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

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

Full Text
11,394 Views
09:09 min
November 15, 2014

DOI: 10.3791/52033-v

Levente L. Orbán1, Catherine M.S. Plowright1

1School of Psychology,University of Ottawa

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This video describes methods for automating the observation of bumblebee choice behavior at artificial flowers using RFID and motion-sensitive video recording. These techniques allow researchers to capture rare events and study bee behavior with high precision.

Key Study Components

Area of Science

  • Behavioral Ecology
  • Insect Behavior
  • Pollination Biology

Background

  • Understanding bee choice behavior is crucial for insights into pollination and ecosystem health.
  • Traditional observation methods are limited and may miss rare behavioral events.
  • RFID and video recording provide a more comprehensive approach to studying these behaviors.
  • Bees can take time to discover flowers, making continuous observation important.

Purpose of Study

  • To automate the monitoring of bumblebee interactions with artificial flowers.
  • To generate a large database of floral visit records.
  • To investigate the origins of individual differences in bee behavior.

Methods Used

  • Tagging bumblebees with RFID or colored number tags for identification.
  • Setting up motion-sensitive cameras and RFID readers in a controlled testing environment.
  • Using artificial flowers designed to interact with the tagging system.
  • Recording and analyzing bee behavior over extended periods.

Main Results

  • A total of 300,000 recorded events were generated during the study.
  • Bees showed a preference for radial patterns over concentric patterns in flower stimuli.
  • Behavioral observations included hovering, landing, and exploring flowers.
  • Different tagging methods were compared for effectiveness in tracking bee behavior.

Conclusions

  • The automated methods significantly enhance the study of bumblebee behavior.
  • These techniques allow for the observation of previously unrecorded behaviors.
  • Findings contribute to understanding the factors influencing bee foraging choices.

Frequently Asked Questions

What is RFID tagging?
RFID tagging involves attaching a unique identification tag to each bee to track their movements and behaviors.
How does motion-sensitive video recording work?
Motion-sensitive video recording captures bee activities around artificial flowers by detecting movement and recording video footage.
What are the advantages of using these methods?
These methods allow for continuous observation and the capture of rare behavioral events that manual recording may miss.
What types of flowers are used in the experiments?
Artificial flowers are designed with specific visual features to attract bees and facilitate interaction with the RFID system.
How are the results analyzed?
Results are analyzed by examining the frequency and type of interactions bees have with the flowers, as recorded in the database.

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。

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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神経科学 問題93 マルハナバチ 無学な行動 花の選択 視覚 マルハナバチ属 情報処理 無線周波数識別 動作感知ビデオ

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