Behavior

Phenotypic 그라디언트 따라 계란 제거 실험을 사용 하 여 그 인식의 한계를 조사

Published: August 22, 2018 doi: 10.3791/57512

Summary

이 프로토콜은 계란 제거 실험을 실행 하기 위한 지침을 제공 합니다: 실험적인 그림에 대 한 개요 기술 계란 천연 조류 계란, 현장, 실시 하 고 수집 된 데이터 분석의 색상을 흉내 낸 모델. 이 프로토콜 비교 계란 제거 실험을 실시 하기 위한 획 일 한 방법을 제공 한다.

Abstract

무리 기생충 알을 그들의 다른 여자의 둥지에 해치 고 그들의 영을 후방 호스트 부모. 공부 어떻게 가만히 기생충 그들의 영을 양육으로 호스트를 조작 하 고 호스트 기생을 검출 하는 방법 coevolutionary 생물학의 분야에서 중요 한 통찰력을 제공 합니다. 무리 기생충, 뻐꾸기 등 cowbirds, 그들은 그들의 자신의 영을 양육의 비용을 지불할 필요가 없기 때문에 진화 이점을 얻을. 그러나, 이러한 비용 기생충, 계란, 그들의 영, 그리고 성인을 포함 하 여 모든 발달 단계에 대 한 호스트 방어에 대 한 선택 합니다. 달걀 제거 실험 호스트 방어를 공부 하는 데 사용 하는 가장 일반적인 방법은 있습니다. 이 실험 동안 연구원 호스트 둥지에 실험적인 계란을 배치 하 고 모니터링 호스트 응답 하는 방법. 색상은 종종 조작, 그리고 기대 그 차별과 호스트와 실험에 그 간의 호환성의 학위의 가능성은 긍정적으로 관련. 이 종이 같은 실험의 결과 분석을 일관 된 계란 색을 만드는 방법을 설명에서 계란 제거 실험에 대 한 가이드로 제공 합니다. 특별 한 주의 잠재력이 호스트 인식에 색깔 편견을 탐구 하는 새로운 방법을 색상 그라디언트 따라 고유 색된 계란을 포함에 주어 집니다. 표준화, 없이 그것은 결과 의미 있는 방식으로; 연구 사이 비교할 수 이 필드는 표준 프로토콜 추가 실험에 대 한 점점 더 정확 하 고 비교 결과 대 한 수 있습니다.

Introduction

무리 기생충 다음 그들의 영을 인상 하 고 부모의 케어¹^,²^,³와 관련 된 비용을 지불 수 있습니다 다른 종의 둥지에 있는 그들의 계란을 낳는다. Outwit 호스트 부분 기생충을 감지 하는 기생충 및 sleuthing 편에서 호스트를 속임수의이 행위는 두 배우에 강한 선택 압력을 제공 한다. 새 무리 기생의 경우에 이질적인 기생 계란의 호스트의 인식 선택 호스트 달걀, 모방 하는 기생충에 대 한 호스트 및 기생충⁴사이 진화 군비 경쟁을 합니다. 가만히 기생 공부 coevolutionary 역학 조사를 위한 모델 시스템 이기 때문에 중요 하 고 야생⁵의사 결정 이다. 달걀 제거 실험 분야와 생태학⁶interspecific 상호 작용 조사 하기 위해 사용 하는 중요 한 도구에서 새 무리 기생 공부에 사용 되는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다.

계란 제거 실험의 과정, 연구원은 일반적으로 소개 자연 또는 계란을 모델 하 고 표준화 된 기간 동안 이러한 실험 계란에 대 한 호스트의 응답을 평가. 이러한 실험 수 둥지⁷, 사이 진짜 계란 (에서 변화 하는 모습)를 교환 하거나 염색 또는 그 계란 그림 진짜 계란 (필요에 따라 추가 패턴)와 그들의 원래 둥지⁸, 반환 또는 모델 생성의 표면 컬러⁹,¹⁰, 크기¹¹및 모양¹²안보 등 특성 조작. 다양 한 외관의 계란에 호스트 응답 계란 거절 결정¹³ 어떻게 다른 그 달걀¹⁴응답 유도 해야 도달 하는 사용 하는 정보 내용에 귀중 한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 최적의 수용 임계값 이론¹⁵ 상태 호스트 실수로 기생 계란 (수락 오류)을 수락 하거나 실수로 자신의 차이 검토 하 여 그들의 자신의 계란 (거부 오류)을 제거의 위험을 균형 해야 합니다 (또는 그 달걀의 내부 템플릿)과 기생 계란. 따라서, 수용 임계값을 넘어 호스트 결정 자극을 참을 수 너무 다르다 존재 합니다. 기생 위험 낮은 때 수용 오류의 위험이 낮습니다 때 기생의 위험이 높습니다. 따라서, 결정 특정 컨텍스트 이며 인식된 위험 변경¹⁴^,^,¹⁶¹⁷으로 적절 하 게 이동 합니다.

최적의 수용 임계값 이론 호스트 호스트와 기생충 고기에서 연속 변화에 따라 결정의 기초는 가정 합니다. 따라서, 다양 한 기생충 고기 호스트 응답 측정은 얼마나 관용 (자체 phenotypic 변이)를 가진 호스트 인구는 기생 고기의 범위를 설정 하는 데 필요한. 그러나, 거의 모든 이전 연구는 여 지 없이 그 색과 maculation 치료 (예를 들면, 모방/비 모방)에 의존 했습니다. 호스트 껍질 고기 하지 변화, 생물학적으로 실용적인 기대는, 경우에 모든 것 (흉내의 정도)에 직접 비교. 그렇지 않으면, "모방" 달걀 모델 어떻게 비슷한 그것은 호스트 계란 시간과 결과¹⁸을 비교할 때 혼란에 잠재적으로 지도할 수 있던 인구 사이 달라질 수 있습니다. 이론 기생 계란과 그들의 자신의¹⁴, 반드시 특정 기생 계란 색의 차이 기반으로 결정 하는 해당 호스트를 제안 합니다. 따라서 단일 계란 모델 형식을 사용 하 여지 않습니다 호스트 결정 임계값 또는 차별 능력, 가설을 테스트 하는 이상적인 접근 하지 않으면 그냥 눈에 띄는 차이 (JND이) 계란 모델 유형 및 개별 호스트 달걀 색은 관심의 변수입니다. 이 또한 교환 또는 색상¹⁹범위의 자연에 대 한 호스트 응답을 테스트 하려면 자연 계란을 추가 하는 실험적인 연구에 적용 됩니다. 그러나, 이러한 연구 호스트와 기생충 고기에 변화에 대 한 허용, 하는 동안 그들은 특성⁶, conspecific 계란⁷을 사용 하는 경우에 특히 발견 자연 변화에 의해 제한 됩니다.

