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.

O Comitê da Universidade de Ottawa Animal Care aprovou nosso protocolo experimental, que delineia os procedimentos de segurança para o pessoal que trabalha com abelhas. 1. Teste de Preparação Ambiente <ol><li> Prepare um espaço vazio (isolado quarto, ou gaiola de vôo de tela metálica coberta) de 2 mx 2 mx 2 m. NOTA: Se a sala é escolhido como o espaço de teste, certifique-se que as abelhas não podem escapar através das janelas, espaços sob as portas, e dutos de troca de ar. </li><li> Adicionar pontos de entrada pequenas (por exemplo, furos aprox. 2 centímetros de diâmetro) para a gaiola de voo em que as abelhas podem entrar e sair do espaço de teste sem obstrução. Criar um mecanismo para bloquear os pontos de acesso das abelhas para manter fora do espaço do teste durante períodos reservados para manutenção e configuração do equipamento. NOTA: Foi utilizado Bombus impatiens trabalhadores Cresson. </li><li> Conecte-se uma ou duas caixas de colônia para o espaço de teste usando um conector. Certifique-se de que uma abelha morta não pode block o conector. NOTA: Aqui, use dois tipos de estruturas de ligação: uma &quot;ponte&quot; estrutura de madeira com uma tampa superior de vidro, e um tubo de malha de arame. Eles são fáceis de limpar e que proporcionam tração para as abelhas. </li><li> Coloque dois titulares de flores artificiais no interior do espaço de teste. <ol><li> Coloque os titulares de flores no centro do espaço-teste, ou anexá-los à parede. </li><li> Ligue um leitor de RFID &quot;cabeça 2K6&quot; ao topo da porção do cilindro da flor artificial usando fita adesiva (veja a Figura 1 para posicionamento). Use um suporte de madeira de 1,2 m de altura para que anexar flores artificiais. NOTA: A parte superior do suporte deve apresentam um mecanismo de fixação em que as flores artificiais podem ser conectados. Ver Figura 2 para um desenho esquemático </li></ol></li><li> Adicione-alta frequência (min. 200 Hz) luminárias fluorescentes para iluminar adequadamente o espaço de testes. Use um reator eletrônico de alta freqüência para garantir que light flicker está acima flicker visuais limiar de fusão &#39;zangões 6. NOTA: Aqui, usar 12 lâmpadas fluorescentes de luz que produzem cerca de 1.200 lux intensidade luminosa para um espaço de 2 x 2 x 2 m. </li></ol><img alt="A Figura 1" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg" /> Figura 1. RFID desenho de flor artificial. Diagrama esquemático da flor artificial RFID usado na Experiência 1. O leitor RFID descansou no topo do cilindro aberto através do centro da flor. Padrões e posições estímulos: a. periférica-concêntrico, b. centro-concêntrico, c. -periférica radial e d. -radial central. Esta figura foi modificada de Orbán et al. 11. <img alt="A Figura 2" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" /> <strong&gt; Figura 2. Estímulo stand de exibição. Um desenho esquemático mostrando o design do stand flor estímulo artificial, e apego clipe. O clip de fixação é colada à flor artificial e é usada para conectar rapidamente e retirar os estímulos de e para as arquibancadas estímulos. Esta configuração foi utilizada no experimento de vídeo sensível ao movimento. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> 2. Bumblebee Colony Preparação <ol><li> Após a chegada de colônias encomendados comercialmente, ligar a caixa de colônia para a gaiola de vôo. </li><li> Fornecer o pólen (recolhido por abelhas a partir de uma variedade de plantas) e açúcar-água (1: 1 em volume) ad libitum até ao início das sessões de testes. <ol><li> Ferver 1 L de água e misturar no mesmo volume de açúcar para criar a solução de açúcar-água. </li><li> Adquira o pólen de um apicultor ou commercial fornecedor de colônias de abelha. Moer o pólen com um almofariz e pilão, e misture com mel e água (se necessário) para torná-lo em uma pasta úmida. </li></ol></li><li> Uma vez que a experiência se inicia, fornecer 15-40 ml de água com açúcar (quantidade proporcional ao tamanho das colónias) por dia. Continuar a fornecer pólen ad libitum. Ajuste a quantidade de açúcar-água de acordo com os níveis de armazenamento nos potes de mel. Nota: Os níveis de armazenamento de alimentos Manter baixo fornece um incentivo para que os trabalhadores deixam o ninho para procurar mais comida. </li><li> Permitir que as abelhas para entrar no ambiente de teste através da estrutura do conector, tal como descrito na etapa 1.3. NOTA: As abelhas se mover livremente entre o ninho eo ambiente de teste