蜂蜜の蜂で触角サンプリング戦略の触覚エアコンと運動解析（

この手順の全体的な目標は、ミツバチを触覚刺激に適合させる方法を示し、ファインスケールと10のサンプリングパターンの運動学を分析するための2Dモーションキャプチャ技術を導入することです。最初に、この手順では、巣箱の前で自由に飛んでいるミツバチを捕まえる必要があります。2番目のステップは、ミツバチを金属チューブにつなぎ、白いペンキで目を隠すことです。

次に、ミツバチは古典的な条件付け手順を使用して触覚刺激を訓練されます。最後のステップは、デジタルビデオカメラで調整されたミツバチのアンテナの動きを記録することです。最終的に、MATLAB での 2D モーションキャプチャは、連想触覚学習パラダイムと非連想触覚学習パラダイムの両方におけるミツバチのアンテナ移動行動の変化を解析するために使用されます。

この方法は、さまざまな変更可能な種における触覚の識別と知覚を研究するために使用できます。非連想触覚学習による変化と、コンディショニング中のような連想学習から発生する変化を区別することができます。一般的に、この方法に不慣れな個人は、ミツバチを非常に慎重に取り扱う必要があり、触覚コンディショニング手順のタイミングが重要であるため、苦労します。

この手法は、アクティブタッチセンシングの分野における重要な質問に答えるのに役立ちます。それは報告行動として自然な反射行動を使用し、動物が2つの触覚刺激を区別できるかどうかを見分けることができます。まず、巣箱の入り口から直接ミツバチを集めます。

発泡スチロールプラグで閉じたガラスバイアルに各ミツバチを捕獲し、すぐに実験室に持ち込んで実験室でさらに取り扱います。簡単に言えば、ミツバチが動かない兆候を示し始めるまで、摂氏4度の冷蔵庫でミツバチを冷やします。まず、各ミツバチを金属チューブに固定します。

頭と胸部の周り、腹部に粘着テープを貼ります。プロバスとアンテナが自由に動かしてミツバチの視界を遮ることを確認します。複眼を塗り、白いペンキでセッリを塗ります。

ヘッドとテープの間に溶かしたワックスを少し垂らして、ヘッドが動かないようにします。録音中。識別を容易にするために、各ミツバチのテープに番号を付け、脱水症状を防ぐためにチューブを湿気の多い雰囲気に置きます。

最後に、30%ショ糖溶液を充填した注射器を使用して、各ミツバチに5秒間給餌し、30分間回復させます。触覚コンディショニングプロトコルを開始する前に、コンディショニングの前に、各Bのpsis拡張応答またはPERをテストします。これを行うには、アンテナに30%のショ糖刺激を適用して、正しい応答を得ます。

心筋の先端は、開いた下顎骨の間の仮想線を横切る必要があります。研究には、正しいPERを持つミツバチのみが使用されます。触覚コンディショニングでは、金属表面構造がコンディショニング刺激またはcsとして使用されます。

それらの表面は、異なるテクスチャを作成するために滑らかまたは溝付きにすることができます。無条件刺激またはUSは30%スクロース溶液です。真ちゅう製のキューブをマイクロマニピュレーターのホルダーに入れます。

これにより、コンディショニング手順中に正確な位置決めが可能になります。触覚刺激がマウントされたら、マイクロマニピュレーターの前に蜂を置きます。次に、触覚刺激の表面が蜂の頭と平行になるように、Csをゆっくりと配置します。

ミツバチは、両方のアンテナを使用して快適な位置で触覚刺激をスキャンできる必要があります。コンディショニング手順を開始するには、ビーズが触覚刺激を5秒間スキャンするのを待ちます。最初の3秒後、シリンジを使用して、プロボスの下に30%スクロース溶液の液滴を提示します。.

