2017年12月25日
本实验方案描述了使用新型软件 SwarmSight,通过普通计算机对常规网络摄像头视频中的昆虫触角和喙的位置进行逐帧追踪的步骤。该软件免费且开源,处理速度比人工快约120倍,且准确度高于人工。
本实验的总体目标是利用开源的群体行为分析软件,结合常规的摄像机和计算机硬件,快速测量常见动物准备状态下昆虫触角和喙的运动。这些方法可用于快速获得触角和喙运动的高分辨率数据。应用这些技术有助于阐明触角和喙的运动如何响应化学、发育及遗传操作而发生变化。
该技术的主要优势在于,它能够利用免费软件快速测量运动,且无需复杂的视频或计算机硬件。尽管该方法可为蜜蜂对气味的反应提供见解,但也可应用于其他昆虫系统。首先,使用小瓶从蜂巢入口处采集工蜂,并将小瓶短暂放入冰水混合物中。
用胶带将每只蜜蜂固定在束缚管中,然后在管的顶部覆盖胶带以遮住足部。确保从束缚管顶部无法看到蜜蜂的足部。接下来,在解剖显微镜下,使用低温烙铁将加热融化的石蜡涂在每只蜜蜂头部的背面,以固定其头部。
使用细杆将触角从石蜡处撑开,确保触角能够自由活动。使用网络摄像头支架将摄像头置于蜜蜂头部正上方,并利用录像软件查看视频画面,放大至头部区域。在胶带和石蜡固定完成后,通过摄像头预览画面,检查是否有任何非触角或喙部的结构发生移动或变化。
然后根据需要调整胶带和石蜡。接着,使用录音软件的设置保持相机曝光恒定,并调节曝光滑块至所需值。调节对比度、亮度和锐度滑块,以增强触角的检测效果。
调整环境光照以减少触角阴影。使用漫射光源,例如实验室用鹅颈灯或覆盖纸张的手电筒,以照亮蜜蜂。然后,在相机视野内放置一个LED灯,用于指示刺激性气味的递送时机。
在通风橱中,准备将用于视频记录期间刺激蜜蜂的气味 cartridges。将气味输送源放置在束缚管附近,注意不要遮挡摄像机视野。在气味源的对面放置一个真空源,以清除刺激性气味,并在呈现气味前打开真空源。
在蜜蜂被固定且摄像准备工作完成后,将每只蜜蜂在每种实验条件下的行为分别录制为独立的视频文件。接着,在蜂群位置触角追踪模块中,单击浏览按钮以打开一个视频文件。视频文件加载后,将触角传感器控件放置在蜜蜂头部上方。
使用旋转和缩放图标调整小部件的对齐方式。小部件应覆盖蜜蜂触角的整个活动范围。接下来,将处理传感器小部件放置在 LED 指示灯上方,该指示灯用于提示刺激性气味正在释放。
单击左下角的播放按钮,开始逐帧播放视频文件。天线和喙的可能位置将以黄色高亮显示,黄色圆环将指示附肢的末端。调整滤镜部分的滑块,以优化滤镜的灵敏度。
当达到理想的灵敏度时,视频帧中仅应突出显示蜜蜂的附肢。快进视频的后续部分,以确保在整个视频中滤波器的灵敏度均处于最佳状态。通过拍摄一段昆虫的简短样本视频并使用软件进行分析,来测试您的设置,注意观察软件是否检测到无关的运动物体。
调整场景、光照和摄像机角度,直到软件能够分离出触角和喙的运动。设置好控件和滤波器后,暂停视频,重新启动并从头到尾播放一遍。最后,展开保存选项,点击保存跟踪数据按钮,并选择一个文件夹以保存文件。
为了验证附肢追踪软件的准确性,两名人工评分者在425个视频帧中标记了触角的尖端位置,随后由软件对这些位置进行分析。本图展示了两名人工评分者之间的距离,以及软件检测结果与人工标记位置之间的距离(即软件与最近人工标记之间的距离)。在视频前半段的帧中,人工评分者之间的差异较小,而在视频后半段该差异逐渐增大。
在整个视频中,软件检测到的蜜蜂与人体最近距离水平保持恒定。23只雌性蜜蜂暴露于五种不同的气味条件下,并使用附肢追踪软件分析实验视频。除了对照条件外,该软件能够检测到在暴露于实验性气味条件后,蜜蜂触角平均角度变化存在显著差异。
此外,触角角度密度图揭示了触角位置偏好的聚集区域。图中红色聚集区域表明,在气味出现后不久,触角倾向于远离气味源的角度;而在气味结束后的短时间内,触角则倾向于朝向气味源的角度。在进行该操作时,重要的是要记住,在录制前需仔细检查每个视频画面,以确保蜜蜂位置和光照条件达到最佳。
此外,使用视觉指示器标记气味递送的时间点非常重要。完成该操作后,可进行其他方法,例如气味条件化训练。该方法还适用于探究蜜蜂及其他昆虫的先天性反应。
请注意,操作蜜蜂和某些化学品可能存在危险。进行该实验时,应始终穿戴适当的个人防护装备。一旦掌握该方法,便可高效地获取大量昆虫在不同实验条件下的触角和喙部运动数据。
本实验中使用的开源软件 Swarm Sight 可从 swarmsight.org 获取。
本方案提供了一种使用开源软件 SwarmSight 的详细方法,用于从视频记录中追踪昆虫触角和喙的运动。该方法利用常规网络摄像头技术,旨在提高相较于人工追踪的准确性和速度,使研究人员能够探究昆虫对各种刺激所表现出的行为变化。
对昆虫感觉附器进行定量追踪,可为农用化学品和媒介控制项目的靶标验证提供机制性风险降低。高通量行为表型分析通过将化学暴露与可测量的神经输出相联系,从而提升筛选试验的预测可信度。该方法有助于解决早期发现中的关键节点问题,即必须将功能性靶标激活作用与非特异性效应加以区分。
该方法通过提供定量的附肢运动数据,融入发现生物学工作流程,支持在化学感受靶点验证中的假设检验与通路阐明。