durante todo o experimento. </li></ol> 3. Preparação para a Observação de identificação por radiofrequência <ol><li> Iniciar a colagem de etiquetas RFID ao tórax dos trabalhadores, logo que chega a colónia, e continuar ao longo da experiência, como novo trabalhoers surgir. </li><li> Técnica de colagem <ol><li> Coloque todos os trabalhadores em recipientes individuais durante a marcação inicial. Frescos trabalhadores por aproximadamente 1 hora na geladeira (cerca de 7 ° C) para atrasá-los. NOTA: O resfriamento trabalhadores com antecedência de marcação ajuda a tornar colônias agressivos mais gerenciável. Isto minimiza a possibilidade de picadas. </li><li> Usando o aparelho de marcação e cola não tóxica (fornecido pelo provedor de marca), anexar a tag RFID para o tórax do trabalhador. As etiquetas RFID cola para os trabalhadores à medida que surgem, enquanto eles ainda estão em fase imatura (antes que eles são capazes de voar). </li><li> Espera um mínimo de 10 minutos antes de colocar o trabalhador de volta na colónia para assegurar a etiqueta RFID não pode ser removido pelo trabalhador. </li></ol></li><li> Descarte de trabalhadores que não foram marcados durante a sua fase imatura, ou trabalhadores que perderam seus tags RFID (como visto pelo resíduo de cola ou careca no tórax). NOTA: Estas abelhas podem ter experiência teve outsidenviar um e colônia. </li><li> Software leitor de RFID <ol><li> Usar um computador pessoal (PC) para configurar o software de leitura de RFID. Alterar o formato de data do sistema operacional para hh aaaa-mm-dd: mm: ss para garantir que os dados de RFID baixados são corretamente codificado. Ajuste o programa fornecido com os leitores de RFID, utilizando linguagem de programação C ++ para permitir exportar os dados no leitor RFID como Comma Separated Values ​​(CSV). </li><li> Ligue o leitor de RFID para o computador usando um RS-232 para USB conector. Faça o download dos dados para o leitor RFID periodicamente, antes que o leitor chega a capacidade de armazenamento (até 32.000 registros). Use leitores de RFID para registrar data, hora e uma cadeia exclusiva treze caráter associado a cada tag. Importe o arquivo CSV baixado em um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS). </li></ol></li></ol> 4. Artificial Flor Preparação para Leitores RFID <ol><li> Adquira azul e amarelo assar argila de uma loja de artesanato local. </li><li> Criar um blcilindro ue com um diâmetro de 1,5 cm, e cortar um 1,5 centímetros x 3 cm buraco na lateral. NOTA: O orifício do lado do cilindro vai servir de receptáculo para o leitor RFID. </li><li> Criar um cone de azul, com um diâmetro de 8 cm em uma extremidade, e 1,5 cm na outra extremidade. </li><li> Mesclar o cilindro eo cone. </li><li> Criar uma cadeia de 20 cm de comprimento e 0,5 cm de largura de argila amarela. </li><li> Cortar o fio amarelo ao tamanho, e trabalhar para o cone azul e do cilindro. NOTA: formas radiais exigirá cinco centímetros de comprimento de linhas retas e formas concêntricas exigirá 4-8 cm de comprimento linhas circulares. </li><li> Asse argila a 130 ° F até estar completamente endurecido. </li></ol> 5. Preparação para a Observação de gravação Motion-sensível Vídeo <ol><li> Comece colando etiquetas numéricas plástico colorido ao tórax das abelhas operárias, logo que a colônia chega, e continuar durante todo o experimento como novos trabalhadores emergir. </li><li> Remova todos os trabalhadores durante o Taggi inicialng sessão para assegurar que cada indivíduo recebe uma etiqueta de número. Trabalhadores lugar de volta na colônia imediatamente após a aplicação. NOTA: Ao contrário de etiquetas RFID, etiquetas numéricas são mais difíceis para os trabalhadores de remover. </li><li> À medida que novos trabalhadores emergir, marcá-los enquanto eles ainda estão imaturos. Marcação de frequência varia com o estado do ciclo colonial, mas as médias de cerca de 7-10 trabalhadores a cada 2-3 dias. Descarte de trabalhadores que não foram marcados durante a sua fase imatura porque eles podem não estar mais-flor ingênuo. </li><li> Sistema de marcação de mais trabalhadores do que números das etiquetas disponíveis NOTA: Se o experimento continua por um período de meses e várias colônias estão envolvidos, há uma boa chance de que os números de tag disponíveis acabar. Há cerca de sete cores de tag distinguíveis, cada numeradas de 1 a 99, permitindo até 693 trabalhadores simultaneamente marcados. Um experimento em execução por 3 meses usando 3-4 colônias terá bem mais de 693 trabalhadores no