Name: La identificación por radiofrecuencia y video de movimiento sensible de manera eficiente Automatice Grabación de elección no recompensado Comportamiento por abejorros (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-11-15T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 9 s
Description: Aprende a automatizar la observación del comportamiento de elección de abejorros en flores artificiales mediante RFID y video sensible al movimiento. Este método permite capturar eventos raros y estudiar diferencias individuales con alta precisión.

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Los experimentos fueron apoyados por una subvención del Consejo de Investigación de Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá al CMSP. Agradecemos a Koppert Canadá por sus donaciones a la colonia de abejorros. Partes de este manuscrito, incluyendo algunas figuras y tablas, han sido publicadas en Naturwissenschaften11, y reproducidas aquí con permiso de Springer.

El Comité de Cuidado de Animales de la Universidad de Ottawa ha aprobado el protocolo experimental, que delinea los procedimientos de seguridad para el personal que trabaja con las abejas. 1. Prueba de Preparación para el Medio Ambiente <ol><li> Preparar un espacio vacío (habitación aislada, o de pantalla de metal cubierto jaula de vuelo) de 2 mx 2 mx 2 m. NOTA: Si la habitación es elegido como el espacio de la prueba, asegúrese de que las abejas no pueden escapar a través de las ventanas, espacios debajo de las puertas, y los conductos de intercambio de aire. </li><li> Añadir pequeños puntos de entrada (por ejemplo, agujeros aprox. 2 cm de diámetro) a la jaula de vuelo, donde las abejas pueden entrar y salir del espacio de pruebas sin obstrucción. Diseñar un mecanismo para bloquear los puntos de acceso para mantener las abejas fuera del espacio de las pruebas durante los periodos reservados para el mantenimiento y configuración del equipo. NOTA: Se utiliza Bombus impatiens trabajadores Cresson. </li><li> Conecte una o dos cajas de colonias para la prueba en el espacio utilizando un conector. Asegúrese de que una abeja muerta no puede block el conector. NOTA: En este caso, utilizar dos tipos de conexión de estructuras: una estructura de madera "puente" con una cubierta superior de vidrio, y un tubo de malla de alambre. Son fáciles de limpiar y que proporcionan tracción para las abejas. </li><li> Coloque dos soportes de flores artificiales dentro de la prueba en el espacio. <ol><li> Coloque los tenedores de flores en el centro de la prueba en el espacio, o adjuntarlas a la pared. </li><li> Conecte un lector de RFID "cabeza 2k6" a la parte superior de la parte de cilindro de la flor artificial usando cinta adhesiva (ver Figura 1 para el posicionamiento). Use un soporte de madera de 1,2 m de altura a la que adjuntar flores artificiales. NOTA: La parte superior del stand debe ofrecer un mecanismo de unión donde las flores artificiales pueden conectarse. Véase la Figura 2 para un dibujo esquemático </li></ol></li><li> Añadir de alta frecuencia (min. 200 Hz) lámparas fluorescentes para iluminar adecuadamente la prueba en el espacio. Use un balasto electrónico de alta frecuencia para asegurarse de que ligparpadeo ht está por encima de parpadeo visual umbral de fusión abejorros '6. NOTA: En este caso, el uso de 12 bombillas fluorescentes que producen la luz del día cerca de 1.200 lux de intensidad de luz para un espacio de 2 x 2 x 2 m. </li></ol><img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg"> Figura 1. Diseño Flor Artificial RFID. Diagrama esquemático de la flor artificial RFID utilizada en el Experimento 1. El lector RFID descansaba en la parte superior del cilindro abierto por el centro de la flor. Patrones y posiciones estímulos: a. periférica concéntrica, b. centro-concéntrico, c. periférica radial y d. -radial central. Esta cifra ha sido modificado desde Orbán et al. 11. <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg"> <strong figura est soporte de exhibici un dibujo esquem que muestra el dise del stand flor artificial y clip sujeci pegado a la se utiliza para conectar desconectar r los hacia desde las gradas esta configuraci utiliz en experimento v sensible al movimiento. href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta cifra. 