Name: 無線周波数識別かつ効率的にモーションセンシティブビデオがマルハナバチによって報わ選択行動の記録を自動化 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-11-15T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 9 s
Description: 学ぶマルハナバチの選択行動の自動記録法。RFIDタグとモーションセンシティブビデオを用いて人工花での行動を高精度に観測し、30万件のイベントデータを生成する手法を解説します。

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実験は、カナダ自然科学工学研究評議会からCMSPへの助成金によって支援されました。マルハナバチのコロニーの寄付をしてくれたKoppertCanadaに感謝します。この原稿の一部は、いくつかの図や表を含めてNaturwissenschaften11に掲載されており、Springerの許可を得てここに転載されています。

オタワ大学の動物ケア委員会は、ミツバチでの作業者に対する安全手順の輪郭を描く私達の実験プロトコルを、承認した。 1.テスト環境の準備<ol><li> 2 MX 2 MX 2メートルの空きスペース（分離室、または金属スクリーンに覆わ飛行ケージ）を準備します。 注：お部屋は、試験空間として選択された場合、ミツバチが窓、ドアの下のスペース、および空気交換ダクトを通って逃げることができないことを確認してください。 </li><li>ミツバチが入り、障害物な ​​しでテスト·スペースを終了することができ、飛行ケージに小さなエントリポイント（ 例えば 、約2cmの直径の穴）を追加します。メンテナンスや機器構成のために予約期間中の試験空間からミツバチを維持するためにアクセスポイントを阻止するためのメカニズムを設計します。 注：我々は、 マルハナバチのインパチェンスクレソンの労働者を使用していました。 </li><li>コネクタを使用して、テスト·スペースに1つまたは2つのコロニーボックスを接続してください。死んだ蜂はBLOことができないことを確認してくださいコネクタをCK。 NOTE：ガラストップカバーを木製「ブリッジ」構造、及びワイヤーメッシュチューブ：ここで、接続構造の二種類を使用する。彼らは、きれいに簡単であり、彼らは蜂のためのトラクションを提供する。 </li><li>テスト-空間内に2つの人工の花のホルダーを置きます。 <ol><li>テスト空間の中心に花の保有者を置き、または壁に取り付けます。 </li><li>マスキングテープを使用した造花の円筒部の先頭に「2K6ヘッド」RFIDリーダを接続します（位置決めのための図1を参照）。造花を添付するためにどの1.2メートル背の高い木製のスタンドを使用してください。 注：スタンドの上部は​​造花が接続可能な取り付け機構を備えていなければならない。模式図については、図2を参照してください</li></ol></li><li>高周波（分。200 Hz）の追加蛍光灯器具を適切にテスト空間を点灯する。そのLIGを確保するために、高周波電子バラストを使用してくださいHTのちらつきはマルハナバチ」のビジュアルフリッカー値6を超えている。 注：ここでは、2×2×2メートルのスペースのために約1200ルクスの光強度を生成する12昼光色蛍光灯を使用しています。 </li></ol><img alt="図1" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg"> 図1. RFID人工フラワーデザイン。実験1のRFIDリーダで使用されるRFID対応造花の模式図は、花の中心を通って開いた円筒の上に休んだ。刺激パターンと位置：。末梢の同心、B。中央の同心、C。周辺ラジアルおよびd。中央ラジアル。この図は、ORBAN ら 11から変更されている。 <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg"> <s href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。 </s> 2.バンブルビーコロニー準備<ol><li>商業的に順序付けられたコロニーの到着すると、飛行ケージにコロニーボックスを接続してください。 </li><li>テストセッションの開始まで自由摂取 ：花粉（種々の植物からミツバチによって収集）と、砂糖水（体積比1：1）を提供する。 <ol><li> 1Lの水を沸騰させて、糖水溶液を作成するために、糖の同じ体積で混合する。 </li><li>養蜂家やCOMから花粉を購入マルハナバチコロニーの商業サプライヤー。乳鉢と乳棒を用いて花粉を挽くと、（必要に応じ）蜂蜜と水と混ぜてペースト状に湿ったそれを作るために。 </li></ol></li><li>実験が始まると、毎日の砂糖水15〜40ミリリットル（コロニーサイズに比例した量）を提供する。花粉を自由に提供し続ける。ハニーポット内のストレージレベルに応じて砂糖水の量を調整します。 注：低食品貯蔵レベルを保つには、労働者がより多くの食料を求めて巣を離れるためのインセンティブを提供しています。 </li><li>ステップ1.3で説明したようにミツバチは、コネクタ構造を経由してテスト環境を入力することができます。 注：ミツバチは巣や実験を通してテスト環境との間で自由に移動。 </li></ol>無線周波数識別による観察3.準備<ol><li>コロニーが到着するとすぐに労働者の胸部にRFIDタグを接着起動し、新しい作品として、実験を通して継続ERSが出現する。 </li><li>糊付けテクニック<ol><li>最初のタグ付けの際に個々の容器内のすべての労働者を配置します。冷蔵庫（約7℃）で約1時間のクールダウンの労働者はそれらを遅くする。 注：タグ付けの前に労働者を冷却するには、積極的なコロニーは、より管理しやすくするのに役立ちます。これは刺されの可能性を最小限に抑えることができます。 </li><li>タグ付け装置（タグ·プロバイダによって提供される）は、非毒性接着剤を使用して、作業者の胸部にRFIDタグを取り付ける。 （それらが飛行することができる前に）それらは未熟段階にある間に、労働者に糊RFIDタグは、それらが、出現する。 </li><li> RFIDタグは労働者では除去できないことを確認するために戻って、コロニー内のワーカーを配置する前に10分以上の間隔をあけてください。 </li></ol></li><li> （胸部上の糊残りやはげパッチで見られるように）、それらのRFIDタグを失った彼らのキャロウ段階でタグ付けされていなかった労働者、または労働者を処分する。 注：これらの蜂はoutsid経験を持っていたかもしれないコロニーをメール。 </li><li> RFID Readerソフトウェア<ol><li> RFIDリーダソフトウェアを構成するパーソナルコンピュータ（PC）を使用します。 YYYY-MM-DD HHへのオペレーティングシステムの日付書式を変更：MM：SSは、ダウンロードされたRFIDデータが正しくエンコードされるようにする。カンマ区切り値（CSV）などのRFIDリーダでデータをエクスポートできるように、C ++プログラミング言語を使用したRFIDリーダで供給されたプログラムを調整します。 </li><li> USBコネクタに、RS-232を使用してコンピュータにRFIDリーダを接続します。リーダは、記憶容量（最大32,000のレコード）に到達する前に、定期的にRFIDリーダにデータをダウンロードする。日付、時刻、および各タグに関連付けられた13文字のユニークな文字列を記録するためにRFIDリーダを使用してください。リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）にダウンロードしたCSVファイルをインポートします。 </li></ol></li></ol> RFIDリーダー4.造花の準備<ol><li>地元の工芸品店から青と黄色焼く粘土を購入。 </li><li> BLを作成UE直径1.5cmの円筒、および側の1.5センチメートル×3センチの穴をカット。 注：シリンダー側の穴は、RFIDリーダ用のレセプタクルとして機能します。 </li><li>一端は8 cmであり、もう一方の端に直径1.5cmの青色円錐を作成する。 </li><li>シリンダとコーンをマージします。 </li><li>黄色の粘土の長さ20cmおよび0.5センチ幅のストランドを作成します。 </li><li>サイズに黄色ストランドをカットし、青錐体とシリンダーに働く。 注：ラジアル形状は長さ5cmの直線を必要とするであろう、と同心の形状は4-8センチの円形のラインが必要になります。 </li><li>完全に硬化するまで、130°Fで粘土を焼く。 </li></ol>モーションセンシティブビデオ録画による観察5.準備<ol><li>とすぐにコロニーが到着するように働きバチの胸部に着色されたプラスチック製の番号タグを糊付け起動し、新しい労働者が出現するように、実験を通して継続。 </li><li>初期taggi中にすべての労働者を削除するすべての個人が番号タグを受け取ることを確実にするためにセッションをngの。バックコロニー内の場所の労働者、すぐタグ付けした後。 NOTE：RFIDタグとは異なり、多数のタグは削除する作業者にとってより困難である。 </li><li>新しい労働者が出現するように、彼らはまだ未熟であるが、それらをタグ付けする。周波数をタグ付けコロニーサイクルの状態により異なりますが、約7-10労働者に平均で2〜3日毎に。彼らはもはや花ナイーブでない可能性があるため、それらのキャロウ段階でタグ付けされていなかった労働者を処分する。 </li><li>利用可能なタグ番号よりもより多くの労働者をタグ付けするためのシステム 注：実験は数ヶ月の期間継続し、複数のコロニーが関与している場合、使用可能なタグ番号がなくなっていることを良いチャンスがある。 693同時にタグ付けされた労働者にまで許可する、それぞれが1から99までの番号約7識別可能なタグの色があります。 3-4コロニーを使用して3ヶ月間実行している実験は、合計で優に超える693の労働者を持っていますが、決して同時に生きています。 &lt;オール&gt; </li><li>特に以下の番号については、番号タグが体系的に配置されている（ 例えば 、タグ番号の上側が常に蜂の頭と整列される）ことを確認してください：6、9、66、69、99。 </li><li>死んだ労働者を外し、「解放」として、そのタグ番号を記録します。 「利用可能」であるタグの数や色のデータベースを維持するか、「使用中」のユニークなタグが同時に複数のハチで使用されていないことを保証する。 注：追加のタグの組み合わせは、既存の色に色を加えることによって製造することができる。たとえば、シャーピーペンで青タグに黄色の点を追加すると、新しい組み合わせを作成することができます。 </li></ol><li>ビデオデータ処理<ol><li>テスト環境の外に（ 図3参照）、各花のディスプレイの前に2つのインターネットプロトコル（IP）ビデオカメラ（最低1融点画像の解像度）を配置します。 <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg"> <st></st>注：IPビデオカメラや造花間のガラス分周器は、人工的な花がはっきりと見えるようになります。 IPビデオカメラは離れて刺激から5メートルまでであり得る。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> </li><li> 1.8ミリメートルバリフォーカルレンズ付き株式レンズを交換してください。これらのレンズは、十分なズームを可能にし、造花に焦点を当てる。 </li><li>造花の手前に1〜2メートルを中心に、直接造花の上に追加のIPビデオカメラを置きます。このビデオカメラはホバリングとantennation行動をキャプチャします。 </li><li> IPビデオカメラを接続しますセカンダリネットワークインタフェースコントローラ（NIC）、およびイーサネット·ハブを介して PCへ。 </li><li>動的IPビデオカメラにIPアドレスを配布するためにPCの動的ホスト構成プロトコル（DHCP）を構成する。 </li><li> PC上のファイル転送プロトコル（FTP）サーバを設定する。 </li><li>自動的にPC上でビデオクリップを堆積するためにFTPクライアント·プロセスを構成します。 </li><li> 10秒のビデオクリップの動きが検出されるたびに記録するIPカメラを設定する。 </li></ol></li><li>ビデオクリップの解析<ol><li>ビデオクリップを開き、コンテンツフレームごとの好みのビデオビューアを使用してを表示します。 </li><li>蜂のプラスチックタグ番号、スプレッドシートまたはRDBMSでの記録の日付と時刻を記録します。ここでは、造花と接触する蜂の足として上陸を定義します。 注：（別の蜂が刺激に存在する間着陸を）社会的に影響される選択肢を捨てる。 </li></ol></li>ビデオ観察のE "&gt; 6。造花の準備<ol><li>グラフィック編集ソフトウェアを使用して視覚特性を設計します。 注：印刷されたパターンを切り取り、コーンに折り畳むことができることを確認します。直径8cmコーン、その結果、切り欠き形状を生成するように幾何学的な計算を使用してください。 </li><li>印刷、カット、そしてコーンに視覚特性を折る。 </li><li>接着剤取付けクリップ（ 図2参照） を刺激する。 </li></ol> 7.統計分析<ol><li>いずれの実験においても、それぞれのハチのための選択の割合を計算する（ 例えば、特定のハチは、yの合計のうち1花のx選択をした）。 </li><li>フィットテスト7の複製された善とこれらの比率を分析します。 注：複製されたG-テストの全体的な重要性を示している複製物の変動性（すなわち、各ハチ）の量を示している異質値（G hの ）、およびプールされた値（G pを ）計算すべての選択肢割合。 Gの値は、有意性の試験で2つの値をχと比較される。 </li></ol> 8.刺激プレゼンテーションシーケンス<ol><li>検査空間内のフラワースタンドに造花を取り付けます。場所の影響を回避するために、一定の時間間隔（ 例えば、毎日）に表示される刺激の組み合わせと場所を変更します。 </li></ol> 9.試験終了<ol><li>ミツバチを殺すために3日間℃-10℃ディープフリーザーでコロニーを置きます。 </li></ol>

