Waiting
로그인 처리 중...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

دمج الاختبارات النفسية الفيزيائية البصرية داخل متاهة Y لعزل الدور الذي تلعبه الميزات البصرية في القرارات الملاحية

Published: May 2, 2019 doi: 10.3791/59281
Automatic Translation
1, 1, 1, 1
1Cognitive Ecology & Ecohydraulics Team, Environmental Laboratory, US Army Engineer Research and Development Center

Summary

هنا، نقدم بروتوكولًا لإظهار الفحص السلوكي الذي يحدد كيف تؤثر الميزات البصرية البديلة، مثل إشارات الحركة، على القرارات الاتجاهية في الأسماك. يتم عرض البيانات التمثيلية عن السرعة والدقة حيث الذهبي شينر(Notemigonus crysoleucas)تتبع حركات الأسماك الافتراضية.

Abstract

ينشأ السلوك الحيواني الجماعي من الدوافع الفردية والتفاعلات الاجتماعية التي تعتبر حاسمة للياقة البدنية الفردية. وقد ألهمت الأسماك منذ فترة طويلة التحقيقات في الحركة الجماعية، وعلى وجه التحديد، قدرتها على إدماج المعلومات البيئية والاجتماعية عبر السياقات الإيكولوجية. توضح هذه المظاهرة التقنيات المستخدمة في تحديد الاستجابات السلوكية للأسماك، في هذه الحالة، Golden Shiner(Notemigonus crysoleucas)،إلى المحفزات البصرية باستخدام التصور الحاسوبي وتحليل الصور الرقمية. تسمح التطورات الأخيرة في التصور الكمبيوتر لاختبار تجريبي في المختبر حيث يمكن التحكم في الميزات البصرية والتلاعب بها بدقة لعزل آليات التفاعلات الاجتماعية. الغرض من هذه الطريقة هو عزل الميزات البصرية التي يمكن أن تؤثر على القرارات الاتجاهية للفرد، سواء الانفرادي أو مع المجموعات. يوفر هذا البروتوكول تفاصيل عن نطاق متاهة Y المادية، ومعدات التسجيل، والإعدادات والمعايرة الخاصة بجهاز العرض والرسوم المتحركة، والخطوات التجريبية وتحليلات البيانات. وتبين هذه التقنيات أن الرسوم المتحركة الحاسوبية يمكن أن تثير استجابات ذات مغزى بيولوجي. وعلاوة على ذلك، فإن التقنيات قابلة للتكيف بسهولة لاختبار الفرضيات والمجالات والأنواع البديلة لمجموعة واسعة من التطبيقات التجريبية. استخدام المحفزات الافتراضية يسمح للحد من واستبدال عدد الحيوانات الحية المطلوبة، وبالتالي يقلل من النفقات العامة للمختبر.

هذا العرض التوضيحي يختبر فرضية أن الاختلافات النسبية الصغيرة في سرعات الحركة (2 أطوال الجسم في الثانية) من conspecifics الظاهري سوف يحسن السرعة والدقة التي اللمعان تتبع العظة الاتجاه التي تقدمها الظاهري الصور الظليه. تظهر النتائج أن القرارات الاتجاهية اللامعة تتأثر بشكل كبير بالزيادات في سرعة الإشارات البصرية، حتى في وجود الضوضاء الخلفية (67٪ coherency الصورة). في غياب أي إشارات الحركة، اختار المواضيع اتجاهاتها عشوائيا. وكانت العلاقة بين سرعة القرار وسرعة الإشارة متغيرة، وكان للزيادات في سرعة الإشارة تأثير متواضع غير متناسب على دقة الاتجاه.

Introduction

الحيوانات الشعور وتفسير بيئتها باستمرار لاتخاذ قرارات مستنيرة عند التفاعل مع الآخرين والتنقل محيط صاخبة. ويمكن للأفراد أن يعززوا وعيهم بالأوضاع واتخاذ القرارات عن طريق إدماج المعلومات الاجتماعية في أعمالهم. غير أن المعلومات الاجتماعية تنبع إلى حد كبير من الاستدلال من خلال إشارات غير مقصودة (أي المناورات المفاجئة لتجنب المفترس)، التي يمكن أن تكون غير موثوقة، بدلا ً من الإشارات المباشرة التي تطورت لإيصال رسائل محددة (على سبيل المثال، الوخز الرقص في نحل العسل)1. يمكن أن يكون تحديد كيفية تقييم الأفراد بسرعة لقيمة الإشارات الاجتماعية، أو أي معلومات حسية، مهمة صعبة بالنسبة للمحققين، لا سيما عندما يسافر الأفراد في مجموعات. الرؤية تلعب دورا هاما في إدارة التفاعلات الاجتماعية2،3،4 والدراسات استخلصت شبكات التفاعل التي قد تنشأ في مدارس الأسماك على أساس مجال رؤية كل فرد5، 6. مدارس الأسماك هي أنظمة ديناميكية، ومع ذلك، مما يجعل من الصعب عزل الاستجابات الفردية لميزات معينة، أو سلوكيات الجيران، وذلك بسبب الجوانب الخطية المتأصلة والعوامل المربكة التي تنشأ عن التفاعلات بين أعضاء المجموعة. والغرض من هذا البروتوكول هو استكمال العمل الحالي عن طريق عزل كيف يمكن للسمات البصرية البديلة أن تؤثر على القرارات الاتجاهية للأفراد المسافرين بمفردهم أو داخل المجموعات.

وتتمثل فائدة البروتوكول الحالي في الجمع بين تجربة التلاعب بتقنيات التصور الحاسوبي لعزل السمات البصرية الأولية التي قد يواجهها الفرد في الطبيعة. على وجه التحديد، يتم استخدام متاهة Y (الشكل 1) لطي خيار الاتجاه إلى استجابة ثنائية وإدخال الصور المتحركة الكمبيوتر مصممة لتقليد سلوكيات السباحة من الجيران الظاهري. يتم إسقاط هذه الصور حتى من تحت المتاهة لتقليد الصور الظلية من conspecifics السباحة تحت واحد أو أكثر من المواضيع. الخصائص البصرية لهذه الصور الظلية، مثل مورفولوجيا، والسرعة، والانسجام، والسلوك السباحة مصممة بسهولة لاختبار فرضيات بديلة7.