2. Bumblebee Colonia Preparación <ol><li> A la llegada de las colonias ordenados comercialmente, conecte el cuadro de colonia a la jaula de vuelo. </li><li> Proporcionar polen (recogido por las abejas a partir de una variedad de plantas) y azúcar-agua (1: 1 en volumen) ad libitum hasta el inicio de las sesiones de prueba. <ol><li> Hervir 1 L de agua, y mezclar en el mismo volumen de azúcar para crear la solución de azúcar-agua. </li><li> Compra el polen de un apicultor o el comproveedor comercial de colonias de abejorros. Moler el polen con un mortero, y mezclar con la miel y el agua (según sea necesario) para convertirlo en una pasta húmeda. </li></ol></li><li> Una vez que comienza el experimento, proporcionar 15-40 ml de agua con azúcar (cantidad proporcional al tamaño de la colonia) diarias. Continuar ofreciendo polen ad libitum. Ajuste la cantidad de agua de azúcar de acuerdo con los niveles de almacenamiento en los potes de miel. NOTA: Mantener los niveles de almacenamiento de alimentos de bajo proporciona un incentivo para que los trabajadores abandonan el nido a buscar más comida. </li><li> Permitir que las abejas entren en el entorno de pruebas a través de la estructura del conector, como se describe en el paso 1.3. NOTA: Las abejas se mueven libremente entre el nido y el entorno de pruebas a lo largo del experimento. </li></ol> 3. Preparación de la observación de identificación por radio frecuencia <ol><li> Comience pegando etiquetas RFID en el tórax de los trabajadores tan pronto como llegue a la colonia, y continuará durante todo el experimento, como nuevo trabajoERS emergen. </li><li> Pegado Técnica <ol><li> Coloque todos los trabajadores de los contenedores individuales durante el marcado inicial. Enfriar los trabajadores durante aproximadamente 1 hora en la nevera (aproximadamente 7 ° C) para frenarlos. NOTA: El enfriamiento trabajadores antes de etiquetado ayuda a hacer colonias agresivos más manejable. Esto minimiza el riesgo de picaduras. </li><li> Utilizando el aparato de marcado y pegamento no tóxico (proporcionado por el proveedor de etiquetas), fije la etiqueta RFID en el tórax del trabajador. Las etiquetas RFID de pegamento a los trabajadores a medida que surgen, mientras que todavía están en la etapa inexperto (antes de que sean capaces de volar). </li><li> Esperar un mínimo de 10 min antes de colocar el trabajador de vuelta en la colonia para asegurar la etiqueta RFID no puede ser eliminado por el trabajador. </li></ol></li><li> Deshágase de los trabajadores que no fueron etiquetados durante su etapa inexperto, o trabajadores que han perdido sus etiquetas RFID (como se ve por los residuos de pegamento o un parche de calvicie en el tórax). NOTA: Estas abejas pueden tener experiencia tenía outside la colonia. </li><li> Software RFID Reader <ol><li> Utilice un ordenador personal (PC) para configurar el software de lector de RFID. Cambiar el formato de fecha del sistema operativo para hh aaaa-mm-dd: mm: ss para asegurar los datos RFID descargados están codificados correctamente. Ajuste el programa suministrado con los lectores de RFID que usan lenguaje de programación C ++ para permitir la exportación de los datos en el lector RFID como valores separados por comas (CSV). </li><li> Conecte el lector de RFID al ordenador mediante un conector RS-232 a USB. Descargue los datos para el lector RFID periódicamente, antes de que el lector llega a la capacidad de almacenamiento (hasta 32.000 registros). Utilice lectores RFID hasta la fecha, la hora y una cadena única de trece carácter asociado a cada etiqueta grabar. Importar el archivo CSV descargado en un sistema de gestión de base de datos relacional (RDBMS). </li></ol></li></ol> 4. Preparación de la flor artificial para los lectores RFID <ol><li> Compra azul y amarillo arcilla hornear en una tienda de artesanía local. </li><li> Crear un blue cilindro con un diámetro de 1,5 cm, y se corta un 1,5 cm x 3 cm agujero en el lado. NOTA: El agujero en el lado del cilindro servirá como el receptáculo para el lector RFID. </li><li> Crear un cono azul con un diámetro de 8 cm en un extremo, y 1,5 cm en el otro extremo. </li><li> Combinar el cilindro y el cono. </li><li> Crear un 20 cm de largo y 0,5 cm de ancho hebra de arcilla amarilla. </li><li> Cortar la hebra amarilla a tamaño, y trabajar en el cono azul y el cilindro. NOTA: formas radiales requerirán 5 cm de largo de líneas rectas y formas concéntricas requerirán líneas circulares largas 4-8 cm. </li><li> Hornee arcilla a 130 ° F hasta que esté completamente endurecida. </li></ol> 5. Preparación de la observación de movimiento sensible de grabación de vídeo <ol><li> Comience pegando etiquetas numéricas de plástico de colores para el tórax de las abejas obreras, tan pronto como llegue a la colonia, y continuará durante todo el experimento como nuevos trabajadores emergen. </li><li> Retire todos los trabajadores durante el Taggi inicialng sesión para asegurar que cada individuo recibe una etiqueta de número. Coloque los trabajadores de espalda en la colonia inmediatamente después de la marcación. NOTA: A diferencia de las etiquetas de RFID, etiquetas numéricas son más difíciles para los trabajadores para eliminar. </li><li> Como surgen nuevos trabajadores, etiquetarlas, mientras que todavía se Callow. Etiquetado frecuencia varía con el estado del ciclo de colonia, pero el promedio es de cerca de 7-10 trabajadores cada 2-3 días. Deshágase de los trabajadores que no fueron etiquetados durante su etapa inexperto porque ya no pueden ser flor ingenuo. </li><li> Sistema de etiquetado más trabajadores de los números de