Un sistema preciso ed autonomo per l'individuazione di modelli di emersione degli insetti
January 9th, 2019
Misurazione dei reticoli di emersione degli insetti richiede precisione. I sistemi esistenti sono solo semi-automatizzato e campione di dimensione è limitata. Abbiamo affrontato questi problemi di progettazione di un sistema utilizzando microcontrollori per misurare con precisione il tempo di comparsa di un gran numero di insetti emergenti.
Questo metodo può aiutare a rispondere a domande chiave nel campo della cronobiologia e della fisiologia dello stress, come quali segnali incidano sui tempi di emergenza degli insetti. Il vantaggio principale di questa tecnica è che è automatizzata e può essere utilizzata per misurare l'emergere di un gran numero di insetti. Per ogni canale in costruzione sono necessarie le seguenti parti.
Un collettore collettore, un tappo finale, sei supporti della piattaforma, quattro piastre di base del rack per tubi e quattro piastre per il viso del rack del tubo. Con tre supporti della piattaforma e un pezzo di plastica ondulata da 33 per 30 centimetri, utilizzare la colla a caldo per assemblare due piattaforme rack per canale in costruzione. Installare l'elettronica nel collettore saldando prima un resistore da 120 ohm all'anodo sia dell'emettitore a infrarossi che del rivelatore a infrarossi e una lunghezza di cinque centimetri di filo elettrico calibro 22 a entrambi i catodi.
Inserire con cura il rilevatore in una presa del collettore del collettore e l'emettitore nella seconda presa. Entrambi i componenti devono adattarsi perfettamente. Alimentare i fili del rivelatore attraverso il canale di cablaggio e tirare entrambi i fili attraverso il foro di accesso.
Saldare tutti e quattro i fili a un jack Ethernet RJ45 utilizzando la fila posteriore di pin. Entrambi gli anodi devono essere saldati al perno più a sinistra, il catodo dell'emettitore al perno più a destra e il catodo del rivelatore a uno dei perni centrale. Fissare il jack RJ45 sopra il foro di accesso del collettore con colla a caldo, assicurandosi che all'interno del collettore non si tocchino fili nudi.
Successivamente, inizia la costruzione del processore centrale per il sistema saldando le intestazioni femminili sui fori attraverso etichettati per il modulo Arduino nano, temp, clock e SD. Inoltre, saldare un'intestazione femmina sul foro passante non etichettato due per cinque nell'angolo in alto a sinistra della scheda PCB per lo schermo LCD. Agganciare e saldare sei jack RJ45 lungo il bordo inferiore della scheda PCB.
Saldare sei resistori pull-down da 470 kilohm nei siti di fori passanti, situati appena sopra i martinetti RJ45. Installare il sensore di temperatura e umidità Arduino nano, DHT, orologio e SD sulla scheda PCB. Infine, collegare un filo a nastro a dieci connettori al connettore dello schermo LCD della scheda PCB.
Una volta assemblato il sistema di rilevamento, caricare e posizionare due rack immediatamente prima di eseguire un esperimento. In primo luogo, assicurarsi che tutti i fori nel rack contengano un tubo di micro-centrifuga da 0,5 millilitri con il cappuccio rimosso e che i tubi si adattino perfettamente. Riempire ogni tubo con una cellula di covata di insetti, assicurandosi che il lato piatto del bordo sia rivolto verso l'apertura.
Quindi aggiungere un pellet morbido ad aria e, infine, un BB metallico. Quindi utilizzare viti in nylon da un quarto di pollice per apporre la piastra frontale del rack del tubo, con il bordo arrotondato verso la parte inferiore del rack. Posiziona i rack dei tubi sulla piattaforma rack. Iniziare con le aperture rivolte verso l'alto, quindi ruotare delicatamente in posizione per assicurarsi che i BB metallici non vengano rilasciati.
I rack devono essere posizionati sul bordo della piattaforma in modo che un BB metallico possa cadere liberamente nel collettore senza rimbalzare contro un'altra parte della struttura. Inserire una scheda SD nell'adattatore, quindi avviare il processore centrale collegando un connettore micro-USB all'Arduino e l'altra estremità a qualsiasi adattatore USB appropriato. Lo schermo LCD mostrerà i numeri da uno a sei quando è pronto.
Rilascia una singola BB metallica nel raccoglitore di palle di ogni canale e osserva che il conteggio corrispondente appaia sullo schermo e per il momento corretto per la visualizzazione nella parte inferiore dello schermo. Dopo che tutti gli insetti sono emersi, alimentare l'apparato scollegando l'Arduino. I rack possono essere smontati e puliti per il ri uso.
Durante l'esperimento di emergenza, i dati vengono memorizzati sulla scheda SD in un file delimitato da virgole. Usa la scheda SD per trasferire i dati sul computer e RStudio per generare automaticamente grafici a bolle dei dati. Sia i dati relativi agli eventi che alla temperatura vengono salvati nello stesso file per l'integrità dei dati.
Prima dell'analisi, importare il file delimitato da virgole in un programma foglio di calcolo. Le colonne I e J sono la data e l'ora di emergenza per le api. Crearle colonne A e B tagliando e incollando le colonne da A a E in un secondo foglio di calcolo e salva come file separato di dati sulla temperatura per ulteriori analisi.