توضح هذه الورقة فائدة هذا النهج من خلال عزل كيف يستجيب أفراد من أنواع الأسماك الاجتماعية النموذجية، اللمعان الذهبي(Notemigonus crysoleucas)،للسرعة النسبية للجيران الافتراضيين. يركز البروتوكول، هنا، على ما إذا كان التأثير الاتجاهي للجيران الظاهريين يتغير مع سرعتهم، وإذا كان الأمر كذلك، تحديد شكل العلاقة الملاحظة. وعلى وجه الخصوص، يتم إنشاء الإشارة الاتجاهية من خلال وجود نسبة ثابتة من الصور الظلية بمثابة قادة والتحرك بالبالستية نحو ذراع واحدة أو أخرى. تعمل الصور الظلية المتبقية كجهات توزيع من خلال التحرك بشكل عشوائي لتوفير الضوضاء الخلفية التي يمكن ضبطها عن طريق ضبط نسبة القائد/التشتت. نسبة القادة إلى التوزيع يلتقط الانسجام من العظة الاتجاه ويمكن تعديلها وفقا لذلك. لا تزال الصور الظلية المشتتة محصورة في منطقة القرار ("DA"، الشكل 1A)من خلال وجود الصور الظلية تعكس الخروج من الحدود. ومع ذلك، يُسمح للخيالات القيادية بمغادرة منطقة DA والدخول إلى ذراعها المعينة قبل أن تتلاشى ببطء بمجرد أن تعبر الصور الظلية طول الذراع. ومع مغادرة القادة لـ DA، تأخذ الصور الظلية للقادة الجدد مكانهم وتتبع مسارهم الدقيق لضمان أن تبقى نسبة القائد/المشتت ثابتة في DA طوال التجربة.

يسمح استخدام الأسماك الافتراضية بالتحكم في المعلومات الحسية البصرية، مع مراقبة الاستجابة الاتجاهية للموضوع، والتي قد تكشف عن سمات جديدة للملاحة الاجتماعية، والحركة، أو صنع القرار في مجموعات. يمكن تطبيق النهج المستخدم هنا على مجموعة واسعة من الأسئلة، مثل آثار الإجهاد دون المميت أو التبذير على التفاعلات الاجتماعية، من خلال التلاعب بالرسوم المتحركة للكمبيوتر لإنتاج أنماط سلوكية متفاوتة التعقيد.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

تمت الموافقة على جميع البروتوكولات التجريبية من قبل اللجنة المؤسسية لرعاية الحيوانات واستخدامها في المختبر البيئي، مهندس الجيش الأمريكي ومركز البحث والتطوير، فيكسبورغ، MS، الولايات المتحدة الأمريكية (IACUC# 2013-3284-01).

1. تصميم المتاهة الحسية

  1. إجراء التجربة في منصة ضيقة من الميثاكريلات Y-المتاهة متعددة الميثيل (مصنوعة في المنزل) تعيين على قمة منصة دعم شفافة في غرفة مخصصة. هنا المنصة هي 1.9 سم سميكة ويدعمها 4 7.62 سم الحزم من الألومنيوم مقذوف الذي هو 1.3 م في العرض، 1.3 م في الطول، و 0.19 م في الارتفاع.
  2. بناء مناطق الاحتفاظ والقرار لتكون متطابقة في البناء (الشكل1A). هنا، يبلغ طول أذرع متاهة Y 46 سم، وعرضها 23 سم، و20 سم في العمق مع منطقة قرار مركزية يبلغ قطرها حوالي 46 سم.
  3. التمسك الأبيض المشروع من خلال شاشة المسرح في الجزء السفلي من متاهة Y لإسقاط المحفزات البصرية في المجال.
  4. معطف الجانبين من متاهة Y مع الفينيل الأبيض للحد من المحفزات البصرية الخارجية.
  5. تثبيت بوابة واضحة يتم التحكم فيها عن بعد (عبر حيدة واضحة) لتقسيم منطقة الاحتجاز من منطقة القرار المركزية لإطلاق سراح المواضيع في المتاهة بعد التأقلم.
  6. وضع الستائر إضافية لمنع الأسماك من عرض الأضواء، والإسكان، والمعدات، مثل الستائر حجب الضوء التي تصل إلى الأرض في إطارات الأبواب للحد من آثار الضوء وحركات الظل من الغرفة الخارجية أو الرواق.

2 - معدات التسجيل

  1. حدد كاميرا علوية (بالأبيض والأسود) استنادًا إلى التباين المطلوب بين صور الخلفية والأسماك الافتراضية والأسماك الموضوعة.
  2. تثبيت كاميرا علوية لتسجيل المتاهة من فوق وتسجيل سلوكيات الأسماك والإسقاطات البصرية.
    1. لهذه المظاهرة، استخدم كاميرات Ethernet (GigE) بـ b/w، بحيث تم إرفاق كابلات IP بـ 9 م بجهاز كمبيوتر مزود ببطاقة إيثرنت سعة 1 جيجابت في غرفة التحكم.
  3. قم بتوصيل الكاميرا بجهاز كمبيوتر في غرفة مجاورة حيث يمكن للمراقب التحكم عن بعد في البوابة وبرنامج المحفزات البصرية وبرنامج تسجيل الكاميرا.
  4. تأكد من أن إعدادات الكاميرا هي في أخذ العينات ومعدلات التردد التي تمنع أي آثار الخفقان، والتي تحدث عندما تكون الكاميرا والبرامج خارج المرحلة مع أضواء الغرفة.
    1. التحقق من التردد الكهربائي للموقع؛ إزاحة معدل أخذ العينات الكاميرا (إطارات في الثانية، إطارا في الثانية) لمنع الخفقان عن طريق ضرب أو تقسيم تردد التيار المتردد على عدد صحيح.
  5. قم بتعيين إعدادات الكاميرا بحيث يتم تحسين وضوح الصورة باستخدام البرنامج والكمبيوتر لتصور السلوكيات ذات الصلة.
    1. لهذه المظاهرة، قم بإجراء أخذ العينات بمعدل 30 إطارًا في الثانية بدقة مكانية تبلغ 1280 بكسل × 1024 بكسل.

3. معايرة إعدادات الإضاءة وجهاز العرض والكاميرا

  1. قم بتركيب أربعة أنظمة إضاءة علوية على طول جدران الغرفة التجريبية.
  2. قم بتثبيت مفاتيح التحكم القابلة للتعديل للأضواء لتوفير مرونة أكبر في تحقيق الضوء المحيط الصحيح للغرفة.
  3. وضع الأضواء لتجنب انعكاسات على المتاهة (الشكل1B).
  4. تأمين جهاز عرض رمي قصيرة (ST) إلى الحافة السفلى من هيكل دعم المتاهة (الشكل1C).
    1. حدد دقة الإسقاط (تعيين إلى 1440 بكسل × 900 بكسل لهذا العرض التوضيحي).
  5. ضبط مستويات الضوء المحيط، التي تم إنشاؤها بواسطة الأضواء العلوية وجهاز العرض، لتتناسب مع ظروف الإضاءة الموجودة في غرفة السكن للأشخاص (هنا تعيين إلى 134 ± 5 لوكس خلال تجربة العرض التوضيحي، وهو ما يعادل الإضاءة الطبيعية في يوم غائم).
    1. قفل أو وضع علامة على موقع التبديل باهتة لسهولة والاتساق خلال التجارب التجريبية.
  6. استخدم برنامج عارض الكاميرا لتكوين الكاميرا (الكاميرات) للتحكم في وضع التعرض والكسب والتحكم في توازن اللون الأبيض.
    1. في هذه المظاهرة، قم بتعيين عارض Pylon إلى "لقطة مستمرة"، ووقت تعرض 8000 ميكروثانية، و0 كسب، و96 توازن أبيض، مما يوفر التحكم في تسجيل الفيديو.