대조적으로, 다양 한 색상의 인공 계란 연구원은 자연 변이의 제약 조건에서 (예를 들어, 그들은 응답 superstimuli²⁰을 조사할 수), 호스트 인식⁶의 한계를 조사 하도록 허용. 최근 연구는 그림 실험 계란 일치 하 고 껍질⁹ 에 별색²¹변이의 자연적인 범위를 능가 하도록 설계 하 여 호스트 응답 phenotypic 범위에 걸쳐 측정 하 소설 기법을 사용. 기본 인지 과정을 설명할 수 있는 호스트 응답 따라 그라디언트 색상으로 계란을 공부 수용 임계값¹⁵ 등 coevolved 흉내⁴, 이론적인 예측 사이의 지속적인 차이 기반 하기 때문에 특성입니다. 예를 들어 사용 하 여이 접근, Dainson 외. ²¹ 그 껍질 지상 채색 및 자리 채색 색채 대비 높은 경우 미국의 로빈 Turdus migratorius 경향이 계란을 더 강하게 거부 설립. 이 어떻게이 호스트 정보를 처리,이 경우에 구경, 통해 기생 계란을 제거할지 여부를 결정 하에 중요 한 통찰력을 제공 합니다. 페인트 혼합물을 사용자 지정, 연구원은 정확 하 게 조작할 수 실험 달걀의 색과 호스트의 계란, 사이의 유사성 다른 혼동 요인 안보 패턴¹⁰, 계란 크기²² 및 계란 등을 표준화 하는 동안 모양²³.

추가 복제 및 metareplication²⁴ 전과 최근 계란 제거 작업의 격려, 그것은 중요 한 과학자 계통 (다른 호스트 종)⁷^,²², 전체 표준화 방법론을 사용 공간 (다른 호스트 인구)⁷^,²²^,^,²⁵²⁶ 및 시간 (다른 번 식 계절)⁷^,²²^,²⁵^,²⁶ ^,²⁷, 단지 희소 하 게 수행 했다. 표준화 된²⁸ 없었던 방법론 나중 artefactual 결과²⁹^,³⁰이어질 표시 했다. 이 종이 달걀 제거 실험 연속 변화에 대 한 응답을 검사 하 고 중요 한 방법론 개념의 수를 강조 하는 이러한 유형의 복제 하고자 하는 연구자에 대 한 지침 역할: 제어 둥지의 중요성 선험적 가설, metareplication, pseudoreplication, 그리고 색상 및 스펙트럼 분석. 계란 제거 실험 조류 호스트 기생충 coevolution 분야 지배에 불구 하 고 아니 포괄적인 프로토콜은 아직 존재 한다. 따라서, 이러한 지침 남북 및 내부-실험실 반복성 어떤 가설의 진정한 시험 metareplication, 즉에 공간 계통, 전체 전체 연구를 반복 고 시간²⁴, 귀중 한 자원이 될 것을 수만 의미 해질 때 일관 된 방법²⁹^,^,³⁰³¹를 사용 하 여.

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Protocol

여기에 설명 된 모든 메서드는 기관 동물 관리 및 사용 위원회 (IACUC)의 롱 아일랜드 대학-게시물에 의해 승인 되었습니다.

1. 혼합 아크릴 물감

색을 균일 하 게 껍질 표면 전체를 커버 것은 껍질 지상 채색 혼합. 다음 레시피 보다 조금 더 두 22 mL 알루미늄 페인트 튜브를 채울 것입니다 페인트의 50 g을 만들 것입니다.
1. 블루-그린 색상을 대표 하는 파란-녹색 달걀 껍질 (예를 들어, 미국의 로빈 T. migratorius 달걀 껍질), 코발트 터키석 18.24 g를 사용 하 여 생성 빛, 코발트 터키석의 코발트 녹색과 2.86 g와 1.61 g의 titanium 흰색 6.52 g의 20.77 g 탄된 암 갈색.
2. 갈색 색상을 대표 하는 (예를 들어, 닭 갈 루스 갈 루스 domesticus 달걀 껍질) 갈색 달걀 껍질, 붉은 산화 철의 4.12 g, 카드뮴 오렌지의 9.75 g, 22.15 g 원시 암 갈색 빛의 티타늄 화이트의 13.97 g을 사용 하 여 생성 합니다.
3. 베이 지 색, 베이지색 달걀 껍질 (예:, 메 추 라 기 Coturnix japonica 달걀 껍질) 대표, 갈색 계란 색의 10.60 g, 블루-그린 색상의 8.28 g, 티타늄 화이트의 18.51 g 노란 황토의 12.61 g을 사용 하 여 생성 합니다.
4. 화이트 색상을 혼합 하지 않고 티타늄 화이트를 사용 하 여 생성 합니다.
C. japonica 메 추 라 기 계란, 갈색 계란 색의 8.38 g, 탄된 암 갈색의 26.04 g 화성 블랙의 15.59 g를 사용 하 여에 관광 명소를 나타내는 어두운 갈색 자리 색상을 혼합.
블루-녹색 갈색, 파란-녹색 및 갈색 페인트를 함께 혼합 하 고 그들의 기여를 상호로 변화 하 여에서 껍질 색 영역을 확장 하는 중간 색상을 혼합 (예:, 파란 녹색의 부분 갈색 페인트: 10:0, 9:1, 8:2, 7:3, 6:4, 5:5, 4:6, 3:7, 2:8, 1:9, 0:10, 그림 1E참조).
1. 더 많은 중간 색상을 생성 하기 위해 심지어 양의 이러한 중간 색상을 함께 혼합 하 고 독특한 색상의 원하는 번호를 만들 때까지 반복 합니다. 파란-녹색의 동등한 혼합물 및 갈색 회색 중간색을 생산할 예정 이다 하지만이 색상 흰색 또는 베이지색을 사용 하 여 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 더 정확한 색상 (예를 들어, 특정 호스트 달걀의)가 필요를 사용 하 여 모델을 혼합 하는 감법 색상 페인트의 독특한 조합 스펙트럼 반사율을 예측 하 고 낮은 생산 혼합물을 사용 하 여 그냥 두드러진 다름 (JND) 하는 원하는 색상 (참조 단계 3.3-3.7).
빈 22 mL 알루미늄 페인트 튜브에서 페인트를 저장 합니다.
1. 잘라 한 모퉁이의 작은 부분을 가진 플라스틱 샌드위치 봉지에 페인트를 놓습니다. 튜브에 비닐 봉지의 끝을 배치 하 고 테이블에 대해 부드럽게 튜브를 도청 튜브에 페인트를 짠 다.
2. 튜브 접착 가장자리를 사용 하 고 적어도 3-4 회 자체에 끝을 접는 인감.