total, mas nunca simultaneamente vivo. &lt;ol&gt; <li> Certifique-se de que os números marcas estão posicionadas de forma sistemática (por exemplo, parte de cima do número da etiqueta é sempre alinhado com a cabeça da abelha), especialmente para os seguintes números: 6, 9, 66, 69, 99. </li><li> Remover trabalhadores mortos, e gravar seu número da etiqueta como &quot;liberado&quot;. Manter uma base de dados de números e cores que são tag &quot;disponível&quot; ou &quot;em uso&quot; para garantir que uma marca única, não é usado em vários abelhas ao mesmo tempo. NOTA: Adicionais combinações de tag pode ser produzido adicionando cores cores já existentes. Por exemplo, adicionar um ponto amarelo a um tag azul com uma caneta Sharpie pode criar novas combinações. </li></ol></li><li> Vídeo de Processamento de Dados <ol><li> Coloque duas protocolo de internet (IP) camcorders (resolução mínima da imagem 1 mp) na frente de cada exposição floral, fora do ambiente de teste (ver Figura 3). <img alt="A Figura 3" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" /> <strong&gt; Figura 3. Teste de Meio Ambiente. Uma fotografia do ambiente de teste, mostrando as duas câmaras frontais em primeiro plano, a câmara de teto entre as luminárias e os estímulos se de estímulos no meio da sala. NOTA: Uma divisória de vidro entre as câmaras de vídeo IP e as flores artificiais garante que as flores artificiais são claramente visíveis. As câmaras de vídeo IP pode ser de até 5 m de distância dos estímulos. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> </li><li> Substitua as lentes de ações com lentes vari-focal 1,8 milímetros. Essas lentes permitem zoom suficiente e se concentrar nas flores artificiais. </li><li> Coloque uma câmera IP adicional diretamente acima da flor artificial, com foco em uma área de 1-2 m na frente das flores artificiais. Esta câmara de vídeo capta pairando e antenação comportamentos. </li><li> Ligue as câmaras de vídeo IP<html> a um PC através de um controlador de interface de rede secundária (NIC), e um hub Ethernet. </li><li> Configurar o protocolo de configuração de host dinâmico do PC (DHCP) para distribuir dinamicamente endereços IP para as câmaras de vídeo IP. </li><li> Configurar um servidor de protocolo de transferência de arquivos (FTP) no PC. </li><li> Configure um processo de cliente de FTP para depositar automaticamente clips de vídeo no PC. </li><li> Configure a câmera de vídeo IP para gravar um vídeo de 10 segundos cada movimento do tempo é detectado. </li></ol></li><li> Análise videoclip <ol><li> Abra um clipe de vídeo, e ver o conteúdo frame-by-frame usando um visualizador de vídeo de escolha. </li><li> Gravar uma abelha tag plástico número, data e hora de gravação em uma planilha ou um RDBMS. Aqui, definir um pouso como as pernas de uma abelha entrar em contato com a flor artificial. NOTA: Descarte escolhas que são socialmente influenciados (pouso, enquanto outra abelha está presente no estímulo). </li></ol></li></ol>e &quot;&gt; 6. Artificial flor de Preparação para a Observação de Vídeo <ol><li> Projete propriedades visuais que utilizam um software de edição gráfica. NOTA: Certifique-se que o padrão impresso pode ser cortado e dobrado em um cone. Use cálculos geométricos para produzir a forma do entalhe, que resulta em um cone com um diâmetro de 8 cm. </li><li> Imprimir, recortar e dobrar a propriedade visual em um cone. </li><li> Clipes de fixação de cola ao estímulo (ver Figura 2). </li></ol> 7. Análise estatística <ol><li> Em ambos os experimentos, calcular uma proporção escolha para cada abelha (por exemplo, uma abelha especial feito x escolhas de uma flor, de um total de y). </li><li> Analisar essas proporções com uma bondade replicados de Fit Teste 7. NOTA: Um teste replicado G-calcula um valor de heterogeneidade (L h) que indica a quantidade de variabilidade de repetições (ou seja, cada abelha), e um valor agrupado (L p) que indica a importância global detodas as proporções escolha. Os valores G são comparados com valores χ 2 em testes de significância. </li></ol> 8. Os estímulos Apresentação Sequence <ol><li> Anexar flores artificiais para as bancas de flores no interior do espaço de teste. Altere a combinação ea localização dos estímulos apresentados em intervalos regulares de tempo (por exemplo, diariamente) para evitar os efeitos de localização. </li></ol> Rescisão 9. Estudo <ol><li> Coloque as colônias no congelador a -10 ° C durante 3 dias para matar as abelhas. </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.