las etiquetas disponibles NOTA: Si el experimento se prolonga durante un período de meses y varias colonias están involucrados, hay una buena probabilidad de que el número de etiquetas disponibles se agoten. Hay alrededor de 7 colores de etiquetas distinguibles, cada uno numerado del 1 al 99 que permiten hasta 693 trabajadores simultáneamente etiquetados. Un experimento correr durante 3 meses usando 3-4 colonias tendrá más de 693 trabajadores en total, pero nunca al mismo tiempo vivo. &lt;ol&gt; </li><li> Asegúrese de que los números de las etiquetas se colocan de forma sistemática (por ejemplo, parte superior del número de la etiqueta siempre se alinean con la cabeza de la abeja), especialmente para los siguientes números: 6, 9, 66, 69, 99. </li><li> Retire los trabajadores muertos, y registrar su número de etiqueta como "liberado". Mantener una base de datos de números de las marcas y colores que son "disponible" o "en uso" para asegurarse de que una etiqueta única que no se utiliza en múltiples abejas al mismo tiempo. NOTA: Adicional combinaciones de etiquetas se pueden producir mediante la adición de colores colores para ya existentes. Por ejemplo, la adición de un punto amarillo a una etiqueta azul con una pluma Sharpie puede crear nuevas combinaciones. </li></ol><li> Procesamiento de datos de vídeo <ol><li> Coloque dos de protocolo de Internet (IP) videocámaras (mínimo de resolución de imagen 1 mp) delante de cada exhibición floral, fuera del entorno de prueba (ver Figura 3). <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg"> NOTA: Un divisor de vidrio entre las cámaras de vídeo IP y las flores artificiales se asegura de que las flores artificiales son claramente visibles. Las cámaras de vídeo IP pueden ser de hasta 5 m de distancia de los estímulos. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta cifra.</a> </li><li> Vuelva a colocar las lentes de valores con lentes vari-focal de 1,8 mm. Estas lentes permiten zoom suficiente y se centran en las flores artificiales. </li><li> Publicar un cámara de vídeo IP adicionales directamente por encima de la flor artificial, centrándose en una zona 1-2 m delante de las flores artificiales. Esta videocámara captura en estacionario y antennation comportamientos. </li><li> Conecte las cámaras de vídeo IP a un PC a través de un controlador de interfaz de red secundaria (NIC), y un concentrador Ethernet. </li><li> Configurar el protocolo de configuración dinámica de host de la PC (DHCP) para distribuir dinámicamente direcciones IP a las cámaras de vídeo IP. </li><li> Configurar un servidor de protocolo de transferencia de archivos (FTP) en el PC. </li><li> Configure un proceso de cliente FTP para depositar automáticamente clips de vídeo en el PC. </li><li> Configure la cámara de vídeo IP para grabar un video clip de 10 segundos se detecta cada movimiento del tiempo. </li></ol></li><li> Análisis de Video Clip <ol><li> Abra un clip de vídeo, y ver el contenido del marco-por-marco con un visor de vídeo de su elección. </li><li> Registre de una abeja etiqueta de plástico número, la fecha y hora de grabación en una hoja de cálculo o un RDBMS. Aquí, definir un aterrizaje como las piernas de una abeja que entre en contacto con la flor artificial. NOTA: Deseche las opciones que están socialmente influyeron (aterrizaje, mientras que otra abeja está presente en el estímulo). </li></ol></li>e "&gt; 6. Preparación de la flor artificial para la Observación de Video <ol><li> Diseñar propiedades visuales usando un programa de edición de gráficos. NOTA: Asegúrese de que el patrón impreso se puede cortar y doblar en un cono. Utilice cálculos geométricos para producir la forma de parte recortada que resulta en un cono con un diámetro de 8 cm. </li><li> Imprimir, cortar y doblar la propiedad visual en un cono. </li><li> Clips de fijación de pegamento a los estímulos (ver Figura 2). </li></ol> 7. Análisis estadístico <ol><li> En ambos experimentos, calcular una proporción opción para cada abeja (por ejemplo, una abeja en particular hizo x decisiones de una flor de un total de y). </li><li> Analizar estas proporciones con una bondad replicado de prueba de ajuste 7. NOTA: A G-Test replicado calcula un valor de heterogeneidad (G h) que indica la cantidad de variabilidad de repeticiones (es decir, cada abeja), y un valor combinado (G p) que indica el significado general detodas las proporciones de elección. Los valores G se comparan con los valores χ 2 en las pruebas de significación. </li></ol> 8. Los estímulos Presentación Secuencia <ol><li> Coloque las flores artificiales para el interior del espacio de la prueba las jardineras. Cambie la combinación y la ubicación de los estímulos que se muestran a intervalos de tiempo regulares (por ejemplo, diariamente) para evitar los efectos de localización. </li></ol> Terminación 9. Estudio <ol><li> Coloque las colonias en el congelador a -10 ° C durante 3 días para matar a las abejas. </li></ol>