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</ol>

著者には競合する金銭的利益はありません。

RFID技術は、容易かつ高精度に個々の労働者の数百を研究できますが、記録された行動の特徴は、ヒトおよびビデオ録画による観察とは異なる。 RFIDによって記録された選択行動は、花の探求として記述することができます。これは、このようなパターン11,12上のアプローチ8、迷路のアーム9,10への参入、触角の反応8、または着陸などの他の研究で用いられた基準と比較して、好みの非常に厳しい基準である。オーダー選択行動の定義の妥当性を比較するために、そして報わ行動のための新しいRFIDの方法を検証するために、着陸のビデオ録画が実験2で観察されたすべての選択肢措置が等しくない：RFID基準フローラルエントリによって測定されるように、ことが示されたビデオデータはパターン·タイプの視覚特性はハチの選択により重要であることを示しながら、パターンの位置の視覚的プロパティは、ハチの選択により重要である。未学習選択行動を研究する上での一般的な課題の一つは、それがどんな花粉や蜜を提供していない造花の花ナイーブ、訓練を受けていないミツバチを引き付けるために非常に困難なことである。実際、以前の実験の多くは、テスト刺激に選択行動とは無関係であると考えられる刺激にテスト環境でハチを訓練に頼っ。 RFIDモーションセンシティブビデオ録画、連続録画を可能にすることによって、この障害を克服する、24時間毎日、研究者の一定の監督なしに、数百蜂に15-20ミツバチからのサンプルサイズを大きくすることができる。訓練されていないミツバチによる報わ選択肢はまれな出来事ままで、これらの新しい実験的な設計パラメータは、観測を可能にする。 これら二つの技術によって提供されるその他の改良点は、個人差の試料バイアスの排除、外的妥当性の改善、および追跡が含まれる。 SAMPL唯一の植民地でダースかそこらのミツバチを研究したときに電子の偏りを導入してもよい。のみ労働者が所定の時間に研究者との「協力」が起こることが観察されているため、おそらく見逃されていても、同じコロニー内の個々の労働者全体の行動の特異性に大きな違いがあります。 300以上のミツバチのコロニーで15-20蜂を研究、ケース·サンプリング·バイアスは重要である可能性のある総コロニーのわずか5％を占める。タグ付けと、すべての労働者の挙動を観察することは完全にこの問題を排除します。同時刺激の選択肢の数も操作することができる。私たちは技術的な理由のために私たちの実験では、バイナリの選択肢を提供しますが、単一選択またはいくつかの選択肢の設計も可能である。 外的妥当性の面では、実験室環境でミツバチを研究することは、伝統的に、結果の一般化を妨げている、非常に人工的となっている。例えば、研究者はPRでなければなりませんでしたデータ収集のためのESENT、ミツバチは1つずつテスト環境1で採餌しなければならなかった、そしてテストは、小さな時間ウィンドウに限定されていた。このホワイトペーパーで説明されている新しい技術は観測が教師なしと無制限にすることによって、これらの人工的な制限を削除します。我々はこれらを単一の蜂によって、またはいくつかの蜂によって選択肢を繰り返したかどうかを確かめることができるので、最終的には、行動の個人差を文書化することができます。 運動に敏感な、高空間分解能のビデオカメラは、刺激の設計の柔軟性の観点から、RFID技術優位を持っている：視覚刺激の外観は、ほぼ任意の形状とすることや、被験者の識別は、少なくともで捕捉することができるものであれば形成することができる数フレーム。識別は、各ビデオクリップの手動検査を必要とする研究者によって読み取られる必要があるため、動画を処理してRFIDデータを処理するよりも時間がかかり、もう少しである。視覚刺激の設計は、Rの制約を満たすことができればFIDリーダー（ すなわち、蜂にRFIDタグがRFIDリーダのうちの少なくとも3〜4ミリメートルに来なければならない）場合、RFID技術は、自動化された大規模なデータ収集の上縁部を有する。定性調査は、おそらくビデオ分析によって愛用され続けるだろう。この実験で示されるように、RFIDリーダは手動のコーディングを必要としない、非常に大きなデータセットを蓄積することができる。それぞれの技術に関連したわずかに異なる利点は、将来的にそれらが相補的な方法で使用することができることを示唆している。 両方の技術の将来はめったに発生しない行動の正確な定量にあるのかもしれない。たとえば、将来のアプリケーションのための1つの異なる可能性は、温室および他のより自然な環境でこれらの技術を用いることである。自然主義と実験制御の組み合わせは、以前にお答えすることはできなかった質問に対処できるようになる。大まかに言えば、これらの技術は、厳格なAの行動を観察する二つの新しい方法を提供しますND効率的な方法。 RFIDとモーションセンシティブビデオがちょうど花粉媒介や昆虫を研究研究者のための大きな一歩ではありませんが、これらの技術はまた、他の行動科学者にアピールすることがあります。