2. 회화 계란 실험 모델

실험에 그 모델을 얻을.
1. 모델 계란 3 차원 사용 하 여 (여기서, 3D) 인쇄 프린터 또는 배포자²⁸에서 구입. 그것은 일관 된 크기의 계란을 생성 하 고²⁸모양 때문에,이 간단한 접근에 것이 좋습니다.
  참고: 모델 계란 또한 석고, 점토, 나무 또는 다른 물질에서 유행 될 수 있습니다.
기본 색상을 방해 각 계란에 티타늄 화이트의 심지어 코트를 추가 합니다.
집게를 사용 하 여 각 계란을 잡고, 유일 하 게 각 계란을 고품질 아크릴 페인트와 깨끗 한 브러쉬를 사용 하 여 원하는 색상을 페인트.
헤어 드라이어를 사용 하 여 각 갓 칠한 달걀의 건조 과정을 속도를 설정 하는 멋진.
계란은 완전히 건조 되 면 달걀에 있을 수 있습니다 어떤 범프 내려 모래는 샌드 페이퍼를 사용 합니다.
1. 2.3 단계를 반복 하 여 계란은 어떤 덩어리 없이 페인트의도 코팅. 계란 두 개 이상의 코트 필요합니다.
신중 하 게이 페인트 브러시와 함께 적용 하 고 신중 하 게 칫 솔을 가진 페인트 spattering 모델 계란에 어떤 명소를 추가 합니다. 하나의 코트만이 필요 합니다.
주의: 복제 자외선 (UV) 반사율 바란다면 UV 페인트;의 외 투를 적용 그러나,이 하지 않는 한 이러한 페인트를 사용 하 여 권한 기관, 주/지방, 및 연방 허용 하는 사무실에서 얻은 권장 하지 않습니다.

3. 색상 측정

전원 버튼을 눌러는 분석기를 켭니다.
SD 카드 슬롯 및 빨간색 키를 눌러 시스템을 취소 버튼, 링크 삽입 SD 카드 녹색 수락 버튼을 누르면 "파일 시스템"을 선택, 메뉴 버튼을 눌러 "SD 카드 찾기"를 선택 합니다. 나중에, 시간 또는 홈 버튼을 눌러 두 빨간 취소 버튼을 누릅니다.
분석기와 빛은 광섬유 케이블 연결할 소스.
1. 조명 모듈을 "광원" 이라는 말을 연결 하 고 분석기 모듈 "분석기"를 표시 하는 끝.
섬유 광섬유 프로브 끝에 프로브 팁을 삽입 합니다.
참고: 한 예 프로브 팁 인쇄 3D 프린터에는 추가 코드 파일로 사용할 수입니다. 이 개체는 선택의 손잡이 스레딩 필요 합니다.
1. 샘플 사이의 신호 대 잡음 비를 최대화 하는 측정 프로브 (예를 들어, 5 m m) 거리를 설정 합니다. 유연한 눈금자를 사용 하 여 일관 된 측정 거리를 확인 합니다.
  참고: 정확한 거리 격자 및 슬릿 폭, 광섬유 폭, 그리고 광원의 각 개별 분석기의 독특한 조합으로 달라 집니다. 모든 측정에 대 한 동일한 거리를 유지 합니다. 유연한 규칙은 추가 코드 파일로 다운로드할 수 있습니다.
2. 일치 정상적인 측정 각도 (90 °)를 사용 하 여 자연 호스트 계란 또는 모델 계란 광택 표면, 어떤 경우에 45 ° 일치 간접 측정 각도 사용 하지 않는 한. 모든 계란, 진짜와 인공, 같은 각도 사용 하 여 측정 합니다.
3. 95% 에탄올과 프로브 팁 세척.
세 번 아래쪽 버튼을 눌러 광원을 켭니다, 그리고 PX-램프 녹색 수락 버튼을 눌러, 스크롤 오른쪽 버튼을 눌러 설치 를 선택, "타이밍 컨트롤" 스크롤 마우스 오른쪽 단추를 눌러, 아래를 클릭 버튼을 세 번 선택한 후 무료 실행 눌러는 적용 단추.
1. 어떤 측정을 복용 하기 전에 적어도 15 분 동안 기다립니다.
보정 고는 분석기를 구성 합니다. 이렇게 하려면 홈 버튼을 누르면 다음 선택 왼쪽 스크롤 키를 눌러 "도구" 버튼, 메뉴 버튼을 눌러 "수동 제어"를 선택 고 "인수 매개 변수 선택" 메뉴 버튼을 눌러.
1. Boxcar를 스크롤 마우스 오른쪽 단추를 두 번, 누르고 다음 메뉴 버튼을 5 번을 눌러 기차 설정을 증가 바로 두 개의 공간으로 커서를 이동 스크롤 마우스 오른쪽 버튼을 눌러 5 스무 딩을 설정 합니다. 완료 되 면 녹색 수락 버튼을 누르면 "동의"를 선택 합니다.
2. 10 버튼, 메뉴를 눌러 다음 메뉴 버튼을 한 번 눌러 사람을 이동 하 여 스크롤 마우스 오른쪽 단추를 두 번 누르면 10의 값을 조정 하 여 두 군데 장소 오른쪽으로 이동 하 여 설정된 평균 스크롤 오른쪽 버튼 o를 눌러 배치 후부 터와 한 번 메뉴 버튼을 눌러 0이 감소. 완료 되 면 녹색 수락 버튼을 누르면 "동의"를 선택 합니다.
3. 홈 버튼을 누르면, 메뉴 버튼을 눌러 반사율 을 선택 하 고 흰색 표준에 단단히 프로브를 배치. 다음 메뉴 버튼을 눌러 표준 흰색 참조를 저장 합니다. 어두운 표준 스크롤 오른쪽 버튼을 눌러 저장 하 고 메뉴 버튼을 눌러는 반사율을 봅니다.
6 번 두 번 두 번 계란의 적도에 무딘 극 (계란의 넓은 끝), 및 날카로운 극 (좁은 끝) 근처 두 번 측정 하 여 각 달걀 껍질의 반사율을 측정 합니다. 관광 명소 또는 하지를 피할 수 있습니다 여부를 보고 해야 합니다. 실험적인 계란 뿐만 아니라 호스트의 계란에 이것을 수행 합니다.
반사율 곡선, 컬러 분석 소프트웨어²⁹를 사용 하 여 노이즈를 부드럽게 스팬 nm 부드럽게 0.25와 로컬 가중치 다항식 함수를 사용 합니다. 밝기, 같은 색상 점수 (단계 3.7)에 그 모델의 지역 사이 크게 반복 있다면, 다시 달걀 (2.2-2.6 단계); 그렇지 않으면, 전체 계란 계란 모델 채색 평균.
질문에 대 한 상대적 포토 리셉터 감도의 가장 적절 한 설정에서 결정 합니다.
참고:이 일반적인 자외선 나 바이올렛 민감한 조류, 수 또는 한 번 상대 감도³⁰^,^,³¹³²모델을 선택할 수 있습니다.
각 포토 리셉터의 양자 잡는 다³³ 계량, 단일³⁴ 와 더블 콘³⁵^,³⁶, 껍질 반사율, 포토 리셉터 감도, 및 적합 한 제품을 통합 하 여 (즉, 300-700 nm) 조류 시각적인 스펙트럼에 걸쳐 방사 스펙트럼.
1. 사용 상대 양자 조류 사면체 색상 공간³³^,³⁷내 좌표를 생성 하는 예상을 잡아. 확인, 양자 캐치와는 달리, 이러한 상대 양자 합계 1 잡는 다.
추정, JND에서, 호스트 달걀 껍질 사이 discriminability 사용 양자 캐치 (3.10 단계) 색상 (단계 2.6.1 참조)와 신경 소음 제한 visual 모델³² 를 사용 하 여 각 외국 계란의 인식된 색상 ^, ³⁸ ^, ³⁹.
1. 동일한 분 광 계 및 가능 하면 모델 계란 (3.7), 단계를 측정 하는 데 사용 하는 광원을 사용 하 여 호스트의 껍질 채색을 측정 합니다.
  참고: 실용적인 또는 병 참 술 고려 사항 만들 수 있습니다이 불가능 한, 어떤 경우에 평균 호스트 껍질 채색을 설정할 다른 둥지에서 계란을 호스트의 하위 집합을 측정.
2. 웨버 분수를 사용 하 여 0.1⁴⁰의 긴 웨이브 민감한 콘.
3. 콘의 관계 되는 풍부 그리고 더블 콘³⁰의 주요한 일원을 위한 계정.
  참고: 사용 되는 계란 색 자연 껍질 색에 그라데이션에만 있다면, 호스트와 실험적인 계란 JND 곱할 수 1 또는-1 (예를 들어, 파랑-녹색 또는 갈색, 참조 어느 극단에 차이 차별화 하 여 단계 1.1.1–1.1.2)입니다. 경우 사용 되는 계란 색이을 걸쳐 여러 그라디언트 색상 공간, 계란 perceptually 유니폼 색도 다이어그램⁴¹을 사용 하 여 인지할 수 색상 차이 요약 합니다. 이 유형의 다이어그램 내의 좌표 방향 및 인식된 색상 차이 실험 계란의 크기를 설명 하 고 호스트 계란 색 및 이러한 추가 분석에 사용할 수 있습니다.