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</ol>

Los autores no tienen intereses financieros contrapuestos.

La tecnología RFID permite que estudian cientos de trabajadores individuales con facilidad y de alta precisión, pero las características del comportamiento registrado es diferente de las observaciones de los seres humanos y grabaciones de vídeo. El comportamiento de elección registrado por RFID puede ser descrito como la exploración floral. Este es un criterio muy estricto de preferencia en comparación con los criterios utilizados en otros estudios, como el enfoque de 8, la entrada en un laberinto de brazo 9,10, reacción antenal 8, o el aterrizaje en un patrón de 11,12. Con el fin de comparar la validez de las definiciones de la conducta de elección, y para validar el nuevo método de RFID para el comportamiento sin recompensa, se observaron las grabaciones de vídeo de aterrizaje en el Experimento 2. Todas las medidas de elección no son iguales: el criterio de la RFID como medida por la entrada de flores, indicaron que la propiedad visual del patrón de posicionamiento es más importante para la elección de abeja, mientras que los datos de vídeo indican que la propiedad visual de tipo de patrón es más importante para la elección de abeja. Uno de los retos generales en el estudio de la conducta de elección no aprendida es que es muy difícil atraer flores ingenua, abejas sin entrenamiento a las flores artificiales que no ofrecen ningún polen o néctar. De hecho, muchos de los experimentos anteriores recurrieron a la formación de las abejas en el entorno de prueba en los estímulos que se cree que son irrelevantes para la conducta de elección en pruebas de estímulos. RFID y grabaciones de vídeo sensibles al movimiento superar este obstáculo, permitiendo la grabación continua, 24 horas al día, sin la supervisión constante del investigador, y aumentando el tamaño de la muestra 15 a 20 abejas a varios cientos de abejas. Mientras que las opciones no recompensados ​​por las abejas sin entrenamiento siguen siendo un fenómeno poco frecuente, estos nuevos parámetros de diseño experimentales hacen posible la observación. Otras mejoras ofrecidas por estas dos técnicas incluyen la eliminación de sesgo de la muestra, la mejora de la validez externa, y el seguimiento de las diferencias individuales. SAMPLe sesgo puede introducirse cuando sólo el estudio de una docena de abejas en una colonia. Existen diferencias significativas en las idiosincrasias de comportamiento a través de los trabajadores individuales, incluso dentro de la misma colonia que probablemente se perdió porque se observan sólo los trabajadores que pasan a &quot;cooperar&quot; con el investigador en un momento dado. Estudiar 15-20 abejas en una colonia de 300 o más abejas, representa tan poco como 5% de la colonia total, el sesgo de muestreo en el que caso puede ser significativo. Etiquetado y observar el comportamiento de todos los trabajadores elimina este problema por completo. El número de opciones de estímulos simultáneos también puede ser manipulada. Ofrecimos opciones binarias en nuestro experimento por razones técnicas, pero la elección de una o varios diseños de la elección también son factibles. En cuanto a la validez externa, el estudio de las abejas en un entorno de laboratorio ha sido tradicionalmente muy artificial, que ha impedido la generalización de los resultados. Por ejemplo, los investigadores tuvieron que ser present para la recopilación de datos, las abejas tenía que alimentarse en un entorno de prueba una a una, y las pruebas se restringió a una pequeña ventana de tiempo. Las nuevas técnicas que se describen en este documento eliminan estas limitaciones artificiales, haciendo la observación sin supervisión y sin restricciones. Por último, las diferencias individuales de comportamiento pueden ser documentados, ya que podemos comprobar si éstos se repitieron elecciones por una sola abeja o por varias abejas. Sensible al movimiento, cámaras de vídeo de alta resolución espacial tienen la ventaja sobre las técnicas de RFID en términos de la flexibilidad de los diseños de estímulos: la aparición de un estímulo visual puede ser casi cualquier forma o forma siempre y cuando la identificación del sujeto puede ser capturado en al menos una pocos fotogramas. Procesamiento de videos es un poco más lento que el procesamiento de datos RFID, ya la identificación tiene que ser leído por el investigador, lo que requiere la inspección manual de cada clip de vídeo. Si el diseño de estímulo visual puede satisfacer las limitaciones de RFID lector (es decir, las etiquetas de RFID en la abeja deben llegar a al menos 3-4 mm del lector RFID), entonces la tecnología RFID tiene la ventaja sobre la recopilación de datos a gran escala automatizado. La investigación cualitativa es probable que continúe a ser favorecidos por el análisis de vídeo. Como se muestra en este experimento, los lectores RFID pueden acumular grandes conjuntos de datos que no requiere ninguna codificación manual. Los ligeramente diferentes ventajas asociadas con cada técnica sugieren que en el futuro podrían ser utilizados de manera complementaria. El futuro de ambas tecnologías puede estar en la cuantificación precisa de los comportamientos que ocurren rara vez. Por ejemplo, una clara posibilidad para futuras aplicaciones es emplear estas técnicas en invernaderos y otros ambientes más naturales. La combinación de naturalismo y el control experimental permitiría abordar cuestiones que no eran posibles antes de responder. En términos generales, estas técnicas ofrecen dos nuevas formas de observar el comportamiento en un una rigurosade manera eficiente nd. RFID y video sensible al movimiento son un importante paso adelante no sólo para los investigadores que estudian los polinizadores o insectos, pero estas técnicas también pueden apelar a otros científicos de la conducta.