マルハナバチやミツバチによって無学選択行動を研究する上で重要な問題は、花ナイーブ、訓練を受けていない労働者が容易に嗜好を測定することができるテストのスペースを入力しないということです。その結果、多くの研究者が理想的な技術よりも少ない頼る：プレトレーニング労働者、研究者は、実験の刺激とは異なるように考える表向きは中立刺激から検査空間内に供給する。しかし、最近の実験は、中性であると考えられていた刺激（テストセッションの後続の選択行動に影響を与えない、すなわち 、刺激）が予期1優先に影響を与えたことを示した。無線周波数識別（RFID）2、モーションセンシティブビデオ録画を含む自動システムは、この問題を解決する機会を提供することができる。研究の目的は二重であった：（1）主に、（2）二次的EVに、マルハナバチによって未学習花の嗜好に関する文献に貢献する二つの異なる自動記録装置によって記録されたように、2つの選択肢測定システムをaluate。 二つの自動化されたシステム3は、未学習選択行動を観察するために、本 ​​研究で実装されました：RFIDとモーションセンシティブビデオ録画。両方のシステムの2つの重要な要素は、選択肢が報われず、異なる視覚的な手掛かりの表示を操作できることである。 （1 MP解像度で記録する高精細、）モーションセンシティブビデオだけでなく、飛行室で自由に探索する労働者の継続的な観察 ​​を可能にするが、比較的稀な事象4の効率的な観測のために重要である。 実験1の研究の質問は一緒に表示されたときの特性がどのように相互作用するか異なる視覚的にも関する。本研究では、パターン·タイプに関連したパターンの位置の相対的な重要性を探求しようとするものである。 （ すなわち 、サンバースト）と同心円状、放射状に2×2のデザインを使用して（ すなわち 、雄牛の電子あなたがた）パターンタイプは造花（刺激の例については図1を参照）のいずれかに中央または末梢配置されます。 RFIDリーダーは、これらの特別に設計された人工的な花の刺激に組み込まれている、とマルハナバチは、私たちは造花刺激に入り、各タグ付けされた労働者を記録することができるように、RFIDタグが有効になってを受ける。 RFID観察はパッシブタグの存在によって変調された無線周波数の信号（この場合は13.56MHz）を送信する（造花に組み込まれた）リーダー機構により機能する。読者は、タグ固有の識別を可能にするタグまたがっ若干異なるこれらの信号変調を検出し、記録することができます。 実験2の質問が3つある。まず、ビデオ録画同等選択基準によって測定されるように、RFID、及び着陸によって測定されるように、花のエントリがありますか？選択は異なる措置につながる可能性の異なるポイント（ビデオのための着陸、およびRFID用フラワーエントリー）で測定されている好みの。第二に、末梢ポジショニング対中央の効果は何ですか？これは、異なる位置に2つの半径方向のパターンからなる組み合わせ（ 図4b参照） を提示した場合、労働者が中央のパターンを選択するかどうかは不明である。第三に、パターンタイプVSパターン位置の相対的な重要性は何ですか？言い換えれば、マルハナバチ、好ましいパターンタイプ、又は好ましいパターン位置のパターンに着陸するのだろうか？ミツバチは、周辺-同心円状に中央ラジアルを好むこともできますが、プリファレンスは、パターンの種類や、その中心位置が原因​​である可能性があります。この実験では、2つの変数が互いに5（ 図4cを参照し、d）と対戦した。 実験2では、私たちは、花のような刺激に対して動きに敏感なビデオ録画を使用していました。造花は飛行ケージの内側に入れ、運動に敏感な高精細ビデオカメラは、フロンからこれらの花で指摘されたtとトップ。検査領域における2つの刺激の各々の正面図を捕捉するように、より具体的には、2つのカメラを配置した。追加のビデオカメラは上から行動をホバリング記録する刺激との間に位置し、造花の両方からの挙動を撮影した。マルハナバチは、高精細ビデオクリップを読み取ることができる多数のタグを用いて同定した。ホバリング、antennation着陸行動が観察された。