4. 현장 작업

공부를 종을 결정 합니다.
참고: 고려해 야 할 요소 포함 (하지만 제한 되지 않는다) 호스트 또는 기생충 종 및 호스트 인지는 파악⁴² 또는 펑크⁴³ rejecter, 사용 되는 계란의 종류에 영향을 미칠 것입니다 풍부 (예를 들어, 하드를 사용 하지 마십시오 인공 모델 계란 빵 꾸 분리기⁴⁴).
체계적으로 연구 영역에 둥지에 대 한 검색. 일부 종⁴⁵에 합리적인 출발점을 제공할 수 있는 이전 중첩 레코드를 확인 합니다.
참고: 표시 마커 또는 신고 포식⁴⁶;의 위험을 증가할 수 있다 따라서, 휴대용 GPS를 대신 사용 하십시오.
매일 직접 또는 비디오 녹화 방법을 사용 하 여 (단계 4.4); 실험의 시작까지 각 호스트 달걀의 존재를 기록 하는 그 둥지를 모니터링 예를 들어 1 일 클러치 완료 후입니다.
참고: 실험 결론 (단계 4.6) 때까지 계속 됩니다이 매일 모니터링.
1. 성인 경보 전화 수신 하 고 그들은 계속 30 이상 지역을 떠나 s. 경우 어떤 잠재적인 둥지 육 식 동물, 특히 경우 (예를 들어, corvid) 시각 지향적인된 프레데터 둥지를 접근 하지 마십시오.
2. 즉, 서로 다른 위치에서 접근 및 허가 둥지 포유류 포식 자 둥지에 직접 화학 신호를 따라 갈 수 없어 그래서 둥지, 과거 걸어.
  참고:이 방법은 수 있습니다 가능한 일부 서식 지, 즉 조밀한 갈 대 침대에서.
3. 항상 둥지 및 둥지 주변에 물리적 방해를 최소화 합니다.
4. 얻지 않는다 둥지 주변 둥지 건물 기간 동안 많은 새 포기 하는 것은 둥지 들은 계란-누워⁴⁶이전 방해 때문에.
부드럽게 둥지의 컵의 측에 그것을 밀어서 호스트의 둥지에 실험적인 달걀을 추가 합니다. 그것은 호스트의 계란을 손상 시킬 수 실험 모델을 드롭하지 않습니다.
참고: 치료를 임의로 할당 합니다.
1. 경우 호스트 부모 근처에 남아 있고 따라서 인공 기생⁴⁷의 행위를 목격 하는 기회를 있다 기록. 기록 및 통계 호스트 둥지⁴⁷에서 플러시 했습니다 여부를 나타내는 변수에 대 한 제어. 부모는 멀리 동안 달걀 소개를 실시 합니다.
2. 시스템에 기생충 제거 호스트 달걀 호스트 달걀을 수집 합니다.
  참고:이 않을 수 있습니다 어디 계란 제거 영향을 주지 않습니다 실험 계란²²호스트 응답 호스트에 필요한.
사용 된 제어 둥지 (둥지 방문, 확인 하 고 처리 하지만 더 실험적인 계란 계란 추가 또는 교환)의 자연 둥지 이탈 속도 확인 하. (4.5.1 단계 참조) 실험 둥지에서 제거 하 여 경우에 제어 둥지에서 호스트 계란을 제거 합니다.
참고: 중요 한 때문입니다 황폐 특정 외국 계란을 대상으로 응답 하지 않을 수 있습니다 하지만 다른 계란 종류에 대 한 응답을 수 있습니다.
1. 선택한 제어 둥지 선험적 수 알려진 또는 예상 샘플 크기에 따라 효과 예상 합니다. 둥지 도망 실험 계란 호스트 응답 인지 여부의 통계 결정 (5.1 단계)를 얻을 수 있습니다 때까지 제어 둥지로 모든 n^번째 둥지를 지정 합니다.
  참고: 호스트 계란 제거 되 면 호스트 계란 실험 치료에서의 동일한 수를 제거, 하나의 호스트, 5 s 및 다음 바꾸기에 대 한 손에 계란 및 둥지 치료 둥지로 시간의 동일한 길이 남아. 호스트 계란 제거 되지 않습니다 경우 보유 한 호스트 5 s 및 다음 바꾸기에 대 한 손에 계란, 실험적인 둥지에서 보낸 시간 동안 둥지에 남아 (예를 들어, 10 s).
컨트롤을 포함 하는 각 호스트의 둥지에서 응답을 확인 하기 위해 충분히 둥지를 다시. 실험 조작의 몇 시간 이내에 둥지를 확인 하십시오.
참고: 일부 수 종, 거부 발생할 수 있습니다; 실험 기생으로 같은 날에 따라서, 그것은⁴⁸실험 조작 몇 시간 이내에 둥지를 확인 하는 것이 중요입니다.
1. 둥지 또는 클러치와 직접 접촉을 피하기 위해 망원경 거울을 둥지를 확인할 때 사용 합니다.
2. 이 nestlings를 계란⁴⁶위험을 증가 시킬 수 있기 때문에 심한 날씨 (비, 열, 또는 감기)에 관측을 하지 마십시오.
3. 호스트 소개 계란 대응 하고있다 또는 일정 한 양의 시간 경과 때까지 매일 검사를 수행 합니다.
  참고: 규칙에 따라 5-6 일 동안 둥지에 남아 있는 계란 호스트 간주 됩니다 수락자²²; 그러나, 일부 호스트 개인도 나중⁴⁹ 반응 하 고 이러한 응답의 생략 반드시 계란 거절 속도 견적 편견. 이상적으로, 연구원은 그들의 시스템에 거절을 대기의 위 95 %family-wise 신뢰 구간 확인 하 고 그들의 조건으로 이것을 사용 해야 합니다.