Un problema clave en el estudio de la conducta de elección no aprendida por los abejorros y las abejas es que-flores ingenua, trabajadores sin formación no entran fácilmente el espacio de pruebas, donde se pueden medir las preferencias. Como resultado, muchos investigadores se basan en una técnica ideal menos de: los trabajadores pre-formación para alimentar dentro del espacio de prueba de los estímulos aparentemente neutros que los investigadores consideren ser diferente de los estímulos experimentales. Sin embargo, experimentos recientes han demostrado que los estímulos que se pensaba que eran neutrales (es decir, los estímulos que no influyen en el comportamiento posterior elección en una sesión de pruebas) han influido en las preferencias de maneras inesperadas 1. Los sistemas automatizados que incluyen identificación por radiofrecuencia (RFID) 2 y grabaciones de vídeo sensibles al movimiento pueden ofrecer una oportunidad a resolver este problema. El objetivo del estudio fue doble: (1) principalmente para contribuir a la literatura sobre preferencias florales no aprendidas por los abejorros, (2) y en segundo lugar a evaluate dos sistemas de medición de la elección, según lo registrado por dos dispositivos de grabación automatizadas diferentes. Dos sistemas automatizados 3 se aplicaron en el presente estudio para observar el comportamiento de elección no aprendida: RFID y grabaciones de vídeo sensibles al movimiento. Dos elementos cruciales de ambos sistemas son que las elecciones no son recompensados, y la visualización de diferentes señales visuales pueden ser manipulados. Sensible al movimiento de vídeo (alta definición, grabación en una resolución de 1 MP) no sólo permite la observación continua de los trabajadores libremente explorando en un cuarto vuelo, pero es fundamental para la observación eficiente de los eventos relativamente raros 4. La pregunta de investigación en el Experimento 1 se refiere a cómo las diferentes propiedades visuales interactúan cuando se muestran juntos. Este estudio trata de explorar la importancia relativa de patrón de posicionamiento en relación con el tipo de patrón. El uso de un diseño de 2 x 2, radial (es decir, rayos de sol) y concéntrica (es decir, correo de toroye) los tipos de patrones se colocan ya sea en el centro o en la periferia de una flor artificial (véase la Figura 1 para ejemplos de estímulos). Los lectores RFID se construyen en estos especialmente diseñados estímulos de flores artificiales, y los abejorros reciben etiquetas RFID permitido que nos permiten registrar cada trabajador etiquetados que entra en el estímulo de la flor artificial. Observación RFID funciona por el mecanismo lector (incorporado en las flores artificiales) el envío de señales a frecuencias de radio (13,56 MHz en este caso), que se modulan por la presencia de etiquetas pasivas. El lector puede detectar y registrar estas modulaciones de señales, que varían ligeramente a través de etiquetas que permiten etiqueta de identificación único. Las preguntas del Experimento 2 son triples. En primer lugar, son de flores de entrada, según lo medido por RFID, y el aterrizaje, según lo medido por grabaciones de vídeo criterios de elección equivalentes? Elección se mide en diferentes puntos (de aterrizaje para el vídeo, y la entrada de la flor para RFID), que pueden traducirse en diferentes medidasde preferencia. En segundo lugar, ¿cuál es el efecto de la central de posicionamiento vs periférica? No se sabe si o no trabajadores podrían elegir un patrón central si se presenta una combinación que consta de dos patrones radiales en diferentes posiciones (véase la figura 4b). En tercer lugar, ¿cuál es la importancia relativa de la posición del patrón vs tipo de patrón? En otras palabras, se abejorros aterrizar en los patrones del tipo de patrón preferido, o la posición del patrón preferido? Las abejas podrían prefieren-radial central en un patrón concéntrico-periférica, pero la preferencia podría ser debido a el tipo de patrón o su posicionamiento central. En este experimento, dos variables se enfrentan entre sí (véase la figura 4c, d) 5. En el experimento 2, las grabaciones de vídeo sensibles al movimiento en flor-como los estímulos que utilizamos. Flores artificiales fueron colocados dentro de una jaula de vuelo, y videocámaras de alta definición sensibles al movimiento se señalaron en estas flores de la Front y la parte superior. Más específicamente, dos cámaras de vídeo fueron posicionados para capturar la vista frontal de cada uno de los dos estímulos en el espacio de prueba. Una cámara de vídeo adicional se coloca entre los estímulos para grabar cierne comportamiento de lo alto, y el comportamiento de ambas flores artificiales capturado. Los abejorros fueron identificados con etiquetas numéricas que puedan ser leídos en alta definición de video clips. Suspendido en el aire, se observaron antennation y aterrizaje comportamientos.