Questa figura mostra l'emergenza delle ape sotto un termo-periodo di quattro gradi Celsius dopo l'esposizione a uno stress da freddo durante lo sviluppo. Questa figura mostra lo stesso set di dati appena visto, ma con uno dei sei canali intasati da BB, creando la grande bolla sul grafico come la mancanza di segnale viene ripetutamente conteggiata. I dati di questo canale possono essere giustamente rimossi dall'analisi.
Durante il tentativo di questa procedura, è importante ricordare di controllare tutte le parti saldate per assicurarsi che le connessioni funzionino. Dopo il suo sviluppo, questa tecnica ha spianato la strada ai ricercatori nel campo della cronobiologia e della fisiologia dello stress per esplorare quali segnali incidano sui tempi di emergenza nelle api solitarie.
Panoramica
Questo articolo presenta un nuovo sistema automatizzato progettato per misurare i modelli di emergenza degli insetti con alta precisione. Utilizzando microcontrollori, il sistema supera i limiti dei metodi semi-automatizzati esistenti, consentendo campioni di studio più ampi nelle ricerche sull'emergenza degli insetti.
Componenti principali dello studio
Area di scienza
- Cronobiologia
- Fisiologia dello stress
- Comportamento degli insetti
Sfondo
- I sistemi esistenti per misurare l'emergenza degli insetti sono semi-automatizzati.
- Campioni di studio limitati ostacolano la ricerca sui modelli di emergenza.
- La precisione nel timing è cruciale per comprendere il comportamento degli insetti.
- L'automazione può migliorare l'efficienza nella raccolta dei dati.
Obiettivo dello studio
- Sviluppare un sistema completamente automatizzato per misurare l'emergenza degli insetti.
- Facilitare campioni di studio più ampi nelle ricerche.
- Esplorare i segnali che influenzano il timing dell'emergenza degli insetti.
Metodi utilizzati
- Costruzione di un collettore e piattaforme per i tubi.
- Integrazione di componenti elettronici tra cui emettitori e rilevatori a infrarossi.
- Utilizzo di un Arduino nano per l'elaborazione dei dati.
- Archiviazione dei dati su una scheda SD per analisi successive.
Risultati principali
- Il sistema misura con successo il timing dell'emergenza degli insetti.
- L'integrità dei dati viene mantenuta attraverso la registrazione simultanea degli eventi e della temperatura.
- Si ottiene un conteggio automatizzato degli eventi di emergenza degli insetti.
- I risultati dimostrano l'impatto delle condizioni ambientali sul timing dell'emergenza.
Conclusioni
- Il sistema sviluppato migliora lo studio dei modelli di emergenza degli insetti.
- Fornisce un metodo affidabile per i ricercatori in cronobiologia e fisiologia dello stress.
- Studi futuri possono utilizzare questa tecnica per investigare ulteriormente i segnali di emergenza.
Domande frequenti
Executive Industry Relevance
Automated detection of insect emergence patterns enables high-throughput, quantitative analysis of biological timing and stress responses, supporting mechanistic de-risking in early discovery. The system's scalability and precision facilitate robust hypothesis testing and cross-condition comparisons, directly impacting target validation and translational research in chronobiology and stress physiology. Integration of automated data capture and visualization enhances predictive confidence and portfolio decision-making for R&D teams investigating environmental or genetic modulation of emergence phenotypes.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables rigorous interrogation of environmental and genetic cues affecting emergence timing.
- Supports functional validation of candidate pathways involved in stress physiology.
- Facilitates mechanistic de-risking by providing high-resolution, quantitative emergence data.
- Improves predictive confidence for downstream biological hypotheses.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, scalable biological systems for compound or genetic screening.
- Standardizes emergence measurement across large sample sizes and multiple treatments.
- Delivers reproducible, quantitative outputs suitable for comparative analysis.
- Enables simultaneous evaluation of multiple experimental conditions.
Translational & Preclinical Research
- Aligns emergence phenotypes with disease-relevant stress and chronobiology models.
- Supports continuity from discovery through preclinical validation of timing-related biomarkers.
- Provides risk-adjusted data for advancing candidate interventions targeting biological rhythms.
- Enhances translational relevance by enabling species-specific system adaptation.
Pipeline & Workflow Integration
This automated emergence detection system fits within the early discovery to preclinical continuum, supporting hypothesis testing, screening, and translational research workflows.
- Discovery Biology: Enables precise null hypothesis testing and pathway clarification for emergence timing.
- Screening: Provides assay-ready, reproducible measurement platforms for high-throughput studies.
- Analytics: Generates quantitative, time-stamped outputs and visualizations for robust statistical analysis.
- Translational Research: Facilitates adaptation to diverse insect models for biomarker alignment.
- Enterprise Reuse: Modular, 3D-printed design supports broad reuse and customization across R&D programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in emergence studies.
- Operational Value: Delivers standardized, scalable, and automated data collection for large sample sizes.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by enabling robust cross-condition comparisons.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of chronobiology and stress physiology programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in electronics assembly and data analysis using R or similar platforms.
- Needs access to 3D printing, Arduino microcontrollers, and standard laboratory instrumentation.
- Demands cross-team standardization of data formats and analysis pipelines.
- Allows adaptation for different insect species via modular hardware design.
- Potential for channel clogging or hardware malfunction requires routine validation and troubleshooting.