A tecnologia RFID permite que estudam centenas de trabalhadores individuais com facilidade e de alta precisão, mas as características do comportamento gravado é diferente a partir de observações por seres humanos e gravações de vídeo. O comportamento de escolha registrado por RFID pode ser descrito como a exploração floral. Este é um critério muito rigoroso de preferência em comparação com critérios utilizados em outros estudos, como a abordagem 8, a entrada em um labirinto de braço 9,10, a reação da antena 8, ou pouso em um padrão de 11,12. A fim de comparar a validade das definições comportamento de escolha, e para validar o novo método de RFID para o comportamento sem recompensa, gravações de vídeo de pouso foi observada no experimento 2. Todas as medidas de escolha não são iguais: o critério de RFID como medido por entrada floral, indicou que a propriedade visual do padrão de posicionamento é mais importante para escolha de abelha, enquanto os dados de vídeo indicaram que a propriedade visual do tipo de padrão é mais importante para escolha de abelha. Um dos desafios gerais em estudar o comportamento de escolha inculto é que é muito difícil atrair flor ingênua, abelhas sem treinamento para flores artificiais que não oferecem qualquer pólen ou néctar. De fato, muitas das experiências anteriores recorreram a treinar abelhas no ambiente de testes em estímulos que são pensados ​​para ser irrelevante para o comportamento de escolha de estímulos de teste. RFID e gravações de vídeo sensíveis ao movimento superar esse obstáculo, permitindo a gravação contínua, 24 horas por dia, sem a supervisão constante do pesquisador, e aumentando o tamanho da amostra 15-20 abelhas para várias centenas de abelhas. Enquanto escolhas sem recompensa por abelhas sem formação continuam a ser uma ocorrência rara, estes novos parâmetros de projeto experimental fazer a observação possível. Outras melhorias oferecidas por estas duas técnicas incluem a eliminação do viés da amostra, a melhoria da validade externa e acompanhamento das diferenças individuais. Sample viés podem ser introduzidos quando apenas estudar uma dúzia de abelhas em uma colônia. Há diferenças significativas nas idiossincrasias comportamentais em todo os trabalhadores individuais, mesmo dentro de uma mesma colônia que são provavelmente perdida, porque só os trabalhadores são observados que acontecer a &quot;cooperar&quot; com o pesquisador em um determinado momento. Estudar 15-20 abelhas em uma colônia de 300 ou mais abelhas, representa tão pouco como 5% do total da colónia, no qual viés caso de amostragem pode ser significativo. Marcação e observar o comportamento de todos os trabalhadores elimina este problema completamente. O número de escolhas estímulos simultâneas pode também ser manipulado. Oferecemos opções binárias em nosso experimento, por motivos técnicos, mas única escolha ou vários projetos de escolha também são viáveis. Em termos de validade externa, estudando as abelhas em um ambiente de laboratório tem sido tradicionalmente muito artificial, o que tem impedido a generalização dos resultados. Por exemplo, os pesquisadores tiveram que ser present para coleta de dados, as abelhas tiveram de forragem em um ambiente de teste um por um, e os testes foram restritos a uma pequena janela de tempo. As novas técnicas descritas neste documento remover essas limitações artificiais, fazendo a observação sem supervisão e sem restrições. Finalmente, as diferenças individuais de comportamento pode ser documentado, pois podemos verificar se estas foram repetidas escolhas por uma única abelha ou por várias abelhas. Sensível ao movimento, câmaras de vídeo de alta resolução espacial têm a vantagem sobre as técnicas de RFID em termos de flexibilidade de modelos de estímulos: o aparecimento de um estímulo visual pode ser praticamente qualquer configuração ou forma, desde que a identificação do sujeito pode ser capturada em pelo menos um alguns fotogramas. Processamento de vídeos é um pouco mais demorada do que o processamento de dados de RFID, pois a identificação precisa ser lido pelo pesquisador, que exige a inspeção manual de cada videoclipe. Se o projeto de estímulo visual pode satisfazer as restrições de RLeitor FID (ou seja, as etiquetas RFID sobre a abelha deve chegar a pelo menos 3-4 mm do leitor RFID), então a tecnologia RFID tem a vantagem sobre coleta automatizada de dados em grande escala. A pesquisa qualitativa provavelmente continuará a ser favorecido por meio de análise de vídeo. Como mostrado neste experimento, os leitores de RFID podem acumular grandes conjuntos de dados, que não requer codificação manual. Os ligeiramente diferentes vantagens associadas com cada técnica sugerem que no futuro eles poderiam ser utilizados de uma forma complementar. O futuro de ambas as tecnologias pode estar na quantificação precisa dos comportamentos que ocorrem raramente. Por exemplo, uma possibilidade distinta para futuras aplicações é empregar essas técnicas em estufas e outros ambientes mais naturalistas. A combinação de naturalismo e controle experimental permitiria abordar questões que não eram possíveis antes de responder. Em termos gerais, estas técnicas oferecem duas novas formas de observar o comportamento em um um rigorosoforma eficiente nd. RFID e vídeo sensível ao movimento é um passo significativo não apenas para pesquisadores que estudam ou insetos polinizadores, mas estas técnicas também podem recorrer a outros cientistas comportamentais.