<table><tbody><tr><td>Etiquetas mic3 miniaturizadas</td><td>Microsensys</td><td>mic3 TAG Etiquetas</td> RFID RO de 64 bits <td>para pegar a la abeja</td></tr><tr><td>Lector RFID de 2k6 cabeza</td><td>Microsensys</td><td>2k6</td><td>Lectores RFID integrados en flores artificiales</td></tr><tr><td>Videocámaras IP</td><td>Vivotek</td><td>IP8161</td><td>Grabadoras de vídeo sensibles al movimiento Etiquetas numéricas</td></tr><tr><td>Opalith Plattchen y pegamento no tóxico</td><td>Beeworks.com</td><td>n/a</td><td>Etiquetas numéricas para pegar a las abejas</td></tr><tr><td>Colonia de abejorros para la investigación</td><td>Koppert Canadá</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Flores artificiales</td><td>N/A</td><td></td><td>Desarrollado por la tienda de biología del campus</td></tr><tr><td>Soporte de flores artificiales</td><td>N/A</td><td></td><td>Desarrollado por la tienda de biología del campus</td></tr><tr><td>Sala de vuelo</td><td>N/A</td><td></td><td>Desarrollado por la tienda de biología del campus</td></tr><tr><td>Portátil con Windows</td><td>Hardware genérico / software</td> <td>de Microsoft</td><td>Se utiliza para descargar datos RFID</td></tr><tr><td>Convertidor RS 232 a USB</td><td>Genérico Conecte</td><td></td><td>el lector RFID a la computadora</td></tr><tr><td>IBM de escritorio</td><td></td><td></td><td>Se utiliza para transmitir datos de video</td></tr><tr><td>Segunda NIC</td><td>genérica</td><td>10/100M NIC PCI</td><td>Se utiliza para transmitir datos de video</td></tr><tr><td>Concentrador</td> de red <td>Genérico</td><td>de 4 puertos</td><td>Se utiliza para transmitir datos de video</td></tr><tr><td>Pinza de alta precisión</td><td>SPI</td><td></td><td>Se utiliza para pegar el número y las etiquetas RFID a las abejas</td></tr><tr><td>Azúcar</td><td>Genérico</td><td></td><td>Se utiliza para mezclar con agua para crear polen de agua azucarada</td></tr><tr><td></td><td>Cualquier apicultor</td><td></td> local <td>Alimentado a los abejorros</td></tr><tr><td>Jaula de marcado con émbolo</td><td>Beeworks.com</td><td></td><td>Ayuda al proceso de etiquetado</td></tr><tr><td>Miel</td><td>Genérica</td><td></td><td>Se utiliza para mezclar con agua para crear pasta de polen Arcilla</td></tr> <tr><td></td><td>para hornearEstímulo Sculpey</td><td></td><td>para RFID</td></tr><tr><td>Herramientas de modelado de arcilla</td><td>Estímulo genérico</td><td></td><td>para RFID</td></tr><tr><td>Libro blanco</td><td>Estímulo genérico</td><td></td><td>para video</td></tr><tr><td>Impresora láser</td><td>Estímulo genérico</td><td></td><td>para video</td></tr><tr><td>Madera</td><td>Estímulo genérico</td><td></td><td>para video -- clip de archivo adjunto</td></tr></tbody></table>

la identificación por radiofrecuencia y video de movimiento sensible de manera eficiente automatice grabación de elección no recompensado comportamiento por abejorros

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

Se presentan dos métodos para observar el comportamiento de elección abejorro en un espacio cerrado de pruebas. El primer método consiste en la identificación por radiofrecuencia (RFID) lectores integrados en las flores artificiales que muestran diversas señales visuales, y las etiquetas RFID (por ejemplo, transpondedores pasivos) pegados al tórax de los trabajadores de abejorros. La novedad en nuestra implementación es que los lectores RFID se construyen directamente en flores artificiales que son capaces de mostrar varias propiedades visuales distintos tales como color, tipo de patrón, frecuencia espacial (es decir, &quot;ajetreo&quot; de la figura), y la simetría (frecuencia espacial y simetría no fueron manipulados en este experimento). Además, estas pantallas visuales en combinación con los sistemas automatizados son capaces de grabar el comportamiento de elección sin recompensa y sin entrenamiento. El segundo método consiste en la grabación de la conducta de elección en flores artificiales utilizando cámaras de vídeo de alta definición sensibles al movimiento. Bumblebees tienen etiquetas de números pegados a sus Thoraces para la identificación única. La ventaja de esta implementación sobre RFID es que, además de la observación del comportamiento de aterrizaje, también se pueden observar las medidas alternativas de preferencia como en estacionario y antennation. Ambos métodos de automatización aumentan el control experimental y la validez interna al permitir que los estudios de mayor escala que tengan en cuenta las diferencias individuales. La validez externa también se mejora porque las abejas pueden entrar y salir del entorno de prueba sin limitaciones, tales como la disponibilidad de un asistente de investigación en el lugar libremente. En comparación con la observación humana en tiempo real, los métodos automatizados son más rentable y, posiblemente, menos propenso a errores.