4. معايرة برنامج الإسقاط البصري: الخلفية

  1. قم بإظهار خلفية متجانسة على الجزء السفلي من المتاهة وقياس أي تشويه للضوء من جهاز العرض. هنا تم إنشاء الخلفية باستخدام المعالجة (v. 3)، وهو منصة قابلة للبسط وموثقةبشكل جيد لإنشاء مرئيات مخصصة للمشاريع العلمية (https://processing.org/examples/).
    1. إنشاء برنامج سيتم تشغيل إطار معالجة ليتم إسقاطها على الجزء السفلي من المتاهة. يتم تخصيص لون الخلفية للإطار مع الأمر الخلفية الذي يقبل رمز لون RGB. تم العثور على العديد من البرامج النموذجية الصغيرة في الدروس معالجة (https://processing.org/tutorials/).
    2. استخدم برنامج ألوان الخلفية لمعايرة جهاز العرض وظروف الإضاءة الخارجية.
  2. قياس أي تشويه الضوء التي تم إنشاؤها بواسطة جهاز العرض باستخدام برنامج معالجة الصور لتحديد أي انحرافات عن الخلفية المتجانسة المتوقعة التي تم إنشاؤها. تنطبق الخطوات التالية على استخدام ImageJ (v. 1.52h; https://imagej.nih.gov/ij/) )
    1. التقط صورة الإطار الثابت ة لممتاهة Y المضيئة بلون خلفي موحد ومفتوح في ImageJ.
    2. باستخدام أداة خط مستقيم، مجزأة، أو حر رسم خط عمودي مستقيم من ألمع موقع في وسط نقطة ساخنة إلى الجزء العلوي من متاهة Y (الشكل2A).
    3. من القائمة تحليل، حدد ملف تعريف الرسم لإنشاء رسم بياني لقيم المقياس الرمادي مقابل المسافة بالبكسل.
    4. حفظ بيانات البكسل كملف مفصول بفواصل (ملحق ملف .csv) يتكون من عمود فهرس وعمود قيمة بكسل.
  3. محاذاة منطقة الإسقاط مع المتاهة (الشكل2B)ونموذج أي تشويه الضوء غير المرغوب فيها للحد من أي تشويه اللون التي قد يتم إنشاؤها بواسطة جهاز العرض (الشكل2C). وفيما يلي موجز للخطوات المتخذة في المظاهرة الحالية.
    1. استيراد ملف بيانات كثافة بكسل ImageJ باستخدام علامة التبويب المناسبة المحددة وظيفة القراءة (على سبيل المثال، read_csv من حزمة مرتبة للقراءة في ملفات مفصولة بفواصل).
    2. حساب التباين في شدة الضوء على طول مقطع العينة، مثل معامل التباين، لتوفير مرجع خط أساس لمستوى التشويه الذي تم إنشاؤه في الخلفية.
    3. حوّل قيم البكسل الخام لتعكس تغيرًا نسبيًا في الكثافة من الألمع إلى التعتيم، حيث تقترب أصغر كثافة بكسل من قيمة لون الخلفية المطلوبة المحددة في برنامج الصورة.
    4. رسم قيم كثافة بكسل تحويل بدءا من ألمع جزء من الشذوذ عموما ينتج اتجاه الاضمحلال في قيم كثافة كدالة للمسافة من المصدر. استخدم المربعات الأقل غير الخطية (الدالة nls)لتقدير قيم المعلمات التي تناسب البيانات بشكل أفضل (هنا، وظيفة اضمحلال غاوسي).
  4. إنشاء تدرج العداد باستخدام نفس البرنامج المعتمد لإنشاء صورة عداد الخلفية (معالجة v. 3) لتقليل أي تشويه للألوان التي قد يتم إنشاؤها بواسطة جهاز العرض باستخدام R (v. 3.5.1).
    ملاحظة: ستقوم وظيفة التدرج بإنشاء سلسلة من الدوائر متحدة المركز تتمحور حول ألمع بقعة في الصورة التي تتغير في كثافة البكسل كدالة للمسافة من المركز. يتم تعريف لون كل حلقة عن طريق طرح التغيير في كثافة بكسل المتوقعة من قبل النموذج من لون الخلفية. وفي المقابل، يزداد نصف قطر الحلقة مع المسافة من المصدر أيضاً. يجب أن يقلل النموذج المناسب الأفضل، إن لم يكن القضاء عليه، أي كثافة بكسل عبر التدرج لتوفير توحيد الخلفية.
    1. إنشاء تدرج غاوسيEquation( ) باستخدام برنامج التحفيز البصري عن طريق ضبط المعلمات المطلوبة.
      1. معلمة تأثير السطوع/ظلام من ال [غوسّين] توزيع تدرج. كلما زادت القيمة، كلما كان التدرج أكثر قتامة.
      2. تؤثر المعلمة ب على تباين التدرج. كلما كانت القيمة أكبر، كلما زاد التدرج قبل التسوية إلى كثافة البكسل الخلفية المطلوبة، ج.
      3. المعلمة c تعيين كثافة بكسل الخلفية المطلوبة. كلما كانت القيمة أكبر، كلما كانت الخلفية أكثر قتامة.
    2. حفظ الصورة إلى مجلد باستخدام الدالة saveFrame بحيث يمكن تحميل صورة خلفية ثابتة أثناء التجارب لتقليل تحميل الذاكرة عند تقديم المحفزات أثناء تجربة تجريبية.
    3. قم بإعادة تشغيل برنامج توليد الخلفية وفحص النتائج بصرياً، كما هو موضح في الشكل 2C. كرر الخطوة 4-3 لتحديد أي تحسينات ملحوظة في الحد من درجة التغير في شدة الضوء عبر مقطع العينة.
  5. ضبط مستويات الإضاءة أو معلمات النموذج أو المسافة المشمولة في المقطع (على سبيل المثال، نصف القطر الخارجي لتدرج العداد) لإجراء أي تعديلات يدوية إضافية حتى تكون قيم RGB لمنطقة التأقلم مشابهة لمنطقة القرار. وكانت المعلمات النموذجية في هذا الاختبار: a = 215، b = 800، و c = 4.
  6. إضافة المرشح النهائي إلى برنامج المحفزات البصرية التجربة.