Um problema-chave no estudo de comportamento de escolha desaprendido por abelhas e as abelhas é que de flores ingênuo, trabalhadores sem treinamento não são facilmente entrar no espaço de testes em que as preferências podem ser medidos. Como resultado, muitos pesquisadores dependem de uma técnica menos do que ideal: trabalhadores pré-treinamento para alimentar dentro do espaço de teste a partir de estímulos aparentemente neutros que os pesquisadores julgam ser diferente dos estímulos experimentais. No entanto, experiências recentes têm mostrado que os estímulos que foram pensados ​​para ser neutros (ou seja, estímulos que não influenciam o comportamento de escolha subsequente em uma sessão de testes) influenciaram preferências de forma inesperada um. Os sistemas automatizados que incluem identificação por radiofrequência (RFID) 2 e gravações de vídeo com sensores de movimento podem oferecer uma oportunidade resolver este problema. O objectivo do estudo era duplo: (1) principalmente para contribuir para a literatura sobre preferências florais desaprendizados por abelhas, (2) e, secundariamente, para evaliar dois sistemas de medição de escolha, como registrado por dois dispositivos diferentes de gravação automatizadas. Dois sistemas automatizados 3 foram implementados no presente estudo para observar o comportamento de escolha desaprendido: RFID e gravações de vídeo sensíveis ao movimento. Dois elementos cruciais de ambos os sistemas são de que as escolhas não são recompensados, ea exibição de diferentes pistas visuais podem ser manipuladas. Sensível ao movimento de vídeo (alta definição, gravação em uma resolução mp) não só permite a observação contínua de trabalhadores que exploram livremente em um quarto vôo, mas é fundamental para a observação eficiente de eventos relativamente raros 4. A questão de pesquisa no experimento 1 refere-se a como as diferentes propriedades visuais interagem quando exibidos juntos. Este estudo busca explorar a importância relativa do padrão de posicionamento em relação ao tipo de padrão. Usando um projeto 2 x 2, radial (ou seja, sunburst) e concêntrica (ou seja, e do touroye) tipos de padrão são colocados central ou periférica em uma flor artificial (ver Figura 1 para exemplos de estímulos). Leitores RFID são construídas para estes estímulos de flores artificiais especialmente desenhados, e os zangões receber etiquetas RFID permitiu que nos permitem gravar cada trabalhador com etiquetas que entra o estímulo flor artificial. Observação de RFID funciona pelo mecanismo leitor (incorporada nas flores artificiais) o envio de sinais a frequências de rádio (13,56 MHz, neste caso), que são moduladas pela presença de etiquetas passivas. O leitor pode detectar e gravar estas modulações de sinais, que variam ligeiramente em todo etiquetas que permitem tag de identificação único. As questões de Experimento 2 são três. Em primeiro lugar, são flor-entrada, medida pelo RFID e desembarque, medida pelo gravações de vídeo critérios de escolha equivalentes? Escolha é medida em pontos diferentes (pouso para o vídeo, e entrada flor para RFID), o que pode traduzir-se em medidas diferentesde preferência. Em segundo lugar, qual é o efeito do centro vs posicionamento periférico? Desconhece-se se ou não os trabalhadores escolheria um padrão central, se uma combinação que consiste em dois padrões em diferentes posições radiais foram apresentadas (ver Figura 4b). Em terceiro lugar, qual é a importância relativa de posição padrão vs tipo de padrão? Em outras palavras, vai abelhas pousar em padrões do tipo padrão preferido, ou a posição padrão preferido? Abelhas podem preferir centro-radial a um padrão periférico-concêntrico, mas a preferência pode ser devido ao tipo de padrão ou o seu posicionamento central. Neste experimento, duas variáveis ​​foram colocados uns contra os outros 5 (ver Figura 4c, d). No Experimento 2, foram utilizados gravações de vídeo sensível ao movimento em estímulos flor-like. Flores artificiais foram colocados dentro de uma gaiola de vôo, e câmeras de alta definição sensível ao movimento foram apontou para estas flores de front e no topo. Mais especificamente, duas câmaras de vídeo foram posicionados de modo a capturar a vista frontal de cada um dos dois estímulos no espaço do teste. Uma câmera de vídeo adicional foi posicionado entre os estímulos para gravar pairando comportamento de cima, eo comportamento de ambas as flores artificiais capturado. Os zangões foram identificados usando o número de marcas que podem ser lidos em clipes de vídeo de alta definição. Pairando, foram observados antenação e aterragem comportamentos.