5. 통계 분석

피셔의 정확한 테스트를 사용 하 여 완벽 하 게 무작위 연구에서 (즉, 실험 및 제어 둥지 완벽 하 게 산재 및 따라서 날짜, 클러치 또는 둥지 이탈에 영향을 미칠 것으로 알려져 다른 매개 변수를 놓기에서 차이가 없습니다)의 수를 비교 하 제어 (4.5 단계) 및 치료 둥지 사이 도망. 그렇지 않으면, 일반적으로 더 신중한 접근으로와 잠재적으로 관련 covariates (아래 참조), 일반화 된 선형 모형 (GLM)를 사용 합니다.
1. 만약 실험 둥지 제어 둥지 보다 상당히 높은 이탈 률, 코드 모두 계란을 제거 하 고 버려진된 계란으로 '거부'.
  참고: 규칙에 따라 호스트는 '거부' 계란 그것은 기생 하는 계란을 인정 했다 고 하거나 그것을 제거 또는 (전체 둥지)와 그것을 포기.
2. 이탈 속도 실험 사이 다 고 제어 하지 않는 경우에 둥지, 분석에서 도망 제외 되지 않기 때문에 호스트 응답 기생 및 코드 응답을 '배출'로.
  참고: 규칙에 따라, '퇴장'은 달걀 실제로 그것의 둥지에서 제거 되었습니다 때 합니다.
3. 기록 날짜 및 시간 때 호스트 계란을 거부 했다. 찾는 단계 5.1.1–5.1.2에 따라 응답 변수 레코딩하시오
피셔의 정확한 시험, 그것의 관련 된 확율 비율, 그리고 그것의 적절 한 신뢰 구간 보고.
(예를 들어, 단계 5.4-5.5) 예측 모델에 추가 됩니다 어떤 의미 있는 covariates에 결정 합니다.
1. 코딩 (예를 들어, 연속, 범주, 또는 서 수)의 각 covariate 지정 합니다.
2. 서 수 일 내로 코드 날짜 및 잠재적인 제거를 년 이내에 별도로 센터 날짜 년 또는 계절⁷^,⁴⁷^,^,⁵⁰⁵¹변형으로 인해 혼동.
3. 어떤 covariates 모델 출력에 그들의 낮은 순서 용어 쉽게 해석에 대 한 허용 하는 상호 작용에 관련 된 센터.
  참고: 연구 간의 효과의 간단 비교 있으며 때로는 모델 융합을 향상 시킬 수 있습니다 covariates 스케일링.
호스트 응답을 예측 (추출 또는 거부 vs 허용) 이항 오류 배포와 로짓 링크 함수 일반화 된 선형 모형 (GLM) 또는 일반화 된 선형 혼합된 모형 (GLMM)를 사용 하 여.
참고: GLM 또는 GLMM 사이 선택, 데이터에 따라 달라 집니다 그리고 무작위 효과 (예를 들어, 둥지 ID, 년)을 포함 하는 경우. 무작위 요인 적어도 5 수준을 달리 분산 가능성이 잘못 될 추정⁵²는 있어야 합니다.
1. 분산의 부분 선형 모델⁵³^,⁵⁴에 의해 설명 되었다 표시를 결정 (일반적으로 R²) 계수를 보고 합니다.
링크를 로그 하 고 얼마나 오래 걸리는 실험 기생 한 GLM 부정적인 이항 오류 분포 (또는 포아송 오류 메일 데이터는 overdispersed 경우) 사용 하 여 응답 하도록 새 예측할.
참고: 연구원 '대기 시간 응답,' 계란 실험 당일 거부는 0의 대기 시간을 일, 정밀 보고로 응답을 새에 대 한 소요 되는 시간 길이를 참조 하십시오. 너무 많은 0 응답 변수 모델 (> 50%) 0-비정상적 사용 또는 장애물 모델⁵⁵.
모델 예측 데이터 만족 하는 경우 확인 하는 진단 도구⁵⁶ 를 설명 하는 분산 모델의 어떤 비율 계량 모델 요약 통계 보고서를 사용 하 여 ^, ⁵⁷. 결정 (일반적으로 R²) 계수를 보고 단계 5.4.2를 참조 하십시오.
1. 부정적인 이항 모델 논집 논집 플롯을 생성 하 고 장착 되어 값에 대 한 피어슨 오차를 플롯 하 여 그래픽 유효성 검사를 사용 하 여 확인 합니다.
  참고: 잘 실행된 모델 outliers 또는 예기치 않은 패턴⁵⁵해야한다.
2. Hosmer Lemeshow 테스트 및 진단 도구의 전체 집합을 포함 하는 'binomTools'⁵⁸ R 패키지에서 사용할 수 있는 다른 진단 등 세상의 맞춤 테스트를 사용 하 여 이항 모델을 확인 합니다.
일관성과 연구 사이 comparability 목적으로 일관 된 covariates에 대 한 제어를 고려 하십시오.
참고: 일반적인 covariates 것 클러치 크기²², 날짜⁵⁹누워, 나이 조작⁴⁹, 중첩 여부 호스트 둥지 또는 하지⁴⁷에서 플러시 되었습니다. 많은, 특히 초기 연구 팬 들은 어떤 covariates의 정보를 사용 하지 않았다. 저자 또한 양적 부족 covariates 이러한 연구에 비해 그들의 결과 만들기 위해 covariates 없이 계란 종류 (또는 다양 한 그라디언트)의 효과 분석 해야 합니다.
1. 정보 이론적인 접근을 사용 하 고 평균 호스트 동작⁶⁰을 설명 하는 많은 잠재적인 모델의 결과 보고.
  참고: 또는, 모델 선택 알고리즘⁶¹단계별 회귀 분석을 사용 합니다. 연구원은 미리 정의 된 조건 (예를 들어, 조정 R², Mallows' C_p, 아카이 케의 정보 기준, 슈왈츠의 BIC, 또는 p-값)을 사용 하 고 (일반적인 covariates)와 전체 모델 및 최종 축소 모델을 제공 해야 합니다.