5. معايرة برنامج الإسقاط البصري: المحفزات البصرية

ملاحظة: تقديم وتحريك المحفزات البصرية يمكن أيضا أن يتم في معالجة باستخدام الخطوات أدناه كأدلة جنبا إلى جنب مع الدروس المنصة. ويرد مخطط لمنطق البرنامج الحالي في (الشكل 3) ويمكن الاطلاع على تفاصيل إضافية في Lemasson وآخرون (2018)7. توفر الخطوات التالية أمثلة على خطوات المعايرة التي تم اتخاذها في التجربة الحالية.

  1. فتح برنامج الإسقاط البصري Vfish.pde لتوسيط الإسقاط داخل منطقة القرار في المتاهة (الشكل1A)ومعايرة التوقعات البصرية على أساس الفرضيات التي يجري اختبارها (على سبيل المثال، معايرة حجم وسرعات الصور الظلية لتتناسب تلك من مواضيع الاختبار). يتم ضبط المعايرة يدويًا في رأس البرنامج الرئيسي (Vfish.pde) باستخدام إشارات التصحيح المحددة مسبقًا. في وضع التصحيح (DEBUG = TRUE) بشكل تسلسلي خطوة خلال كل علامة DEBUGGING_LEVEL_# (أرقام 0-2) لإجراء التعديلات الضرورية
    1. تعيين العلامة DEBUGGING_LEVEL_0 إلى 'true' وتشغيل البرنامج عن طريق الضغط على رمز التشغيل في إطار رسم. تغيير قيم موضع س و y (معلمات المجال dx و dy، على التوالي) حتى يتم توسيط الإسقاط.
    2. تعيين DEBUGGING_LEVEL_1 إلى 'true' لتوسيع حجم صورة ظلية الأسماك (المقدمة كقطع ناقص). قم بتشغيل البرنامج وضبط عرض (eW) وطول (eL) القطع الناقص حتى يطابق متوسط حجم مواضيع الاختبار. بعد ذلك، قم بتعيين DEBUGGING_LEVEL_2 إلى 'true' لضبط سرعة خط الأساس للخيالات (ss).
    3. تعيين DEBUG = FALSE لإنهاء وضع التصحيح.
  2. تحقق من أن الصور الظلية المشتتة لا تزال مقيدة إلى منطقة القرار (DA، الشكل 1A)،أن مسارات صورة ظلية الزعيم تتم محاذاتها بشكل صحيح مع أي من الذراعين، وأن نسبة القائد/المشتت داخل DA لا تزال ثابتة.
  3. خطوة من خلال واجهة المستخدم الرسومية للبرنامج لضمان وظيفة الخيارات.
  4. تحقق من أن البيانات تتم كتابتها بشكل صحيح إلى ملف.
  5. تأكد من أن برنامج التسجيل يمكن تتبع الأسماك الموضوع مع التوقعات البصرية في مكان. وقد سبق وصف خطوات تتبع الأسماك في Kaidanovich-Berlin et al. (2011)8,Holcomb et al. (2014)9,Way et al. (2016)10 and Zhang et al. (2018)11.

6. إعداد الحيوانات

  1. اختيار الأنواع الموضوع على أساس السؤال البحثي والتطبيق، بما في ذلك الجنس والعمر والنمط الجيني. تعيين المواضيع إلى خزانات الاحتجاز التجريبية وتسجيل إحصاءات البيومترية الأساسية (على سبيل المثال، طول الجسم والكتلة).
  2. تعيين الظروف البيئية في المتاهة إلى أن من نظام عقد. وغالبا ما تعقد ظروف نوعية المياه لتجارب خط الأساس للسلوك في الأمثل للأنواع ولإعداد المجال التجريبي.
    1. في هذه المظاهرة، استخدم الشروط التالية: 12 ساعة ضوء/12 ساعة دورة مظلمة، وأضواء الهالوجين العلوية الخالية من الوميض التي تم تعيينها إلى 134 ± 5 لوكس، و22 ± 0.3 درجة مئوية، و97.4 ± 1.3٪ الأكسجين المذاب، ودرجة الحموضة من 7.8 ± 0.1.
  3. اعتاد الحيوانات عن طريق نقلها إلى المجال لمدة تصل إلى 30 دقيقة في اليوم لمدة 5 أيام دون المحفزات البصرية التي تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر (على سبيل المثال، الصور الظلية للأسماك) قبل بدء التجارب التجريبية.
  4. التأكد من أن الأسماك الموضوع في ذلك الوقت يتم اختيارها، وتعيين، ووزن، وقياس ونقلها إلى خزانات تجريبية.
    ملاحظة: هنا، كان الطول القياسي للشينرز الذهبية والوزن الرطب 63.4 ± 3.5 مم SL و 1.8 ± 0.3 غرام من الحرب العالمية الثانية، على التوالي.
  5. استخدام نقل المياه إلى الماء عند نقل الأسماك بين الدبابات والمتاهة للحد من الإجهاد من المناولة والتعرض للهواء.
  6. إجراء تجارب خلال دورة ضوء ثابتة منتظمة تعكس الإيقاع البيولوجي الطبيعي للأشخاص. وهذا يسمح للمواضيع أن تتغذى في نهاية التجارب التجريبية كل يوم للحد من آثار الهضم على السلوك.