<table><tbody><tr><td>小型化されたmic3タグ</td><td>Microsensys</td><td>mic3 TAG 64ビットRO</td><td>RFIDタグ 蜂に接着する</td></tr><tr><td>RFIDリーダー 2k6ヘッド</td><td>Microsensys</td><td>2k6</td><td>RFIDリーダー 造花に組み込まれた</td></tr><tr><td>IPビデオカメラ</td><td>Vivotek</td><td>IP8161</td><td>モーションセンシティブビデオレコーダー</td></tr><tr><td>オパリス・プラッチェン ナンバータグと無毒の接着剤</td><td>Beeworks.com</td><td>n / a</td><td>ミツバチに接着するナンバータグ</td></tr><tr><td>マルハナバチのコロニー 研究用</td><td>コッパートカナダ</td><td></td><td></td></tr><tr><td>造花</td><td>N/A</td><td></td><td>キャンパス生物学ショップが開発</td></tr><tr><td>造花スタンド</td><td>N/A</td><td></td><td>キャンパス生物学ショップが開発</td></tr><tr><td>フライトルーム</td><td>N/A</td><td></td><td>キャンパス生物学ショップが開発</td></tr><tr><td>Windows</td><td>のラップトップ 汎用ハードウェア/マイクロソフトソフトウェア</td><td></td><td>RFIDデータをダウンロードするために使用</td></tr><tr><td>USBコンバータ</td><td>汎用</td><td></td><td>コンピュータに接続する RFIDリーダー</td></tr><tr><td>デスクトップ</td><td>IBM</td><td></td><td>ビデオデータの送信に使用</td></tr><tr><td>セカンドNIC</td><td>汎用</td><td>10/100M NIC</td><td>PCI ビデオデータの送信に使用</td></tr><tr><td>ネットワークハブ</td><td>汎用</td><td>4ポート</td><td>ビデオデータの送信に使用</td></tr><tr><td>高精度ピンセット</td><td>SPI</td><td></td><td>ミツバチに番号とRFIDタグを接着するために使用されます</td></tr><tr><td>砂糖</td><td>ジェネリック</td><td></td><td>水と混ぜて砂糖水</td></tr><tr><td>花粉</td>を作成するために使用されます マル<td>ハナバチに供給された</td><td>地元の養蜂家</td><td></td></tr><tr><td>プランジャー付きマーキングケージ</td><td>Beeworks.com</td><td></td><td>エイドタグ付けプロセス</td></tr><tr><td>蜂蜜</td><td>ジェネリック</td><td></td><td>水と混合するために使用し、花粉ペーストを作成し</td></tr>、<tr><td>粘土</td><td>を焼きますRFID粘土成形ツールのためのSculpey</td><td></td><td>刺激</td></tr><tr><td></td> RFID<td>のための一般的な</td><td></td><td>刺激 ホワイトペーパー</td></tr><tr><td></td><td>ビデオのための</td><td>一般的な</td><td></td>刺激</tr><tr><td>レーザープリンター</td><td>ビデオのための</td><td>一般的な</td><td></td>刺激</tr><tr><td>ウッド</td>ビデオ<td>のための一般的な</td><td></td><td>刺激 - 添付ファイルクリップ</td></tr></tbody></table>