Experimento 1: Los datos de RFID Todos los 375 trabajadores de la colonia fueron marcados RFID, y 318 de estos trabajadores (85%) entraron en el vuelo de jaula en algún momento durante el estudio. Un total de 197 (el 62% de las abejas, que dejaron la colonia) visitó al menos uno de los cuatro estímulos de flores artificiales. Definición de una elección Una elección se definió como un trabajador de entrar en la flor artificial (ver Figura 1). Hemos marcado este comportamiento como "exploración floral." Esta definición de una elección es más estricta que las que se utilizan en la literatura, que, según el estudio, el uso de una combinación de cernido, antennation o el aterrizaje. Exploración floral es una definición más estricta de la elección, ya que requiere que las abejas no sólo asisten a un estímulo, con solo pasar, antennating, y aterrizar en él, sino también por su exploración. La gestión de datos <p class="jove_content" t de rfid tienen la capacidad para recoger una enorme cantidad datos en relaci con otros m este experimento produjo registros. un programa base como mysql es herramienta indispensable almacenar esta y son igualmente importantes las consultas sql que se utilizan desentra respuestas a preguntas investigaci por ejemplo problema definici elecci los lectores configuraron registrar presencia etiqueta cada ms lo el caso abejas quedaron interior flores artificiales minutos o incluso horas puede traducirse miles grabaciones. nuestra fue visita dur al menos pero nueva no contar hasta cadena actual grabaciones roto descanso min.> Resumen de experimento Bondad Cuatro replicado de pruebas de ajuste se realizaron en todas las opciones de 'A las abejas "sesión ingenuo" para comparar elección proportions a un valor teórico de azar 7. Sesión ingenuo de una abeja se refiere a la primera condición de prueba en la que la abeja "participó". El G-pruebas revelan una preferencia para el posicionamiento central (véase la Tabla 1) y tipo de patrón radial. La figura 4B muestra que el patrón de preferencia se invierte cuando el patrón concéntrico se coloca en el centro y el modelo radial se coloca en la periferia. Sin embargo, si el posicionamiento se mantiene constante como en la Figura 4a y d, la preferencia hacia patrón es el patrón radial. Figura 4 muestra que las proporciones relativas de primeras opciones para cada patrón para cada combinación eran comparables a las proporciones mostradas para todas las opciones. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"> Figura 4. RFID resultados experimentales. Frecuencias Choice en tél cuatro combinaciones diferentes de flores en el Experimento 1. Los gráficos de barras de color marrón oscuro muestran todas las opciones de sesión ingenuo de la abeja (lado izquierdo del eje Y), y las barras de color marrón claro indican la primera opción de cada trabajador (del lado derecho del eje Y ). "Todas las opciones" mostrar patrones similares a "primera opción", pero con una mayor potencia estadística. Los gráficos de barras muestran que el posicionamiento de los patrones es más importante que el tipo de un patrón. Se prefiere un patrón en posición central, incluso si el tipo de patrón muestra un patrón concéntrico de otro modo menos preferible. Los asteriscos indican una proporción elección que es significativamente diferente de oportunidad. Nota. * P &lt;0,05, ** p &lt;0,01, *** p &lt;.001. Esta cifra ha sido modificado desde Orbán et al. 11. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Condiciones </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> Heterogeneidad </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> Central-Radial vs Central-concéntrico </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> Periférico-Radial vs Central-concéntrico </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> Central-Radial vs periférica-concéntrico </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> Peripheral-Radial vs periférica concéntrica </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> Tabla 1. Inferencia estadística de datos de RFID. Experimento 1. Esta tabla ha sido modificado desde Orbán et al. (2013) 11. G p se refiere a la desviación significativa de una parte del grupo de la casualidad, y G h se refiere a las pruebas para las diferencias individuales ( es decir, la heterogeneidad). Por favor, consulte el manuscrito para los detalles sobre las pruebas estadísticas. Experimento 2: Datos del vídeo Un total de 264 opciones se registran a través de las cuatro condiciones en tres sesiones de pruebas. La Tabla 2 muestra el número de trabajadores y las opciones contribuido de cada colonia. Definición de una elección Los datos de vídeo permite la grabación de tres tipos de comportamiento de elección: se cierne, antennation y aterrizaje. Si bien se pueden observar los tres tipos de comportamientos, se cierne y antennation son difficult asociar con un número de etiqueta, debido a los movimientos rápidos que las videocámaras con mala resolución, o de baja velocidad no se puede grabar. Es fundamental utilizar una cámara de vídeo de alta definición (aunque esto no estaba disponible para nosotros, lo ideal es una cámara de vídeo de alta velocidad de fotogramas se debe utilizar para minimizar confusión) para asegurar números de las marcas que pueden aparecer sólo en un pequeño número de fotogramas se puede leer . Este método también se utilizó para comparar los patrones de elección con la técnica RFID, que detecta la exploración floral. Consideraciones de sensibilidad de movimiento Una de las cuestiones clave en la producción de un experimento exitoso es la configuración de las cámaras de vídeo sensibles al movimiento. Una videocámara que es demasiado sensible registrará demasiados datos que es poco práctico y pueden llegar a ser muy caro para procesar. Por ejemplo, en un principio nuestra videocámara fue provocado por vibraciones regulares en el edificio (por ejemplo, la gente que pasa en el pasillo, aire acondicionado, etc.), lo que resultó en 1R11; 2 puntos de datos válidos para cada 150-200 videoclips grabados. Por otra parte, un error aún más grave es una configuración de baja sensibilidad, que se puede perder datos clave. Es crucial para configurar todas las cámaras de vídeo de la misma manera, de lo contrario, errores de muestreo pueden sesgar los resultados. Resumen de experimento Cuatro bondad replicado de pruebas de ajuste encontró tres proporciones de grupos que se desviaron significativamente de azar, y una proporción general no significativa (véase la Tabla 3 y Figura 5). (1) Patrón es importante: se encontró una preferencia significativa por la radial central sobre el patrón central concéntrica (véase la Tabla 3). (2) Posición del patrón radial es menos importante: la presentación de la combinación radial central y periférico radial no mostró ninguna diferencia significativa de la casualidad. (3) El-radial central y periférica concéntrica combinación dio lugar a una fuerte preferencia hacias el modelo centro-radial. La combinación central-periférico concéntrico y radial provocó preferencia significativa hacia el patrón periférico radial. Patrón trumped ubicación. Las diferencias individuales no fueron significativas en las cuatro combinaciones (ver Tabla 3). <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"> . Figura 5. sensible al movimiento Resultados Vídeo frecuencias Choice a las cuatro combinaciones diferentes de flores en el Experimento 2. Los resultados muestran la importancia del tipo de patrón a lo largo patrón de colocación: se prefirieron los patrones radiales aun cuando los patrones se colocan periféricamente. Los valores indican el número de opciones del patrón mostrado. Los asteriscos indican una proporción elección que es significativamente diferente de oportunidad. Nota. ** P &lt;0,01, *** p &lt;0,001. Esta cifra ha sido modificado desde Orbán 11. <table border='"0"' cellpadding='"0"' cellspacing='"0"&gt;'><tr><td rowspan="2"> Condiciones </td><td> Sesión 1 </td><td colspan="2"> Sesión 2 </td><td colspan="2"> Sesión 3 </td></tr><tr><td> Colonia 1 </td><td> Colonia 2 </td><td> Colonia 3 </td><td> Colonia 4 </td><td> Colonia 5 </td></tr><tr><td> Número de trabajadores </td><td> 45 </td><td> 7 </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> 23 </td></tr><tr><td> Nº de Elecciones </td><td> 151 </td><td> 25 </td><td> 2 </td><td> 20 </td><td> 65 </td></tr></table> Tabla 2. Estadística descriptiva de Motion-Sensible de datos de vídeo. Número total de opciones registradas en las flores artificiales en el Experimento 2 para cada colonia, y el número de trabajadores que hacen estas opciones. Esta tabla ha sido modificado desde Orbán et al. 11. Por favor, consulte el manuscritopara más detalles. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Condiciones </td><td colspan="3"> Agrupado </td><td colspan="3"> Heterogeneidad </td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td></tr><tr><td> Central-Radial vs Central-concéntrico </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> Central-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 concéntrico central </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> Radial central vs periférica concéntrica </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> Datos del vídeo Tabla 3. Inferencia estadística Motion-sensible. Experimento 2. Esta tabla ha sido modificado desde Orbán et al. 11. G p se refiere a la desviación significativa de una parte del grupo de la casualidad, y G h se refiere a las pruebas para las diferencias individuales ( es decir, la heterogeneidad). Por favor, consulte el manuscrito para los detalles sobre las pruebas estadísticas.