7- الإجراء التجريبي

  1. قم بتشغيل جهاز عرض الغرفة وأنظمة مسار ضوء LED إلى مستوى محدد مسبقًا من السطوع (في هذه المظاهرة 134 ± 5 لوكس) مما يسمح للمصابيح بالدفء (حوالي 10 دقائق).
  2. افتح برنامج عارض الكاميرا واحمّل إعدادات الفتحة واللون والتسجيل المحفوظة من الإعداد لضمان تحقيق أفضل جودة للفيديو.
    1. افتح عارض Pylon ونشط الكاميرا ليتم استخدامها للتسجيل.
    2. حدد تحميل الميزات من القائمة المنسدلة الكاميرا وانتقل إلى مجلد إعدادات الكاميرا المحفوظة.
    3. افتح الإعدادات المحفوظة (هنا المسمى camerasettings_20181001) لضمان جودة الفيديو وانقر على لقطة مستمرة.
    4. إغلاق عارض الصرح.
  3. فتح برنامج الإسقاط البصري Vfish.pde والتحقق من أن الإسقاط لا يزال توسيطفي المتاهة، أن المجلد DataOut فارغ، وأن البرنامج يعمل كما هو متوقع
    1. تحقق من أن حلقة المعايرة توسيط في DA باستخدام الخطوة 5.1.1.
    2. افتح المجلد DataOut للتأكد من أنه فارغ لليوم.
    3. تشغيل برنامج المحفزات البصرية عن طريق الضغط على اللعب في نافذة رسم Vfish.pde واستخدام المتغيرات وهمية لضمان وظيفة البرنامج.
      1. أدخل رقم معرف السمك (1-16)، اضغط على Enter، ثم قم بتأكيد التحديد عن طريق الضغط على Y أو N للحصول على نعم أو لا.
      2. أدخل حجم المجموعة (ثابت هنا في 1) وتأكيد التحديد.
      3. أدخل سرعة الظلية المطلوبة (0-10 BL / s) وتأكيد التحديد.
      4. اضغط Enter للانتقال إلى ما بعد فترة التأقلم والتحقق من إسقاط الأسماك الافتراضية في منطقة القرار.
      5. اضغط على إيقاف مؤقت لإيقاف البرنامج مؤقتًا وإدخال اختيار النتيجة الوهمية، أي اليسار (1) أو اليمين (2).
      6. اضغط على إيقاف لإنهاء البرنامج وكتابة البيانات إلى ملف.
    4. تحقق من كتابة البيانات بشكل صحيح إلى ملف في المجلد DataOut وتسجيل الملف كاختبار تشغيل في ملاحظات المختبر قبل وضع الأسماك في المجال للتأقلم.
  4. استخدم وقت الساعة وساعة توقيت لتسجيل أوقات بدء وإيقاف التجربة في دفتر ملاحظات المختبر لاستكمال الأوقات المنقضية التي يمكن استخراجها لاحقًا من تشغيل الفيديو نظرًا لقصر مدة بعض التجارب المتماثلة.
  5. إجراء تغيير في المياه (على سبيل المثال، 30 في المائة) باستخدام نظام عقد المياه مستنقع قبل نقل موضوع إلى المتاهة.
  6. تأكد من أن نوعية المياه مماثلة بين المتاهة ونظام الاحتجاز، والتحقق من تشغيل بوابة لضمان أن تنزلق بسلاسة إلى ما فوق ارتفاع المياه.
  7. وباستخدام الجدول التجريبي المحدد سلفاً، الذي تعرض على معالجة المواضيع على نحو معشاة على مدى التجربة، أدخل القيم المحددة للتجربة الحالية (التوقف عند شاشة التأقلم، الخطوات 7-3-3-1 - 7-3-3-3).
    1. تسجيل بيانات تركيبة العلاج في دفتر المعمل.
  8. نقل هذا الموضوع إلى منطقة عقد Y-المتاهة لمدة 10 دقائق التأقلم.
  9. بدء تسجيل الفيديو، ثم اضغط على مفتاح العودة في إطار Vfish.pde في نهاية فترة التأقلم. سيؤدي ذلك إلى بدء الإسقاطات المرئية.
  10. عندما تظهر الأسماك الظاهرية في المجال، سجل وقت الساعة، ورفع بوابة عقد (الشكل4A).
  11. إنهاء المحاكمة عندما ينتقل 50٪ من جسم الشخص إلى ذراع الاختيار (الشكل4B)أو عندما ينقضي الفترة الزمنية المحددة (على سبيل المثال، 5 دقائق).
    1. تسجيل وقت الساعة، والبدء والتوقف مرات من ساعة توقيت، واختيار المواضيع (أي، اليسار (1)، اليمين (2)، أو لا خيار (0)).
    2. إيقاف تسجيل الفيديو واضغط على إيقاف مؤقت في برنامج المحفزات البصرية، مما سيطالب المستخدم ببيانات نتائج التجربة (رقم الذراع المحدد أو 0 للإشارة إلى أنه لم يتم إجراء أي خيار). عند تأكيد الاختيار، سيعود البرنامج إلى الشاشة الأولى وينتظر القيم المتوقعة للتجربة التجريبية القادمة.
  12. جمع هذا الموضوع وإعادته إلى خزان عقد كل منها. كرر الخطوات 7.7-7.13 لكل تجربة.
  13. في ختام جلسة (صباحا أو بعد الظهر) الصحافة وقف في البرنامج مرة واحدة في آخر الأسماك من الدورة قد اتخذت قرارا. سيؤدي الضغط على إيقاف إلى كتابة بيانات جلسة العمل إلى ملف.
  14. كرر تبادل المياه في ختام الجلسة الصباحية لضمان استقرار نوعية المياه.
  15. بعد التجربة الأخيرة من اليوم، راجع دفتر المختبر وقم بإجراء أي ملاحظات مطلوبة.
    1. اضغط على إيقاف في برنامج المحفزات المرئية لإخراج البيانات التي تم جمعها إلى المجلد DataOut بعد التجربة الأخيرة من اليوم.
  16. تحقق من رقم ملفات البيانات المحفوظة بواسطة برنامج المرئيات واسمها وموقعها.
  17. تسجيل جودة المياه، جنبا إلى جنب مع مستويات الضوء في غرفة المتاهة للمقارنة مع إعدادات الصباح. وضع نظام التاءير وسخانات في متاهة Y.
  18. إيقاف تشغيل جهاز العرض والإضاءة تتبع الغرفة التجريبية.
  19. تغذية الأسماك حصة محددة مسبقا يوميا.

8- تحليل البيانات

  1. تأكد من أن البيانات التجريبية تحتوي على المتغيرات الضرورية (على سبيل المثال، التاريخ، التجربة، معرف الموضوع، الذراع المحدد من قبل البرنامج، العوامل البصرية التي تم اختبارها، اختيار الموضوع، أوقات البدء والتوقف، والتعليقات).
  2. تحقق من وجود أي أخطاء تسجيل (الإنسان أو البرنامج المستحث).
  3. جدولة الردود والتحقق من وجود علامات على أي تحيزات الاتجاه من جانب المواضيع (على سبيل المثال، اختبار ثنائي الحدود على اختيار الذراع في حالة التحكم)7.
  4. عندما يتم تصميم التجربة باستخدام قياسات متكررة على نفس الأفراد، كما هو الحال هنا، ويقترح استخدام نماذج الآثار المختلطة.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