無線周波数識別かつ効率的にモーションセンシティブビデオがマルハナバチによって報わ選​​択行動の記録を自動化

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

私たちは、同封の試験空間でのマルハナバチの選択行動を観察するための2つの方法を提示します。最初の方法は、無線周波数識別（RFID）は、様々な視覚的な手がかりを表示造花に組み込まれて、読者、およびマルハナバチ労働者の胸部に接着RFIDタグ（ すなわち 、パッシブトランスポンダ）から構成されています。我々の実装では新規性は、RFIDリーダは、色、パターン·タイプ、空間周波数（パターンすなわち 、「多忙 ​​」）、および対称性（空間周波数のようないくつかの異なる視覚特性を表示することが可能である造花に直接組み込まれていることである対称性）は、この実験で操作されていませんでした。さらに、自動化されたシステムと併せてこれらの視覚ディスプレイは報わと訓練されていない選択行動を記録することが可能である。第二の方法は、動きに敏感な高精細ビデオカメラを使用して、造花で記録選択行動から構成されています。 Bumblebeesは一意に識別するため、そのthoracesに釘付け番号タグを持っている。 RFIDにわたってこの実装における利点は、着陸の挙動を観察することに加えて、ホバリングおよびantennationとして好みの代替策も観察することができることである。両方のオートメーションメソッドは、アカウントに個人差を取る大規模な研究を可能にすることによって実験的制御、および内部妥当性を高める。ミツバチが自由にそのようなオンサイト研究助手の可用性などの制約なしにテスト環境を出入りすることができますので、外的妥当性も向上する。リアルタイムで、人間の観察と比較して、自動化された方法は、より費用対効果の高い、おそらく少ないエラーが発生しやすい。

実験1：RFIDデータ コロニー内のすべての375の労働者は、RFIDタグが付けられた、これらの労働者の318（85％）が試験期間中のある時点で飛行ケージに入った。 197の合計（コロニーを残した蜂の62％）は、4つの造花刺激の少なくとも一つを訪問しました。 選択の定義選択は造花を締結する労働者として定義した（ 図1を参照）。私たちは、この行動ラベル「花の探査を。 "選択のこの定義は、調査に応じて、ホバリング、antennationまたは着陸のいくつかの組み合わせを使用し、文献で使用されているもの、より厳しいです。それはミツバチが、ホバリングantennating、その上に着陸することによって、だけでなく、それを探求することで刺激に出席するだけでなく、必要とするため、花の探査は、選択の厳格な定義である。 データ管理実験の概要フィットテストの四複製された良さが選択肢pを比較するためにミツバチ」「ナイーブセッション」からすべての選択肢について実施した偶然7の理論値にroportions。蜂のナイーブセッションは蜂が「参加した」とは、最初のテストの状態を指す。 G-テストは、中央位置の選好（ 表1を参照）、放射状のタイプを明らかにしている。 図4bは、同心円状のパターンが中央に配置され、放射状に周囲に配置されたとき、パターンの好みが逆になって示されている。位置決めは、図4a及びdのように一定に保たれている場合は、パターンの好みは、放射状パターンに向かっている。 図4は、各組み合わせのために、各パターンの最初の選択肢の相対的な割合は、すべての選択肢のために示す割合と同等であったことを示しています。 <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"> 図4. RFIDの実験結果。tにおける選択肢の周波数彼暗褐色の棒グラフ1実験では4つの異なる花の組み合わせはハチのナイーブセッション（左側y軸）からのすべての選択肢を表示し、淡褐色のバーは、各労働者の最初の選択 （右側のy軸を示している）。 「すべての選択肢」のショーに匹敵パターン "最初の選択肢」が、より大きな統計的検出力を持つまで。棒グラフは、パターンの位置、パターンの種類よりも重要であることを示している。中央に配置されたパターンは、パターンの種類が他のあまり好ましくない同心円パターンを示していても好ましかった。アスタリスクは、偶然とは大きく異なる選択肢の割合を示している。注意してください。 * P &lt;0.05、** P &lt;0.01、*** P &lt;0.001。この図は、ORBAN ら 11から変更されている。 <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> 条件 </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> 異質 </td><td></td></tr><tr><td> Gpの</td><td> DF </td><td> P </td><td>ガーナ</td><td> DF </td><td> P </td><td></td></tr><tr><td>中央同心VS中央ラジアル</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>中央同心VSペリフェラル、ラジアル</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>ペリフェラル同心VS中央ラジアル</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>ペリフェラル同心VSペリフェラル-ラジアル</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> 表1。 RFIDデータの推測統計。実験1この表は、オルバンらから変更されている。（2013）11は 、G pは偶然からグループの割合の著しい偏りを指し、G hは （個人差のためのテストを指し、 すなわち 、異質）。統計的検定の完全な詳細については、原稿をご参照ください。 