<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

Nós apresentamos dois métodos para observar o comportamento de escolha Bumblebee em um espaço de testes fechado. O primeiro método consiste na identificação por radiofrequência (RFID) leitores construídas em flores artificiais que exibem várias pistas visuais e tags RFID (ou seja, transponders passivos) colados ao tórax de trabalhadores zangão. A novidade em nossa implementação é que os leitores de RFID são construídos diretamente em flores artificiais que são capazes de exibir várias propriedades visuais distintas, como cor, tipo de padrão, freqüência espacial (ie, &quot;ocupação&quot; do padrão) e simetria (freqüência espacial e simetria não foram manipulados neste experimento). Além disso, esses displays visuais em conjunto com os sistemas automatizados são capazes de gravar o comportamento de escolha sem recompensa e sem treinamento. O segundo método consiste em comportamento de escolha de gravação em flores artificiais, usando câmeras de alta definição sensível ao movimento. Bumblebees têm etiquetas numéricas colados aos seus thoraces de identificação único. A vantagem desta aplicação sobre RFID é que, além de observar o comportamento de pouso, também pode ser observada medidas alternativas de preferência, como pairando e antenação. Ambos os métodos de automação de aumentar o controle experimental, e validade interna, permitindo que os estudos de maior escala que levam em conta as diferenças individuais. A validade externa também é melhorada, pois as abelhas podem livremente entrar e sair do ambiente de teste, sem restrições, tais como a disponibilidade de um assistente de pesquisa no local. Em comparação com a observação humana em tempo real, os métodos automatizados são mais rentáveis ​​e, possivelmente, menos propenso a erros.