الفرضية والتصميم

لإثبات فائدة هذا النظام التجريبي اختبرنا فرضية أن الدقة التي الذهبي شينر تتبع جديلة البصرية سوف تتحسن مع سرعة هذا جديلة. تم استخدام النوع البري اللمعان الذهبي (N= 16، أطوال الجسم ، BL ، والأوزان الرطبة ، WW ، كانت 63.4 ± 3.5 ملم و 1.8 ± 0.3 غرام ، مع الاحترام). تم تحديد الملاءمة من المحفزات البصرية (نسبة الزعيم / تشتيت) في 0.67، في حين أننا التلاعب السرعة التي تحرك نا العظة الحركة (أي، القادة) فيما يتعلق distractors بهم. وتراوحت مستويات سرعة الصور الظلية الرائدة التي توفر الإشارات الاتجاهية من 0-10 BL / s (بزيادات من 2)، والتي تمتد نطاق السرعات التي تعتبر عادة تعكس وسائط السباحة المستدامة، لفترات طويلة، أو انفجار النشاط في الأسماك12. على مستوى التحكم، 0، تم توجيه الصور الظلية زعيم نحو ذراع الوجهة بين distractors الموجهة عشوائيا، ولكن أيا من الصور الظلية انتقلت. تم اختيار الذراع الوجهة عشوائيا لكل تجربة من قبل البرنامج. وحدات المسافة هي في طول الجسم، والتي تم تعريفها من قبل متوسط طول القياسية من مواضيعنا، والوقت هو في ثوان. يركز التحليل التمثيلي الحالي على قياس متغيرات الاستجابة الأولية (سرعة القرار ودقته)، ومع ذلك فإن تصميم التجربة يمكّن المحققين أيضًا من استخراج معلومات إضافية عن طريق تتبع تحركات المواضيع وتحليلها. الكينماتيكا.

تم إيواء مواضيع الأسماك لدينا بعد القسم 6 من البروتوكول. وتعرض كل موضوع لمستوى واحد من العلاج في اليوم الواحد. نحن العشوائية على حد سواء داخل مستوى العلاج الموضوع (سرعة جديلة) عبر أيام والترتيب الذي تم اختبار المواضيع في كل يوم. وقد استخدمت نماذج الآثار الخطية والمعممة المختلطة الخطية (LMM وGLMM، على التوالي) لاختبار آثار سرعة خيال الزعيم على السرعة والدقة التي تتبع بها المواضيع المحفزات البصرية. تم تضمين معرف الموضوع كتأثير عشوائي في كلا النموذجين.

البيانات والنتائج

في غياب أي العظة الحركة غولدن شينر تصرفت كما هو متوقع واختار اتجاهها عشوائيا (سرعة التحفيز = 0، اختبار ثنائي الحدود، ناليسار= 33، نالحق= 40 ، = 0.45 ، P = 0.483). في حين أن معظم المواضيع لم تظهر أي علامات على السلوك المجهد داخل المجال واتخاذ قرار حاسم في غضون الوقت المخصص (5 دقائق)، أظهر 22٪ من المواضيع ترددا في مغادرة منطقة الاحتجاز أو دخول منطقة القرار. ولم تدرج في التحليل البيانات المستمدة من هذه الأسماك غير الحاسمة. وأظهرت نسبة 78% المتبقية من مواضيعنا تحسناً كبيراً في الدقة التي اتبعت بها المحفزات الاتجاهية مع زيادة سرعة تلك المحفزات (GLMM, z = 1.937, P = 0.053). ويبين الشكل 5ألف طبيعة هذه العلاقة، حيث نجد زيادة قدرها 1.2 ضعف في دقة الاتجاه لكل زيادة في مستوى سرعة التحفيز. وهذه العلاقة غير متناسبة بشكل متواضع ولا توحي في حد ذاتها باستجابة عتبة للتغيرات في سرعة الإشارة. كما أدت الزيادات في سرعة التحفيز إلى زيادة كبيرة في سرعة اتخاذ القرار (LMM, F1,56= 4.774, P = 0.033). ومع ذلك، وكما يتضح من الشكل 5 باء، فإن الاتجاه في سرعة اتخاذ القرار غير متسق ومتغير للغاية عبر مستويات سرعة التحفيز. ما هو واضح في هذه البيانات سرعة القرار هو أنه استغرق المواضيع، في المتوسط، في أي مكان من 5-20x أطول لاتخاذ قرارهم عندما كانت المحفزات تتحرك مما كانت عليه عندما لم تكن (سرعات القرار من 4.6 ± 2.3 s و 81.4 ± 74.7 s للتحفيز سرعات 0 و 8، على التوالي، ± الانحراف المعياري، SD). في الواقع، بدون مستوى التحكم لم نجد أي تغيير كبير في سرعة اتخاذ القرار كدالة لسرعة التحفيز.

Figure 1
الشكل 1 Y-المتاهة المجال. A. صورة لجهاز Y-المتاهة لاختبار صنع القرار. تمثل الشروح ما يلي: منطقة القابضة (HA، الأخضر)، منطقة القرار (DA، الأزرق)، ذراع القرار الأيسر (LDA)، وذراع القرار الأيمن (RDA). B. صورة من متاهة Y وغرفة مع الإضاءة المسار العلوي قابل للتعديل ووضع الكاميرا GigE (واحد فقط من شرائط أضواء النفقات العامة الأربعة مرئية). C. صورة من المتاهة Y (عرض جانبي) بما في ذلك وضع العرض الذي يتم تأمينه بواسطة النقل المنزلق للقضاء على الحركات أثناء المحاكمات أو بينها. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 2
الشكل 2 الخلفية ومعايرة التحفيز. A. صورة من مضيئة Y-المتاهة مع لون خلفية موحدة وكثافة بكسل المقطع (الخط الأخضر) بين منطقة عقد ومنطقة القرار، DA (متوسط كثافة بكسل 112 ± 1278). يظهر تدرج الضوء الناتج عن لمبة جهاز العرض (نقطة الاتصال) بوضوح. باء - صورة تبين محاذاة الإسقاطات مع جدول أعمال جدول أعمال ها. ج. صورة المتاهة مع الخلفية المصفاة وصورة ظلية الانفرادي المتوقعة في وسط DA للمعايرة (الحجم والسرعة). تؤدي إضافة خلفية تدرج العداد في (C) إلى خلفية أغمق (متوسط كثافة البكسل 143.1 ± 5.5) وتباين مكاني أقل بكثير (ينخفض معامل التباين من 11.4 (A.) إلى 0.03 (C.). الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 3
الشكل 3 مخطط التدفق العام للعمليات في برنامج التصور المستخدم في التجارب. للاطلاع على تفاصيل إجرائية إضافية، انظر7. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 4
الشكل 4 تجربة تجريبية مع الصور الظلية الأسماك الحقيقية والافتراضية على حد سواء. A. صورة (يعيش) الذهبي شينر مغادرة منطقة عقد (الدائرة الخضراء). B. صورة (حية) الذهبي شينر في منطقة القرار (الدائرة الخضراء) بين الصور الظلية الأسماك الظاهري. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 5
الشكل 5 دقة وسرعة الاستجابات الاتجاهية للتغيرات في السرعة النسبية للإشارات الحركة. A. الرسم البياني لدقة قرار الأسماك التي يتبع هاينر الذهبي الصور الظلية 'زعيم' تآمر ضد سرعة التحفيز (BL / ق). B. الرسم البياني لسرعة اتخاذ القرار الأسماك المرسومة ضد سرعة التحفيز (BL / ق). البيانات هي وسائل ± أخطاء قياسية، SE. تم توزيع مجموعات من 15 صورة ظلية افتراضية عشوائيا في جميع أنحاء منطقة القرار مع مستوى الانسجام 67٪ (10 من 15 الصور الظلية بمثابة القادة، والصور الظلية 5 المتبقية بمثابة distractors) وقمنا بتنوع سرعة القادة من 0-10 BL / s. ظلت سرعات المشتت ثابتة في 1 BL / ق في جميع مستويات السرعة، باستثناء السيطرة التي لم تتحرك أي من الصور الظلية. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