実験2：ビデオ·データ 264の選択肢の合計が3のテストセッションで4条件にわたって記録した。 表2は、各コロニーから貢献して労働者と選択肢の数を示しています。 選択の定義ホバリング、antennationと着陸：ビデオデータが選択行動の3つのタイプの記録を可能にする。行動のすべての3つのタイプがホバリングとantennationがdifficuされ、観察することができるが、LTは貧弱な解像度、または低速度ビデオカメラは記録することはできません迅速な動きにタグ番号に関連付ける。それは高精細ビデオカメラを使用することが重要である読み取ることができるフレームの数が少ない上にのみ表示されることがありタグ番号を確実にするために（これは私たちに利用できなかったものの、理想的には、高フレームレートのビデオカメラは、ボケを最小化するために使用されるべきである） 。この方法は、花の探査を検出し、RFID技術を用いて選択パターンを比較した。 モーション感度の考慮事項成功した実験の製造における主要な問題の一つは、動作感知カメラの構成図である。あまりにも敏感であるビデオカメラは現実的ではないと処理することが非常に高価になることができますあまりにも多くのデータを記録します。たとえば、最初に私たちのビデオカメラは建物の中に定期的な振動によって引き起こされた（ 例えば、廊下、エアコンなどに通り過ぎる人々 ）1Rをもたらし、11; 150-200すべての記録されたビデオクリップの2の有効なデータポイント。一方、さらに深刻なエラーが鍵データを逃すことができ、低感度の設定である。これは、エラーが結果を歪曲することができ、サンプリング、そうでなければ、同じようにすべてのビデオカメラを構成することが重要です。 実験の概要フィットテストの4つの複製された良さが偶然から大きく逸脱し、3つのグループの割合、および一つの非重要な全体的な割合を（ 表3および図5参照）が見つかりました。 （1）パターンは重要です：中央同心円状のパターンを介して中央ラジアルのための重要な好ましいのは、（ 表3参照）が見つかりました。 （2）半径方向のパターンの位置はそれほど重要では：中央の半径方向及び周半径方向の組み合わせの提示機会から有意差を示さなかった。 （3）中央ラジアルおよび周辺-同心の組み合わせが向かって強い優先をもたらした中央放射状パターンだ。同心の-中枢および末梢ラジアルの組み合わせは、末梢ラジアルパターンに対して有意な好みを誘発した。パターンは場所を捏造。個体差は、すべての4つの組み合わせ（ 表3参照）における非有意であった。 <img alt="図5" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"> 図5.モーションセンシティブ動画の検索結果結果2.実験における四つの異なる花の組み合わせで選択周波数はパターンポジショニングオーバーパターンタイプの重要性を示しています。ラジアルパターンは、パターンが周囲に配置した場合でも好まれた。値が表示されるパターンの選択肢の数を示している。アスタリスクは、偶然とは大きく異なる選択肢の割合を示している。注意してください。 ** はp &lt;0.01、*** はp &lt;0.001。この図は、オルバン11から変更されている。 <tabl cellpadding='"0"' cellspacing='"0"&gt;'><tr><td rowspan="2"> 条件 </td><td> セッション1 </td><td colspan="2"> セッション2 </td><td colspan="2"> セッション3 </td></tr><tr><td>コロニー1 </td><td>コロニー2 </td><td>コロニー3 </td><td>コロニー4 </td><td>コロニー5 </td></tr><tr><td>労働者の号</td><td> 45 </td><td> 7 </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> 23 </td></tr><tr><td>選択肢の番号</td><td> 151 </td><td> 25 </td><td> 2 </td><td> 20 </td><td> 65 </td></tr> 表2.モーションセンシティブビデオデータの記述統計。合計各コロニーのための実験2の造花で記録された選択肢の数、およびこれらの選択をする労働者の数。このテーブルには、オルバンら 11から変更されている。原稿をご参照ください完全な詳細については。 <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> 条件 </td><td colspan="3"> プールされた </td><td colspan="3"> 異質 </td></tr><tr><td> Gpの</td><td> DF </td><td> P </td><td>ガーナ</td><td> DF </td><td> P </td></tr><tr><td>中央同心VS中央ラジアル</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>ペリフェラルラジアルVS中央ラジアル</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>中央同心円対末梢ラジアル</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>ペリフェラル同心円対中央ラジアル</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> 表3.推測統計モーションセンシティブビデオデータ。実験2この表はオルバンらから変更されている。11。G pは偶然からグループの割合の著しい偏りを指し、G hは （個人差のためのテストを指し、 すなわち 、異質）。統計的検定の完全な詳細については、原稿をご参照ください。 </tabl>

