a method that combines in vivo two-photon microscopy with a genetically encoded fluorescent reporter to track experience-dependent gene expression changes in individual cortical neurons over the course of day-to-day experience. 
One of the well-established experience-dependent genes is Activity-regulated cytoskeletal associated protein (Arc)5,6. The transcription of Arc is rapidly and highly induced by intensified neuronal activity3, and its protein product regulates the endocytosis of glutamate receptors and long-term synaptic plasticity7. The expression of Arc has been widely used as a molecular marker to map neuronal circuits involved in specific behaviors3. In most of those studies, Arc expression was detected by in situ hybridization or immunohistochemistry in fixed brain sections. Although those methods revealed that the expression of Arc was localized to a subset of excitatory neurons after behavioral experience, how the cellular patterns of Arc expression might change with multiple episodes of repeated or distinctive experiences over days was not investigated. 
In vivo two-photon microscopy offers a powerful way to examine experience-dependent cellular changes in the living brain8,9. To enable the examination of Arc expression in live neurons by two-photon microscopy, we previously generated a knock-in mouse line in which a GFP reporter is placed under the control of the endogenous Arc promoter10. This protocol describes the surgical preparations and imaging procedures for tracking experience-dependent Arc-GFP expression patterns in neuronal ensembles in the live animal. In this method, chronic cranial windows were first implanted in Arc-GFP mice over the cortical regions of interest. Those animals were then repeatedly imaged by two-photon microscopy after desired behavioral paradigms over the course of several days. This method may be generally applicable to animals carrying other fluorescent reporters of experience-dependent molecular changes4.

In Vivo Two-photon Imaging Of Experience-dependent Molecular Changes In Cortical Neurons

Experience-dependent molecular changes in neurons are essential for the brain's ability to adapt in response to behavioral challenges. An in vivo two-photon imaging method is described here that allows the tracking of such molecular changes in individual cortical neurons through genetically encoded reporters.

皮質ニューロンにおける経験依存性分子の変化の in vivo二光子イメージングにおける

The brain's ability to change in response to experience is essential for healthy brain function, and abnormalities in this process contribute to a variety ...

Designing and Implementing Nervous System Simulations on LEGO Robots

We present a method to use the commercially available LEGO Mindstorms NXT robotics platform to test systems level neuroscience hypotheses. The first step of the method is to develop a nervous system simulation of specific reflexive behaviors of an appropriate model organism; here we use the American Lobster. Exteroceptive reflexes mediated by decussating (crossing) neural connections can explain an animal's taxis towards or away from a stimulus as described by Braitenberg and are particularly well suited for investigation using the NXT platform.1 The nervous system simulation is programmed using LabVIEW software on the LEGO Mindstorms platform. Once the nervous system is tuned properly, behavioral experiments are run on the robot and on the animal under identical environmental conditions. By controlling the sensory milieu experienced by the specimens, differences in behavioral outputs can be observed. These differences may point to specific deficiencies in the nervous system model and serve to inform the iteration of the model for the particular behavior under study. This method allows for the experimental manipulation of electronic nervous systems and serves as a way to explore neuroscience hypotheses specifically regarding the neurophysiological basis of simple innate reflexive behaviors. The LEGO Mindstorms NXT kit provides an affordable and efficient platform on which to test preliminary biomimetic robot control schemes. The approach is also well suited for the high school classroom to serve as the foundation for a hands-on inquiry-based biorobotics curriculum.

An approach to neural network modeling on the LEGO Mindstorms robotics platform is presented. The method provides a simulation tool for invertebrate neuroscience research in both the research lab and the classroom. This technique enables the investigation of biomimetic robot control principles.

LEGOロボットの神経系シミュレーションの設計と実装

We present a method to use the commercially available LEGO Mindstorms NXT robotics platform to test systems level neuroscience hypotheses. The first step ...