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Representative Results

화려한 달걀 모델 생성

사용자 정의 페인트 혼합물과 자연 계란의 반사율 스펙트럼은 그림 1A-D에 표시 됩니다. 가만히 기생 연구에 사용 되는 페인트 혼합물 자연 반사율 측정 스펙트럼 모양 (색) 및 크기 (밝기)와 밀접 하 게 일치 해야 합니다. 달성 하는 경우 자연 계란 색으로 실험 계란의 색상 호스트에 의해 인식 해야 합니다. 호스트 인식 평가,이 reflectances 관련 조류 색상 공간으로 변환 한다. 이렇게 하려면 이러한 반사율 스펙트럼의 제품 태양 irradiance 및 포토 리셉터 감도 양자 띈다³³계산을 통합할 수 있습니다. 새 색상 인식은 새 4, 보다는 오히려 3 개의 대뇌를 사용 하 여 색을 보기 때문에 인간, 다릅니다. 이 4 개의 수용 체에서 양자 캐치 각 정점은 특정 포토 리셉터의 상대 자극을 나타냅니다 사면체 색상 공간 (그림 1E) 좌표에 변형 될 수 있다: 자외선, 짧은, 중간 및 장기 파장에 민감한 대뇌³⁷ 이 공간 내에서 좌표는 상대적으로 조류 eggshells⁶²의 색상에 대해 제한 된 phenotypic 다양 한 색상, 색상을 비교 하는 방법을 제공 합니다. 이러한 계란 자연 나타납니다 그 공간 내의 그들의 좌표 결정 하기 때문에 실험 계란 색 공간에서 색상을 플롯 하는 것이 중요 합니다. 그림 1 에서는 사용자 지정 페인트 ( 그림 1A-D에 표시 된 반사율 스펙트럼과 일치 하는 다채로운 점, 편지)의 색상을이 종이 자연 새 껍질 색상 비교에 설명 되어 있습니다. 이 새로운 접근 방식을 새로운 실험적인 디자인을 위한 기회를 제공 하 고 호스트 계란 인식에 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다.

껍질 색에 대 한 호스트 응답 측정

하나를 제외한 모든⁹ 이전 연구 호스트 응답 특성이 서로, 예를 들면, 기생 달걀의 차이 가정는 명시적으로 또는 암시적으로, 그들의 자신의 절대 또는 대칭 방식 (그림 2, 점선). 이 차이가 보통 변화 한다 동일 (0)에서 무한히 다른; 그러나, 대부분 특성 여러 차원에 따라 변화 하 고 있다 그들의 응답을 가정 하는 선험적 이유 phenotypic 공간에 걸쳐 유사 해야 없습니다. 그들의 전체 phenotypic 범위 (그림 2, 고체)에서 특성을 조작 하는 연구는이 가정을 테스트할 수 있습니다. 대 한 두 개의 Turdus 종, 핸 리 외. ⁹ 발견 둘 다 동등 하 게 다른 호스트의, 갈색 및 파랑-녹색 계란 사이 갈색 계란 거부 될 확률이. 달걀 모델 표준 조류 색상 공간 (그림 1E) 내에서 알려진된 좌표를 사용 하 여 연구원의 자연 phenotypic 범위 내에서 작동 수 있습니다 또는 호스트 응답을 탐구 하는 phenotypic 범위 (예를 들어, 청록색으로 또는 갈색) 그리고 호스트 인식의 인식 한계를 조사. 이러한 접근 방식은 호스트의 응답을 이해 하는 컨텍스트를 (phenotypic 공간에 따라)을 제공 합니다.

껍질 별색 호스트 응답 측정

최근 연구²¹ 미국 울새는 더 때 그들은 그 장소 (그림 3) 달걀 껍질의 블루-그린 색상 보다 browner 인식 발견된 실험 계란을 거부할 가능성이 보였다. 이 호스트 얼룩이 계란, 하지만 그들의 기생충 브라운 향하고 cowbird Molothrus ater 는 갈색 반점 이며 따라서이 결정 규칙 것 적응 합니다. 이러한 연구 결과 미국 울새 두 지상 색깔 및 명소¹³;에 대 한 결정을 기반으로 나타났습니다 이전 결과 강화 그러나, 한 색 그라데이션 Dainson 외 에 걸쳐 그들의 응답을 측정 하 여 미국 울새 계란 거절 결정²¹에서 지상 및 별색 사이 색채 대비를 사용 설정할 수 있었다. 이러한 연속 변이 착 색에 사용 하는 실험적인 디자인 감각 호스트의 역할을 탐구 하는 연구자 및 지 각 메커니즘에 달걀 인식 더 철저 하 게 합니다.