このビデオは、マルハナバチの選択行動を監視するためのRFID(Radio-Frequency Identification)と動きに敏感なビデオ録画方法について説明しています。

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

これらの手順の全体的な目標は、造花でのミツバチの選択行動の観察を自動化することです。これは、最初にコロニー内のすべてのミツバチに識別タグをプラスチック製の番号タグまたはRFIDタグ(プロトコルに応じて)で接着することによって達成されます。2番目のステップは、モーションセンシティブビデオカメラまたはRFIDリーダーをテストスペースにセットアップすることです。次に、アーティフィシャルフラワーはテストスペースの場所。最後のステップは、Bコロニーにテストスペースへのアクセスを許可することです。最終的には、すべての花の訪問の時間と場所で構成されるレコードの大規模なデータベースが生成されます。これらの手法が、観察結果をリアルタイムで手動で記録するなど、他の方法よりも優れている点は、これらの手法により、まだ花の報酬を経験したことのないミツバチの行動を研究できることです。ミツバチは花を見つけるのに時間がかかり、時には数日かかることもあります。私たちの方法により、これらの非常にまれなイベントをキャプチャできます。マルハナバチのコロニー全体の活動を長期間にわたって連続的に、かつ高精度に記録することができます。これは、個体差の起源に関する昆虫の行動における重要な質問に答えるのに役立ちます。このプロトコルのテスト環境は、隔離された部屋またはフライトケージ上の2立方メートルの金属スクリーンフライトケージである必要があります。ニッケルの直径または約2センチメートルの小さな穴は、ミツバチの入口と出口として機能します。蜂。コロニーは、複数のミツバチが同時に循環するのに十分な幅の導管を使用してテストスペースに接続されます。スクリーンチューブコンジットは、これらの実験中に良好な牽引力を提供するため、理想的です。ミツバチは、テストスペース内のこれらの導管を介してフライトケージとコロニーボックスの間を自由に移動し、造花の配置のための2つのホルダーです。高さ1.2mの木製スタンドを空間の中央に配置するか、壁に取り付けます。スタンドの上部には、花を保持するメカニズムがあります。実験全体を通して、ホルダーの位置は定期的に移動され、位置効果のアーティファクトが導入されるのを防ぎます。RFIDの実験中、カラータグの実験のためにカスタムデザインの造花の上に2K6ヘッドが取り付けられています。動きに敏感なビデオカメラは、造花から 2 メートルのところに配置されています。テストスペースは、ミツバチが通常の蛍光灯のちらつきを検出できるため、最小1,200ルクスの強度を生成する蛍光灯によって照らされ、実験中に200ヘルツ以上でちらつく特殊な高周波バラストを使用する必要があります。労働者は胸部にRFIDタグでタグ付けされ、労働者が繭から出てきたときに個々の容器に選択され、まだ窮地に立たされて飛ぶことができない間は、摂氏7度に設定された冷蔵庫で約1時間呼び出します。これにより、タグ付け中に刺される可能性が最小限に抑えられます。冷やしたら、無毒の接着剤を使用して各作業者に固有のRFIDタグを貼り付けます。接着剤を少なくとも10分間乾かしてから、ワーカーをコロニーに再導入します。タグ付けを回避した、またはRFIDを紛失したすべての労働者は、排除する必要があります。実験用の造花の組み立て物が機械工場で作れるようになると、その後、色付きの粘土で裏打ちされます。無地の青い造花は、さまざまな視覚的特徴が追加される基本的なテンプレートです。視覚的な特徴の一つは、黄色い粘土の薄い裏地を使用したデザインです。造花の円筒形部分のスロットは、RFIDリーダーに簡単にスナップできます。花の刺激のデザインは非常に重要です。内部空間は、すべてのマルハナバチのピースが内部に登ることができるほど十分に大きくなければなりませんが、マルハナバチのタグがリーダーから3〜4ミリメートル以内に来るほど十分に小さくなければなりません。さらに、造花は、円柱とクーン部分の間に混乱が生じないように視覚的な特性を表示するように設計する必要があります。RFIDタグの代わりに、色付きのナンバータグがあります。これらのタグは、働きバチが繭から出てきた直後にも適用されます。RFIDタグに対する利点の1つは、ミツバチがタグを外すのがより難しいことです。RFIDタギングと同様に、タギングする前にコロニーからすべての労働者を削除し、彼らに電話をかけます。あとで。実験が開始され、ミツバチの行動が記録されると、新しい働きバチが出現し、タグを付ける必要があります。通常、2〜3日ごとに7〜10人の新しい働きバチが出現し、カラータグ付きのミツバチのデータを記録します。動きに敏感なビデオカメラは、テスト環境の外部から各花に向ける必要があります。これらは、少なくとも 1 メガピクセルの解像度と光の変更を備えたインターネット プロトコル カメラです。ストックレンズを1.8mmの非常に焦点の合ったレンズに交換して、焦点を合わせ、花にズームインする能力を向上させます。別のカメラの焦点を合わせて、2 つの花の前の領域をキャプチャします。このカメラは花の約半メートル上に配置されています。着陸前に発生する動作をキャプチャします。これには、アプローチ、ホバリング、さらにはイントネーションが含まれます。375人の労働者のコロニーにRFIDのタグが付けられました。研究中に85%がフライトケージに入り、そのうち62%が4つの花刺激のうちの1つも探索しました。これは、イントネーションの上にホバリングして着陸し、探索していると採点されました。この実験では、約300,000のイベントが記録され、それらはすべてマウスワールドデータベースに保存されました。同心円状のパターンよりも放射状のパターンが好まれることが示されました。しかし、同心円状のパターンが花の中心に配置され、放射状のパターンが周辺にあると、放射状のパターンは逆転しました。2つ目の実験では、ミツバチに色付きの数字を付け、動きに敏感なビデオカメラで撮影しました。この実験では、中央に配置された同心円状のパターンよりも、中央に配置された放射状のパターンの花が好まれました。花。花の模様の位置は違いを生みませんでした。これらの手順により、小さな脳による視覚情報処理の特性について、計算モデリングと人工知能によって提供される理論的予測を経験的に検証することができます。たとえば、教師なしニューラルネットワークを使用して、対称性の選好に関する予測を生成し、自動化された方法を使用してテストしました。マルハナバチが初めてコロニーを離れる行動は、軽視されてきた研究分野であり、研究の障害のいくつかは方法論的なものでした。このビデオで説明した手法は、コロニーを離れて初めて食べ物を探しているマルハナバチの行動を研究するのに特に適しています。RFIDです。タグ付けや動きに敏感なビデオ録画は、現在、心理学者や生物学者によって、最近まで手の届かなかった新しい問題を研究するために使用されています。

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