ومن المعروف أن الإشارات البصرية تؤدي إلى استجابة البصريات في الأسماك المعرضة لالمشابك الأسود والأبيض13 وهناك أدلة نظرية وتجريبية متزايدة على أن سرعة الجار يلعب دورا مؤثرا في حكم التفاعلات الديناميكية لوحظ فيمدارس الأسماك 7،14،15،16،17. توجد فرضيات متناقضة لشرح كيفية دمج الأفراد في المجموعات لحركات الجيران، مثل رد الفعل بشكل متناسب مع جميع الإشارات الملحوظة14،واعتماد استجابة عتبة الحركة17،أو رصد أوقات الاصطدام 18- والخطوة الأولى في اختبار هذه الفرضيات البديلة هي التحقق من افتراضاتها الأساسية. هنا أظهرنا فائدة بروتوكولنا في تحديد الدور الذي يمكن أن يكون سمة حسية معينة على توجيه القرارات الاتجاهية.

لقد عزلنا كيف استجاب أفراد من أنواع الأسماك الاجتماعية، اللمعان الذهبي، للتغيرات في السرعة النسبية للمحفزات البصرية المصممة لمحاكاة الخصائص في المدرسة. لم تحسن دقة الاتجاه شينر الذهبي مع زيادات في السرعة النسبية للمحفزات البصرية، ولكن العلاقة الوظيفية بين هذه المتغيرات كانت فقط غير متناسبة بشكل هامشي. وكانت العلاقة بين سرعة اتخاذ القرار وسرعة التحفيز، وإن كانت هامة، متغيرة للغاية وغير متسقة. ومع ذلك، فإن النتائج تبين أن الفرق في السرعة الموجود في الصور المنتشرة في جميع أنحاء مجال رؤية هذه الأسماك يلعب دورا هاما في إثارة الاستجابة وتوجيه اهتمامها السافر. إغاظة وبصرف النظر كيف الأفراد اختيار بين أعمال جيران معينين يمكن التحقيق مع التصميم الحالي من خلال إدخال اتجاهات متضاربة في المحفزات.

في تجربة حديثة مع حمار وحشي، دانيو ريو، لم نجد أي دليل على عدم الحسم في المحاكمات الانفرادية7، ومع ذلك أظهر شينر الذهبي في هذه المظاهرة ترددا أكبر في مغادرة منطقة الاحتجاز. ويمكن تفسير الاختلافات بين هذين النوعين من خلال استراتيجيات تاريخ حياتهم والقوة النسبية لاتجاهاتهم الاجتماعية (أو اعتمادهم). يظهر حمار وحشي لعرض أكثر متغير الملاءمة الاجتماعية من اللمعان الذهبي (على سبيل المثال، كلية مقابل المدارس ملزمة3). ومن المرجح أن تكون الوحدة الاجتماعية الأقوى في غولدن شينر قد ساهمت في مواضيع تظهر مستويات أعلى من الخجل، أو التردد داخل المجال من نظيراتها في أسماك الحمار الوحشي.

ترتيب الخطوات خفية ولكنها حاسمة في البروتوكول. قد تستغرق عملية موازنة الأضواء وجهاز العرض وفلتر البرنامج وقتًا أطول مما كان متوقعاً في كثير من الأحيان للنطاقات الجديدة. في هذا البروتوكول، تم تضمين الدروس المستفادة لتقليل وقت الإعداد والتوازن الخفيف، مثل استخدام أضواء المسار التي تعكس خارج الجدار (وليس على المجال)، ووحدات تحكم الضوء القابلة للتعديل، والمرشحات التي تم إنشاؤها بواسطة البرنامج لجهاز العرض. النظر أيضا أن ما قد يبدو مقبولا بصريا للعين البشرية لن ينظر إليها من قبل الكاميرا والبرامج بنفس الطريقة، وبالتالي ظروف الإضاءة الخاصة بك قد تتطلب تعديلات إضافية. حتى التغييرات الطفيفة في زوايا الشاشة سوف يؤدي إلى تغييرات تدرج الخلفية. وبالتالي، فإن تدوين الملاحظات التفصيلية وحفظ إعدادات الملفات يقلل إلى حد كبير من احتمال حدوث تغييرات أثناء التجربة. الانتقال من خلال العملية من المادية إلى التصفية، كما هو معروض هنا، تسفر عن أسرع الخطوات إلى النجاح.

يتيح استخدام جهاز عرض ST مرونة مكانية أكبر عبر جهاز العرض، ولكن هذا النهج يخلق شذوذًا بصريًا غير مرغوب فيه يسمى "نقطة اتصال". نقطة ساخنة هي نقطة مضيئة على سطح الإسقاط التي تم إنشاؤها من قبل القرب من لمبة جهاز العرض. وفي البروتوكول، خصص القسم 4 لإنشاء مرشحات للخلفية والتحقق من وجود برق متجانس عبر المجال. سوف تساعد الخطوات المقدمة هنا المستخدمين على تجنب أو تصغير الآثار غير المرغوب فيها للنقطة الساخنة عن طريق نمذجة أي تدرج غير مرغوب فيه واستخدام النموذج لإعادة إنتاج تدرج عكسي لمواجهة التأثيرات. وأخيراً، قد يختلف نموذج جهاز العرض ST، ومع ذلك، فإن تعديلات الصورة (تدوير، قلب، إسقاط الشاشة الأمامية أو الخلفية) وتصحيح حجر الزاوية (± 3-5 درجات) هي ميزات مفيدة لضمان الصورة الرغبة تناسب المجال ويمكن تعديلها للتشويه.

مع مرور الوقت، تم تحديث الغرف التجريبية لسهولة من خلال التغييرات في الأجهزة (أي الكاميرات، والكابلات، وبطاقات الفيديو، والشاشات). ومن الجدير بالذكر أن تغييرات الأجهزة من المرجح أن يؤدي إلى وقت بدء إضافي لتحقيق التوازن بين الإضاءة والعمل من خلال أي مشاكل برنامج محتملة. ولذلك، فمن المستحسن أن يتم تخصيص أي جهاز لنظام حتى الانتهاء من التجارب المطلوبة. وقد ارتبطت معظم التحديات باختلافات الأداء بين الشاشات وبطاقات الفيديو والكاميرات مما أدى في بعض الأحيان إلى تغيير شفرة البرمجة. منذ وقت هذا العمل، تم تطوير مجالات جديدة حيث يمكن إزالة مجال الاختبار الداخلي والتبديل لمجالات الاختبار الأخرى. ونوصي بالنظر في هذه المرونة عند تصميم المجالات التجريبية وهياكل الدعم.