그림 1: 자연 조류와 인공 껍질 색에 대표적인 유사. 평균 10 분 광 반사율의 측정 (A)는 블루-그린, 베이 지 (B), (C) 갈색, (D) 화이트, 그리고 (E) 진짜 계란의 반사율 함께 어두운 갈색 페인트 혼합물 (1.2.1 1.2.5, 실선) 비슷한 모양으로: (A) 미국의 로빈 T. migratorius, (B) 메 추 라 기 C. japonica, 브라운 (C)와 (D) 국내 닭고기 달걀 갈 루스 g. domesticus (파선) 백색. (D) 자외선 반사율에 피크⁶⁷표 피 제거 예정 이다. 진짜 계란을 왼쪽에 왼쪽 및 인공적인 계란에 사진 삽입 ("인공" 위의 막대 1 cm를 나타냅니다). 진짜 메 추 라 기 달걀 (인세트 B)의 이미지는 로저 Culos 4.0 으로 CC라이선스에 의해 촬영 사진에서 수정 되었습니다. 우리가 설명 삽입 이미지 성인 조류 (조류의 사진 크레딧 insets A D 각각: 토마스 쿡, 잉 그리드 Taylar CC에 의해 2.0, Sherool및 Dejungen CC BY SA3.0에서). 조류 인식된 색상 또한 평균 자외선에 민감한 조류 뷰어 (E) 조류 사면체 색상 공간 내에서 구성 됩니다. 정점 상대 자극의 자외선 (U), 짧은 (S), 중간 (M), 그리고 긴 (L) 파장에 민감한 대뇌를 나타냅니다. 회색 점 대표 자연 조류 계란의 색상 전체 계통 발생 다양성⁶⁶에서⁶⁸이전 게시 된 데이터 다채로운 점 나타냅니다 사용자 정의 페인트 정립 여기 (1.1.1 ~ 1.2 단계)의 색상 및 작은 단단한 점 중간 색상을 (1.3 단계)을 나타냅니다. 다채로운 점 옆에 기울임꼴 문자 (e) 메 추 라 기 계란에서 어두운 장소를 참조 하는 동안이 그림에 표시 된 스펙트럼 reflectances를 참조 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 2: 변수 껍질 채색 달걀의 대표적인 호스트 계란 거부. 전통적으로, 호스트에 대 한 예측된 (파선된) 거절 확률은 기반 호스트의 계란 및 외국 계란의 차이 인식 하는 절대 (즉, 외국 계란은 더 다른 응답 그 달걀을 더 높습니다, 상관 없이 색 공간에서 차이의 방향). 이 연습 호스트의 자신의 계란 색에 자연 변화를 무시합니다. 그러나, 그것은 더 많은 가능성이 그 미국 울새 (N = 52) 동등 하 게 비슷하지 파란-녹색 계란 (실선) 보다 갈색 계란 phenotypic 그라데이션⁹에서 호스트 응답을 검사의 중요성을 강조 하는 거부 합니다. 이 그림은 핸 리 외 에서 수정 된 ⁹ 및 이러한 데이터⁶⁵ CC에 의해 4.0에서 허용 된다. 삽입 된 계란 대표 색상 범위, 하지만 그들의 위치는 대략. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 3: 변수 자리 채색 달걀의 대표적인 호스트 계란 거부. 실험 모델 계란에 별색 및 이러한 모델의 지상 색깔 사이 색채 대비 (JND) 호스트 응답 예측 (0 = 수용, 1 = 방출) 미국 로빈에. 이 그림 Dainson 그 외 여러분 에서 수정 되었습니다. ²¹. 인세트 계란 대표 자리 채색 사용에 유사 하지만 그들의 위치는 대략. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

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Discussion

계란 제거 실험 무리 기생충-호스트 coevolution⁶⁶를 공부 하는 가장 일반적인 방법 이지만, 재료, 기술, 또는 프로토콜 표준화에 공동된 노력 부족은. 이것은 특히 메타 분석에 대 한 문제가입니다. 지금까지 호스트 계란 거절의 우리의 지식, 아니 메타-분석 연구⁶⁷^,⁶⁸, 모방 또는 비 모방으로 간주 됩니다 포함 한 가운데 방법론 불일치에 대 한 제어 했다. (인간 기준) 모방 계란 겉보기 비 모방 것 들⁶⁹, 인간의 색상 분류는 부적당 한 및 추론에 대 한 부적 절 한 것을 보여주는 것 보다 더 자주 호스트에 의해 거부 될 수 있습니다 때문에이 중요 한 문제를 나타냅니다에 관한 조류 인지¹⁸. 또한, 메타-분석 무시는 종의 동일한 호스트, 일부 연구 도망 다르게 처리, 응답²² 로 계산 또는 분석⁷^,⁶⁷^, 에서 그들을 제외 하 고⁶⁸. 또한, 연구는 둘 다 사용이 분류 다른 달걀 모델 유형⁷⁰사이 그릇 된 비교 발생할 수 있습니다 비 모방 또는 모방 계란으로 계란 모델 misclassifying. 연구¹^,⁷⁰ 의 차이점 연구 설계 (예를 들어, 모델 계란 종류)에 두 차이 또는 모두 알 수 없는 정도; 인구 차이 반영 될 수 있습니다. 이 차이의 명확한 해석을 방지 하 고 null 및 대체 가설을 거부 하는 걸로. 이 프로토콜 거부 실험, 계란에 대 한 표준화 된 접근을 제공 하 고 특히 강조 하는 착 색 하 고 그 모델의 색상을 측정. 다음 또는 적응 (그리고 적절 하 게 보고)이이 프로토콜 생산적인 과학적인 논쟁, 간 연구 비교, 및 연구의이 분야에서 미래 진행에 필요한 방법론 표준화를 홍보 해야 합니다.

때문에 껍질 채색 두 안료, protoporphyrin IX 나타나는 갈색, 그리고 biliverdin IXα 블루-그린⁶²^,^,⁷¹⁷²게재, 껍질 색깔만 차지 조류 비전의 작은 부분에 의해 결정 됩니다 ⁶².이 변화는 신중 하 게 자연 껍질 색을 일치 하는 아크릴 물감을 공식화를 통해 복제 될 수 있습니다 그리고이 호스트 인식 메커니즘의 더 나은 이해로 이어질 것입니다. 예를 들어 Turdus 호스트 더 파란-녹색 계란 보다 갈색 계란을 거부할 가능성이, 불구 하 고 절대가 외국 계란의 색상 차이 인식 및 그들의 소유 하는 (그림 2). 응답 색상 그라디언트 따라 색 계란을 상당히 다를, 정확 하 게 생성 하 고 계란 제거 실험에 사용 되는 색상 재현의 중요성을 강조. 자리 착 색에도 변화는 호스트 응답 (그림 3)²¹에서 눈에 띄는 차이에서 발생할 수 있습니다. 이 접근을 사용 하 여 연구원 수 더 체계적으로 호스트 인식의 한계를 조사 반음계의 상대적 중요도 폭로 하 고 알리는 광도 경로 호스트 결정.