Este video describe la Identificación por Radiofrecuencia (RFID) y los métodos de grabación de video sensibles al movimiento para monitorear el comportamiento de elección de los abejorros.

La identificación por radiofrecuencia y video de movimiento sensible de manera eficiente Automatice Grabación de elección no recompensado Comportamiento por abejorros

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

Los objetivos generales de estos procedimientos son automatizar la observación del comportamiento de elección de las abejas en las flores artificiales. Esto se logra pegando primero una etiqueta de identificación en todas las abejas dentro de una colonia con etiquetas numéricas de plástico o etiquetas RFID, según el protocolo. El segundo paso es instalar videocámaras sensibles al movimiento o lectores RFID en el espacio de prueba.A continuación, las flores artificiales ocupan un lugar en el espacio de prueba. El paso final es dar a las colonias B acceso al espacio de prueba. En última instancia, se genera una gran base de datos de registros que consta de la hora y el lugar de todas y cada una de las visitas florales.La principal ventaja de estas técnicas frente a otros métodos, como el registro manual de las observaciones en tiempo real, es que estas técnicas permiten estudiar el comportamiento de las abejas que nunca han experimentado recompensas en las flores. Las abejas tardan en descubrir las flores, a veces incluso días. Nuestros métodos nos permiten capturar estos eventos tan raros.Podemos registrar las actividades de toda una colonia de abejorros de forma continua durante un período prolongado de tiempo y con alta precisión. Esto puede ayudarnos a responder preguntas clave en el comportamiento de los insectos sobre los orígenes de las diferencias individuales. El entorno de prueba para este protocolo debe ser una habitación aislada o una jaula de vuelo con pantalla metálica de dos metros cúbicos en la jaula de vuelo.Un pequeño agujero, del diámetro de una moneda de cinco centavos o unos dos centímetros, sirve como punto de entrada y salida para las abejas. Abeja. Las colonias están conectadas al espacio de prueba mediante un conducto que es lo suficientemente ancho como para permitir que varias abejas circulen simultáneamente. Los conductos de tubo de criba son ideales porque proporcionan una buena tracción durante estos experimentos.Las abejas se mueven libremente entre la jaula de vuelo y la caja de la colonia a través de estos conductos, dentro del espacio de prueba hay dos soportes para la colocación de flores artificiales. Se trata de soportes de madera de 1,2 metros de altura colocados en el centro del espacio o adosados a la pared. La parte superior del soporte tiene un mecanismo que sirve para sujetar las flores.A lo largo del experimento, las ubicaciones de los soportes se mueven periódicamente para evitar que se introduzcan artefactos de efecto de posición. Durante los experimentos RFID, se instala un cabezal de seis 2K encima de una flor artificial diseñada a medida para experimentos de etiquetas de color. Las videocámaras sensibles al movimiento se colocan a dos metros de las flores artificiales.El espacio de prueba está iluminado por luces fluorescentes que generan un mínimo de 1.200 lux de intensidad porque las abejas pueden detectar el parpadeo de las luces fluorescentes ordinarias, se deben utilizar balastos especializados de alta frecuencia que parpadean a más de 200 hercios durante el experimento. Los trabajadores son marcados en el tórax con etiquetas RFID, eligen a los trabajadores en contenedores individuales cuando emergen de sus capullos y, mientras aún están en su etapa de ingenio e incapaces de volar, llámelos durante aproximadamente una hora en un refrigerador configurado a siete grados centígrados. Esto minimizará la posibilidad de ser picado durante el etiquetado.Una vez enfriado, aplique una etiqueta RFID única a cada trabajador con pegamento no tóxico. Deje que el pegamento se seque durante al menos 10 minutos antes de volver a introducir el trabajador en la colonia. Todos los trabajadores que evadan el etiquetado o han perdido su RFID deben ser retirados.Cuando el experimento puede hacer construcciones de flores artificiales en un taller mecánico, luego se forran con arcilla de color. Una flor artificial azul lisa es la plantilla básica sobre la que se añaden diferentes características visuales. Una característica visual es un diseño que utiliza una fina capa de arcilla amarilla.La ranura de la parte cilíndrica de la flor artificial se encaja fácilmente en el lector RFID. El diseño del estímulo floral es crucial. El espacio interior debe ser lo suficientemente grande como para que todas las piezas del abejorro puedan trepar por el interior, pero lo suficientemente pequeño como para que la etiqueta del abejorro se acerque a tres o cuatro milímetros del lector.Además, la flor artificial debe estar diseñada para mostrar propiedades visuales de tal manera que no haya interrupciones entre las partes del cilindro y el mapache. Una alternativa a las etiquetas RFID son las etiquetas numéricas de colores. Estas etiquetas también se aplican a las abejas obreras poco después de que emergen de sus capullos.Una ventaja sobre las etiquetas RFID es que son más difíciles de desalojar para las abejas. Al igual que con el etiquetado RFID, retire a todas las obreras de la colonia y llámelas antes de etiquetar. Más tarde. Una vez que el experimento ha comenzado y se registra el comportamiento de las abejas, surgirán nuevas obreras y deberán ser etiquetadas.Por lo general, emergen de siete a 10 nuevas obreras cada dos o tres días para registrar los datos de las abejas marcadas con colores. Las cámaras de video sensibles al movimiento deben apuntar a cada flor desde fuera del entorno de prueba. Pueden ser cámaras de protocolo de Internet con al menos un megapíxel de resolución y modificación de la luz.Reemplace la lente original por una lente muy focal de 1,8 milímetros para proporcionar un mejor enfoque y la capacidad de acercar la flor. Enfoca otra cámara para capturar el área frente a las dos flores. Esta cámara se coloca aproximadamente a medio metro por encima de las flores.Captura los comportamientos que ocurren antes de aterrizar, que incluyen la aproximación, el vuelo estacionario e incluso la entonación. Una colonia de 375 trabajadores fue etiquetada con RFID. El 85% entró en la jaula de vuelo durante el estudio, y el 62% de esas abejas también exploraron uno de los cuatro estímulos florales.Esto se puntuó al pasar el cursor sobre Entonación, aterrizar y explorar. El experimento produjo alrededor de 300.000 eventos registrados, que se almacenaron en una base de datos del mundo de los ratones. Se mostró una preferencia por un patrón radial sobre un patrón concéntrico.El patrón radial se invirtió, sin embargo, cuando el patrón concéntrico se colocó en el centro de la flor y el patrón radial era periférico. En un segundo experimento, las abejas fueron marcadas con números de colores y filmadas con videocámaras sensibles al movimiento. En este experimento, hubo una preferencia por las flores de patrón radial colocadas en el centro sobre el patrón concéntrico en el centro. Flores.La posición de un patrón en la flor no hizo ninguna diferencia. Estos procedimientos nos permiten probar empíricamente las predicciones teóricas que ofrece el modelado computacional y la inteligencia artificial sobre las características del procesamiento de la información visual por cerebros pequeños. Por ejemplo, se utilizaron redes neuronales no supervisadas para generar predicciones sobre las preferencias de simetría, que probamos utilizando nuestros métodos automatizados.El comportamiento de los abejorros que abandonan su colonia por primera vez es un área de estudio descuidada, y algunos de los obstáculos para la investigación han sido metodológicos. Las técnicas que hemos descrito en este vídeo son especialmente adecuadas para estudiar el comportamiento de los abejorros que abandonan su colonia y buscan comida por primera vez. RFID. El etiquetado y las grabaciones de vídeo sensibles al movimiento están siendo utilizados actualmente por psicólogos y biólogos para estudiar nuevas cuestiones que hasta hace poco habían estado fuera de su alcance.

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Investigación

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La identificación por radiofrecuencia y video de movimiento sensible de manera eficiente Automatice Grabación de elección no recompensado Comportamiento por abejorros (Video) | JoVE Journal

La identificación por radiofrecuencia y video de movimiento sensible de manera eficiente Automatice Grabación de elección no recompensado Comportamiento por abejorros

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