Whole Mount Immunolabeling of Olfactory Receptor Neurons in the Drosophila Antenna

Odorant molecules bind to their target receptors in a precise and coordinated manner. Each receptor recognizes a specific signal and relays this information to the brain. As such, determining how olfactory information is transferred to the brain, modifying both perception and behavior, merits investigation. Interestingly, there is emerging evidence that cellular transduction and transcriptional factors are involved in the diversification of olfactory receptor neuron. Here we provide a robust whole mount immunological labeling method to assay in vivo olfactory receptor neuron organization. Using this method, we identified all olfactory receptor neurons with anti-ELAV antibody, a known pan-neural marker and Or49a-mCD8::GFP, an olfactory receptor neuron specifically expressed in Nba neuron using anti-GFP antibody.

Whole Mount Immunolabeling of Olfactory Receptor Neurons in the Drosophila Antenna

Herein we describe the process of whole mount immunostaining of Drosophila antennae, which enables us to better understand the molecular mechanisms involved in the diversification of olfactory receptor neurons (ORN)s.

における嗅覚受容ニューロンのホールマウント免疫標識<em&gt;ショウジョウバエ</em&gt;アンテナ

Odorant molecules bind to their target receptors in a precise and coordinated manner. Each receptor recognizes a specific signal and relays this ...

Olfactory Assays for Mouse Models of Neurodegenerative Disease

In many neurodegenerative diseases and particularly in Parkinson&#8217;s disease, deficits in olfaction are reported to occur early in the disease process and may be a useful behavioral marker for early detection. Earlier detection in neurodegenerative disease is a major goal in the field because this is when neuroprotective therapies have the best potential to be effective. Therefore, in preclinical studies testing novel neuroprotective strategies in rodent models of neurodegenerative disease, olfactory assessment could be highly useful in determining therapeutic potential of compounds and translation to the clinic. In the present study we describe a battery of olfactory assays that are useful in measuring olfactory function in mice. The tests presented in this study were chosen because they measure olfaction abilities in mice related to food odors, social odors, and non-social odors. These tests have proven useful in characterizing novel genetic mouse models of Parkinson&#8217;s disease as well as in testing potential disease-modifying therapies.

Impairment in olfactory function is a common feature in many neurodegenerative disorders including Parkinson, Alzheimer, and Huntington diseases. In the present article, we describe a set of tests for assessing olfaction discrimination and detection in mice that can be used to measure olfactory abilities in mouse models of neurodegenerative diseases.

神経変性疾患のマウスモデルのための嗅覚アッセイ

In many neurodegenerative diseases and particularly in Parkinson&#8217;s disease, deficits in olfaction are reported to occur early in the disease process ...

Imaging Membrane Potential with Two Types of Genetically Encoded Fluorescent Voltage Sensors

Genetically encoded voltage indicators (GEVIs) have improved to the point where they are beginning to be useful for in vivo recordings. While the ultimate goal is to image neuronal activity in vivo, one must be able to image activity of a single cell to ensure successful in vivo preparations. This procedure will describe how to image membrane potential in a single cell to provide a foundation to eventually image in vivo. Here we describe methods for imaging GEVIs consisting of a voltage-sensing domain fused to either a single fluorescent protein (FP) or two fluorescent proteins capable of F&#246;rster resonance energy transfer (FRET) in vitro. Using an image splitter enables the projection of images created by two different wavelengths onto the same charge-coupled device (CCD) camera simultaneously. The image splitter positions a second filter cube in the light path. This second filter cube consists of a dichroic and two emission filters to separate the donor and acceptor fluorescent wavelengths depending on the FPs of the GEVI. This setup enables the simultaneous recording of both the acceptor and donor fluorescent partners while the membrane potential is manipulated via whole cell patch clamp configuration. When using a GEVI consisting of a single FP, the second filter cube can be removed allowing the mirrors in the image splitter to project a single image onto the CCD camera.

A method for imaging changes in membrane potential using genetically encoded voltage indicators is described.

遺伝的にコードされた蛍光電圧センサーの2種類のイメージング膜電位

Genetically encoded voltage indicators (GEVIs) have improved to the point where they are beginning to be useful for in vivo recordings. While the ultimate ...

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.

昆虫制御のロボット：移動ロボットプラットフォーム昆虫の匂い追跡能力を評価します

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