이 방법은 호스트 응답 phenotypic 범위에 걸쳐 측정에 대 한 제공 혜택에도 불구 하 고 그것은 모든 가설을 테스트 하기 위한 적합 하지 않습니다. 거부 요금은 특히 간 인구 비교에 대 한 가설 테스트에 필요한 경우 하나 이상의 일치 달걀 모델 유형을 사용 하 여 적은 비용과 까다로운 접근 일 것입니다. 예를 들어 특정 기생 계란 동 질 다 상 특정 달걀 모델 유형 대표를 제시, 역사적이 고 현대적인 선택 압력⁷³에 대 한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 제거 비율을 계산 불가능 때 각 계란은 독특한 색상; 그러나, 잠재적인 기생 계란 색상의 범위에 걸쳐 호스트 응답 측정 결정 임계값 및 차별 능력에 관련 된 질문에 대 한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 특히,이 방법은 연구자 호스트의 그 차별을 능력 측정에 대 한 도구를 제공 합니다. 이 프로토콜 표준화 어느 접근에 사용 되는 달걀 모델의 색상 수 있도록 페인트 요리법을 설명 합니다. 또한, 선택 하는 접근에 연구원은 페인트 그들은 그들의 달걀 모델 착 색에 사용 하 고 신중 하 게 그 색상을 계량 한다을 보고 해야 합니다. 이 상호 연구 비교 및 메타 분석을 강화 해야 합니다.

연속 색상, 패턴, 크기 또는 모양 특성을 가진 계란 제거 연구 조류 시각적 인식 모델링⁶⁹^, 의 지금 표준 사용에 조류 호스트-기생충-군비 연구의 분야를 혁명을 일으켰다⁷⁴. 지금 일부 호스트 자신과 외국 계란 계란 인식, 절대 지 각 차이만 사용 하지 않습니다 하지만 대신 조류의 phenotypic 그라데이션 따라 이러한 차이의 방향에 따라 거절 결정 기반 증거가 있다 껍질 색⁹. 미래 연구를 새 무리 기생충의 호스트 수 있습니다 인식 하 고 자연 및 인공적인 계란 색 비 계란 인식 컨텍스트 사이 차별 habituation/dishabituation 또는 조작 훈련 연구를 사용 해야 합니다. 또한,이 같은 실험 전류-역사-, 및 비-호스트 coevolutionary 팔 경주에서 감각 메커니즘의 역할을 강조 것 인공 달걀 껍질에서 자연 구별할 수 있습니다. 여부 공개 수 있습니다. 마지막으로, 적절 하 게 통합 하 고 조류의 UV 구성 요소를 복제 채색 계란 및 계란 제거 연구에 maculation는 미래 연구⁷⁵;에 의해 극복 하기 위해 필요한 도전 이것은 UV 기반 계란 색 신호 대표 perceptually 돌출 또는 독특한 큐 계란 인식과 새 무리 기생충의 호스트에 거절에 대 한 여부를 평가 하는 데 필요한 됩니다. 이 일관 된 프로토콜을 사용 하 여 연구원은 새로운 실험을 만들 수 있으며 더 쉽게 해석 하 고 그들의 연구 결과⁶^,²⁹^,^,³⁰³¹비교.

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Disclosures

대양 광학이이 원고에 대 한 페이지의 비용을 투자 했다.

Acknowledgments

MEH HJ 반 다니엘 교수 일리노이 대학, 어바나-샴페인에 의해 투자 되었다. 또한, 자금에 대 한 우리 감사 합니다 (M.E.H. T.G.)를 인간 프론티어 과학 프로그램 및 유럽 사회 기금 및 체코 공화국의 국가 예산 프로젝트 아니오. (하 T.G.) CZ.1.07/2.3.00/30.0041입니다. 우리 감사 바다 광학 출판 비용을 커버.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Replicator Mini +	Makerbot
Professional Acrylic Paint Cobalt Turquoise Light	Winsor & Newton	28382
Professional Acrylic Paint Titanium White	Winsor & Newton	28489
Professional Acrylic Paint Cobalt Green	Winsor & Newton	28381
Professional Acrylic Paint Cobalt Turquoise	Winsor & Newton	28449
Professional Acrylic Paint Burnt Umber	Winsor & Newton	28433
Professional Acrylic Paint Red Iron Oxide	Winsor & Newton	28486
Professional Acrylic Paint Cadmium Orange	Winsor & Newton	28437
Professional Acrylic Paint Raw Umber Light	Winsor & Newton	28391
Professional Acrylic Paint Yellow Ochre	Winsor & Newton	28491
Professional Acrylic Paint Mars Black	Winsor & Newton	28460
Paint Brush	Utrecht	206-FB	Filbert brush
Paint Brush	Utrecht	206-F	Flat brush
Hair Dryer	Oster	202
Fiber optic cables	Ocean Optics Inc.	OCF-103813	1 m custom bifurcating fiber optic assembly with blue zip tube (PVDF), 3.8mm nominal OD jeacketing and 2 legs
Spectrometer	Ocean Optics Inc.	Jaz	Spectrometer unit with a 50 um slit width, installed with a 200-850 nm detector (DET2B-200-850), and grating option # 2.
Battery and SD card module for spectrometer	Ocean Optics Inc.	Jaz-B
Light source	Ocean Optics Inc.	Jaz-PX	A pulsed xenon light source
White standard	Ocean Optics Inc.	WS-1-SL	made from Spectralon
OHAUS Adventurer Pro Scale	OHAUS	AV114C	A precision microbalance
Gemini-20 portable scale	AWS	Gemini-20	A standard scale
Empty Aluminum Paint Tubes (22 ml)	Creative Mark	NA
Telescopic mirror	SE	8014TM
GPS	Garmin	Oregon 600
220-grit sandpaper	3M	21220-SBP-15	very fine sandpaper
400-grit sandpaper	3M	20400-SBP-5	very fine sandpaper
color analysis software: ‘pavo’, an R package	for use in, R: A language and environment for statistical computing	v 1.3.1	https://cran.r-project.org/web/packages/pavo/index.html
UV clear transparent	Flock off!	UV-001	A transparent ultraviolet paint
Plastic sandwich bags	Ziploc		Regular plastic sandwich bags from Ziploc that can be purchased at the supermarket.
Kimwipes	Kimberly-Clark Professional	34120	11 x 21 cm kimwipes
Toothbrush	Colgate		Toothbrush

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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Behavior

Phenotypic 그라디언트 따라 계란 제거 실험을 사용 하 여 그 인식의 한계를 조사

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Representative Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgments

Materials

References

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