Experimento 1: Os dados RFID Todos os 375 trabalhadores da colônia foram RFID tags, e 318 desses trabalhadores (85%) entraram na gaiola de vôo em algum momento durante o estudo. Um total de 197 (62% das abelhas que deixaram a colônia) visitaram pelo menos um dos quatro estímulos de flores artificiais. Definição de uma escolha A escolha foi definida como um trabalhador de entrar na flor artificial (ver Figura 1). Nós marcado este comportamento como &quot;exploração floral.&quot; Essa definição de uma escolha é mais rigoroso do que os usados ​​na literatura, que, dependendo do estudo, utilizam uma combinação de pairar, antenação ou desembarque. Exploração floral é uma definição mais rigorosa de escolha, porque exige que as abelhas não só assistir a um estímulo ao passar, antennating e pouso sobre ele, mas também por explorá-la. Gestão de dados <p class="jove_content"&gt; técnicas de RFID tem a capacidade de recolher uma quantidade enorme de dados em relação a outros métodos. Esta experiência produziu 310.221 registros. Um programa de banco de dados, como MySQL é uma ferramenta indispensável para armazenar esta quantidade de dados e igualmente importantes são as consultas SQL usados ​​para destrinchar as respostas às perguntas da pesquisa. Por exemplo, um problema é a definição de uma escolha. Os leitores de RFID foram configurados para gravar a presença de uma marcação a cada 1 ms, o que, no caso de abelhas que permaneceram dentro das flores artificiais durante minutos ou mesmo horas, pode traduzir-se em vários milhares de gravações. Nossa definição de uma escolha foi uma visita que durou pelo menos 1 ms, mas uma nova visita não seria contado até a cadeia atual de gravações foi quebrado por, pelo menos, a 1 min pausa. Resumo da experiência Bondade de quatro replicados de testes de ajuste foram realizados em todas as escolhas de &quot;sessão ingênua&quot; de abelhas para comparar escolha proportions para um valor teórico de azar 7. Sessão ingênuo de uma abelha refere-se à primeira condição de testes em que a abelha &quot;participou&quot;. Os G-testes revelam uma preferência para o posicionamento central (ver Tabela 1) e do tipo de padrão radial. A Figura 4b mostra que o padrão de preferência é invertido quando o padrão concêntrico está posicionada centralmente e o padrão radial está posicionado perifericamente. No entanto, se o posicionamento é mantido constante, como na Figura 4a e d, padrão de preferência é para o padrão radial. A Figura 4 mostra que as proporções relativas das primeiras escolhas para cada padrão para cada combinação foi comparável às proporções indicadas para todas as escolhas. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"/> Figura 4. Resultados Experimentais RFID. As frequências em tele quatro combinações diferentes da flor no Experimento 1. A barra de gráficos castanhos escuros mostrar todas as opções de sessão ingênua da abelha (eixo-y-lateral esquerdo), ea luz barras marrons indicam a primeira escolha de cada trabalhador (eixo-y-direita ). &quot;Todas as escolhas&quot; padrões comparáveis ​​mostra a &quot;primeira escolha&quot;, mas com maior poder estatístico. Os gráficos de barras que mostram o posicionamento de padrões é mais importante do que o tipo de um padrão. Um padrão posicionado centralmente foi preferido, mesmo que o tipo de padrão exibido um padrão concêntrico de outra forma menos preferível. Os asteriscos indicam uma proporção escolha que é significativamente diferente do acaso. Nota. * P &lt;0,05, ** p &lt;0,01, *** p &lt;0,001. Esta figura foi modificada de Orbán et al. 11. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Condições </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> Heterogeneidade </td><td></td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td><td></td></tr><tr><td> Centro-Radial vs Central-concêntrico </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> Peripheral-Radial vs Central-concêntrico </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> Centro-Radial vs Peripheral-concêntrico </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> Periférico-radial periférica vs-concêntrico </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> Tabela 1. </sTrong&gt; Inferência Estatística de Dados RFID. Experimento 1. Esta tabela foi modificada a partir de Orbán et al. (2013) 11. G p refere-se ao desvio significativo de uma parte do grupo do acaso, e G h refere-se aos testes de diferenças individuais ( ou seja, a heterogeneidade). Por favor, consulte o manuscrito para mais detalhes sobre os testes estatísticos. Experimento 2: Dados de Vídeo Um total de 264 escolhas foram registrados nos quatro condições ao longo de três sessões de testes. A Tabela 2 mostra o número de trabalhadores e escolhas contribuíram de cada colônia. Definição de uma escolha Os dados de vídeo permite a gravação de três tipos de comportamento de escolha: pairar, antenação e desembarque. Embora todos os três tipos de comportamentos podem ser observados, pairando e antenação são difficult associar com um número de etiqueta devido a movimentos rápidos que câmaras de vídeo com baixa resolução, ou baixa velocidade não pode gravar. É fundamental usar uma câmara de vídeo de alta definição (embora este não estava disponível para nós, o ideal é uma câmara de vídeo de alta taxa de quadro devem ser usados ​​para minimizar o desfoque) para garantir números das etiquetas que podem aparecer apenas em um pequeno número de quadros pode ser lido . Este método também foi utilizado para comparar padrões de escolha com a técnica de RFID, o qual detecta a exploração floral. Considerações de sensibilidade de movimento Uma das questões-chave na produção de uma experiência bem sucedida é a configuração das câmaras sensíveis ao movimento. Uma câmara de vídeo que é muito sensível irá gravar muitos dados que é impraticável e pode tornar-se muito caro para processar. Por exemplo, inicialmente nossa câmera foi desencadeada por vibrações regulares do edifício (por exemplo, as pessoas que passam no corredor, ar condicionado, etc.), o que resultou no 1R11; 2 pontos de dados válidos para cada 150-200 videoclipes gravados. Por outro lado, um erro ainda mais grave é uma configuração de sensibilidade baixa, o que pode perder dados de chave. É crucial para configurar todas as câmeras de vídeo da mesma forma, caso contrário, os erros de amostragem podem distorcer os resultados. Resumo da experiência Quatro bondade replicados de testes de ajuste encontrados três proporções de grupo que desviou significativamente de azar, e uma proporção global não significativo (ver Tabela 3 e Figura 5). (1) Padrão é importante: uma preferência significativa para a radial central sobre o padrão centro-concêntrica foi encontrado (ver Tabela 3). (2) Posição do padrão radial é menos importante: a apresentação da combinação centro-radial e radial periférica não mostrou nenhuma diferença significativa do acaso. (3) A-radial central e periférico combinação-concêntrica resultou numa forte preferência em direçãoé o padrão centro-radial. A combinação centro-concêntrica e periférica radial provocada preferência significativa para o padrão periférico-radial. Padrão superou localização. As diferenças individuais eram não-significativa em todas as quatro combinações (ver Tabela 3). <img alt="A Figura 5" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"/> . Figura 5. Resultados de vídeo sensível ao movimento freqüências escolha em quatro combinações diferentes da flor no Experimento 2. Os resultados mostram a importância do tipo de padrão ao longo do padrão de posicionamento: padrões radiais foram preferidos, mesmo que os padrões foram posicionados perifericamente. Os valores indicam o número de escolhas do padrão exibido. Os asteriscos indicam uma proporção escolha que é significativamente diferente do acaso. Nota. ** P &lt;0,01, *** p &lt;0,001. Esta figura foi modificada de Orbán 11. <table border = &quot;0&quot; cellpadding = &quot;0&quot; cellspacing = &quot;0&quot;&gt; <tbody><tr><td rowspan="2"> Condições </td><td> Sessão 1 </td><td colspan="2"> Sessão 2 </td><td colspan="2"> Sessão 3 </td></tr><tr><td> Colônia 1 </td><td> Colônia 2 </td><td> Colônia 3 </td><td> Colônia 4 </td><td> Colony 5 </td></tr><tr><td> Número de Trabalhadores </td><td> 45 </td><td> 7 </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> 23 </td></tr><tr><td> Nº de escolhas </td><td> 151 </td><td> 25 </td><td> 2 </td><td> 20 </td><td> 65 </td></tr></tbody></table> Tabela 2. Estatística descritiva de dados de vídeo Motion-Sensitive. Número total de escolhas registrados para as flores artificiais no Experimento 2 para cada colônia, eo número de trabalhadores que fazem essas escolhas. Este quadro foi modificado a partir Orbán et al. 11. Por favor, consulte o manuscritopara maiores detalhes. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Condições </td><td colspan="3"> Agrupada </td><td colspan="3"> Heterogeneidade </td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td></tr><tr><td> Centro-Radial vs Central-concêntrico </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> Centro-Radial vs periférica Radial </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> Periférica Radial vs Central concêntrico </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> Central Radial vs periférica concêntrico </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> Dados de Vídeo Tabela 3. Inferência Estatística Motion-Sensitive. Experimento 2. Este quadro foi modificado a partir Orbán et al. 11. G p refere-se ao desvio significativo de uma parte do grupo do acaso, e G h refere-se aos testes de diferenças individuais ( ou seja, a heterogeneidade). Por favor, consulte o manuscrito para mais detalhes sobre os testes estatísticos.