シリンジの先端を使用して、プロバスを静かに持ち上げます。この刺激は、無条件のPERを誘発するはずです。

1秒間報酬を得る。ミツバチが5つのペアを受け取るまで、コンディショニング手順を続行します。最初の報酬ペアの後、ミツバチは、次の報酬を期待していることを示すPSISの延長によってCSプレゼンテーションに応答し始めるはずです。

スクロース呈示が正の反応として採点される前に、触覚刺激呈示の最初の3秒間に観察された完全に拡張されたpsis。最後に、ミツバチのグループに対して学習曲線が生成されます。このために、CSプレゼンテーション中にPERを示すミツバチの割合が各試行でプロットされます。

コンディショニング後、適切なマクロレンズを備えたデジタルビデオカメラを使用して、アンテナの動きを記録します。ここでは、Basler a 602 Fカメラを使用し、技術仕様のVZM 200レンズを装備し、ファイヤーワイヤー接続を介して毎秒50フレームで操作し、ハーネスされたハチと触覚刺激が見えるようにカメラを調整します。次に、キャリブレーションされたチェッカーボードの写真をさまざまな方向から 1 枚撮影して、カメラをキャリブレーションします。

カメラキャリブレーションツールを備えた専用ソフトウェアを使用して、画像を分析します。キャリブレーションが完了したら、カメラレンズの下に1つの固定Bを配置し、触覚刺激を提示します。前に示したように。

ミツバチがオブジェクトをスキャンしている間の封印の動きを記録します。データが収集されたら、MATLABを使用して最初に画像の背景を定義し、各ピクセルの経時的なグレースケール値の中央値を計算します。ミツバチの固定された頭や触覚刺激などの静的なオブジェクトは、ビデオ内の可動部分の各フレームから画像の背景を差し引くことにより、画像の背景を構成します。

理想的には、ミツバチの触角は、さらなる処理のためにゼロ以外の値の唯一の領域として分離されます。ピクセル値が 0 以外の 2 つの最大の領域は、アンテナであると想定されます。マスクは、アンテナの先端を位置を特定し、画像全体の誤差を減らすために作成されます。

画像浸食ツールと拡張ツールの組み合わせは、これらの技術がノイズレベルを低減した後に適用されます。バイナリ マスク関数を使用して、ばらばらの領域をクラスター化します。重心は、左右のアンテナを区別するために、これらのクラスターのうち最大の 2 つに対して計算されます。

ここでは、赤と緑の色でラベル付けされています。最後に、各アンテナのアンテナ先端は、近位方向から遠位方向で最も高い値を持つクラスタ内のピクセルとして定義することができ、示された先端の空間分布を示す2次元ヒストグラムが作成される。これは、花粉鍛造機における触覚PERコンディショニングの学習曲線です。

最初のペアリング後の肯定的な反応の割合は、自発的な行動と比較すると有意に高く、学習曲線は3回目の報酬後に飽和を示しています。この例では、条件付けされたグループとナイーブなグループの両方で、肛門先端の動きが、観察された触覚刺激の存在下または不在下で1分間記録されました。これは、刺激の提示の前に自発的なトンネルの動きです。

absaはトンネル先端の横方向の位置を示し、縦軸は遠位位置を示します。カラースケールは、アニンチップが特定の場所で費やした時間の割合を示します。黄色は、非常に頻度の高い場所、赤、頻度の低い場所、黒の場所は手の届かない場所を示します。

このデータは、条件付けられたグループと条件付けられたグループの両方が、自発的な行動と比較して、触覚刺激の存在下で蹄体の動きパターンを変えたことを示しています。刺激の表面近くの長方形の黄色の領域は、アリのかかとの先端が表面のサンプリングに多くの時間を費やしたことを示しています。条件付けされたグループのミツバチは、ナイーブなミツバチよりも、刺激の領域でアンテナ先端にかなり多くの時間を費やしました。

この手順に続いて、電気生理学的および薬理学的方法を見つけて、次のような追加の質問に答えることができます、ミツバチの活発な接触行動の神経生理学的基礎は何ですか その開発後?この触覚コンディショニングの技術は、アクティブタッチセンシングの分野の研究者が、触覚刺激識別のさまざまな側面だけでなく、Alpha Potsの触覚学習と記憶のさまざまな側面を探求する道を開きました。このビデオを見れば、アクティブな触覚検索と動きや昆虫のサンプリングを分析する方法について十分に理解できるはずです。

移動解析は、最初のカメラに同期して少なくとも 1 台のカメラを追加すれば、3 次元解析に拡張できることに注意してください。