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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.

Radio Frequency Identification and Video Motion-sensível eficiente Automatizar Gravação de unrewarded escolha Comportamento por Zangões

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

radio-frequency-identification-motion-sensitive-video-efficiently

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Neuroscience

10.9K visualizações.  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.

Cedo metamórfica de Inclusão Tecnologia para o Comportamento de Monitoramento de insetos de vôo

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

Comportamento

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.

Reprodução de vídeo automatizada interativo para estudos da comunicação animal

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

Neurociência

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.

Um sistema autónomo e preciso para a detecção de padrões de emergência de insetos

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

Ambiente

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.

Condicionado tátil e Análise do Movimento de estratégias de amostragem antenais de abelhas (<em&gt; Apis 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.

Rastreando ratos em câmaras de condicionamento operantes usando uma versátil câmera de vídeo caseira e 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 ...

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.

Gravações simultâneas de longo prazo em dois estágios de processamento neuronal em comportar abelhas

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.

A Novel Behavioral Ensaio investigar as gustativas de um indivíduo, livre-se deslocam Bumble abelhas (<em&gt; Terrestris do Bombus</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.

Insect-máquina Sistema Híbrido: Controle de rádio remoto de um Beetle Livremente Aeronáutica (<em&gt; Torquata Mercynorrhina</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.

Robô controlado por insetos: uma plataforma móvel Robot avaliar a capacidade Odor-tracking de um inseto

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: Acompanhamento em tempo real dos movimentos de antena do inseto e reflexo de extensão Proboscis usando uma preparação comum e Hardware convencional

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

Radio Frequency Identification and Video Motion-sensível eficiente Automatizar Gravação de unrewarded escolha Comportamento por Zangões

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