ويسمح البروتوكول الحالي للمحققين بعزل السمات البصرية ومعالجتها بطريقة تعكس البيئة البصرية المتوقعة داخل المدرسة، بينما تتحكم أيضاً في العوامل المربكة التي تصاحب التعرض للخصائص المتجانسة الحقيقية (على سبيل المثال. ، والجوع، والألفة، والعدوان)7. بشكل عام، الرسوم المتحركة الكمبيوتر (CA) من الأسماك الافتراضية (أي، الصور الظلية) هي الممارسة التي أصبحت أكثر شيوعا بسبب مزاياها المتميزة في تحفيز الاستجابات السلوكية19،20،21. CA يسمح للمرء لتخصيص الإشارات البصرية (الاتجاه، والسرعة، وcoherency، أو مورفولوجيا)، في حين إدخال مستوى من التوحيد والتكرار في التحفيز المطلوب الذي يتجاوز ما يمكن تحقيقه عند استخدام الحيوانات الحية كمنشط. استخدام الواقع الافتراضي في الدراسات السلوكية، على كل من الحيوانات22 والبشر23، كما يتزايد باطراد ووعود لتصبح أداة تجريبية قوية كما تصبح التكنولوجيا أكثر توافرا وtractable. هذه النُهج الافتراضية مجتمعة تحل محل وتقلل أيضاً من متطلبات الحيوانات الحية لأخلاقيات الحيوان في العلوم (مثل IACUC وAAALAC وACURO)24،مع خفض تكاليف المختبرات وأعباءها في الوقت نفسه.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

ساهم جميع المؤلفين في التصميم التجريبي للورقة وتحليلها وكتابتها. A.C.U. و C.M.W. الإعداد وجمع البيانات. وليس لدى أصحاب البلاغ ما يكشفون عنه.

Acknowledgments

نشكر (بريتون هيكسون) على المساعدة في الإعداد وقد تم دعم هذا البرنامج من قبل برنامج البحوث الأساسية، ونوعية البيئة والمنشآت (EQI; الدكتورة إليزابيث فيرغسون، المديرة الفنية، مركز أبحاث وتطوير مهندس الجيش الأمريكي.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Black and white IP camera Noldus, Leesburg, VA, USA https://www.noldus.com/
Extruded aluminum 80/20 Inc., Columbia City, IN, USA 3030-S https://www.8020.net 3.00" X 3.00" Smooth T-Slotted Profile, Eight Open T-Slots
Finfish Starter with Vpak, 1.5 mm extruded pellets Zeigler Bros. Inc., Gardners, PA, USA http://www.zeiglerfeed.com/
Golden shiners Saul Minnow Farm, AR, USA http://saulminnow.com/
ImageJ (v 1.52h) freeware National Institute for Health (NIH), USA https://imagej.nih.gov/ij/
LED track lighting Lithonia Lightening, Conyers, GA, USA BR20MW-M4 https://lithonia.acuitybrands.com/residential-track
Oracle 651 white cut vinyl 651Vinyl, Louisville, KY, USA 651-010M-12:5ft http://www.651vinyl.com. Can order various sizes.
PowerLite 570 overhead projector Epson, Long Beach CA, USA V11H605020 https://epson.com/For-Work/Projectors/Classroom/PowerLite-570-XGA-3LCD-Projector/p/V11H605020
Processing (v 3) freeware Processing Foundation https://processing.org/
R (3.5.1) freeware The R Project for Statistical Computing https://www.r-project.org/
Ultra-white 360 theater screen Alternative Screen Solutions, Clinton, MI, USA 1950 https://www.gooscreen.com. Must call for special cut size
Z-Hab system Pentair Aquatic Ecosystems, Apopka, FL, USA https://pentairaes.com/. Call for details and sizing.

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Dall, S. R. X., Olsson, O., McNamara, J. M., Stephens, D. W., Giraldeau, L. A. Information and its use by animals in evolutionary ecology. Trends in Ecology and Evolution. 20 (4), 187-193 (2005).
  2. Pitcher, T. Sensory information and the organization of behaviour in a shoaling cyprinid fish. Animal Behaviour. 27, 126-149 (1979).
  3. Partridge, B. The structure and function of fish schools. Scientific American. 246 (6), 114-123 (1982).
  4. Fernández-Juricic, E., Erichsen, J. T., Kacelnik, A. Visual perception and social foraging in birds. Trends in Ecology and Evolution. 19 (1), 25-31 (2004).
  5. Strandburg-Peshkin, A., et al. Visual sensory networks and effective information transfer in animal groups. Current Biology. 23 (17), R709-R711 (2013).
  6. Rosenthal, S. B., Twomey, C. R., Hartnett, A. T., Wu, S. H., Couzin, I. D. Behavioral contagion in mobile animal groups. Proceedings of the National Academy of Sciences (U.S.A.). 112 (15), 4690-4695 (2015).
  7. Lemasson, B. H., et al. Motion cues tune social influence in shoaling fish. Scientific Reports. 8 (1), e9785 (2018).
  8. Kaidanovich-Beilin, O., Lipina, T., Vukobradovic, I., Roder, J., Woodgett, J. R. Assessment of social interaction behaviors. Journal of Visualized. Experiments. (48), e2473 (2011).
  9. Holcombe, A., Schalomon, M., Hamilton, T. J. A novel method of drug administration to multiple zebrafish (Danio rerio) and the quantification of withdrawal. Journal of Visualized. Experiments. (93), e51851 (2014).
  10. Way, G. P., Southwell, M., McRobert, S. P. Boldness, aggression, and shoaling assays for zebrafish behavioral syndromes. Journal of Visualized. Experiments. (114), e54049 (2016).
  11. Zhang, Q., Kobayashi, Y., Goto, H., Itohara, S. An automated T-maze based apparatus and protocol for analyzing delay- and effort-based decision making in free moving rodents. Journal of Visualized. Experiments. (138), e57895 (2018).
  12. Videler, J. J. Fish Swimming. , Netherlands. Springer. 260 pp., ISBN-13 9789401115803 (1993).
  13. Orger, M. B., Smear, M. C., Anstis, S. M., Baier, H. Perception of Fourier and non-Fourier motion by larval zebrafish. Nature Neuroscience. 3 (11), 1128-1133 (2000).
  14. Romey, W. L. Individual differences make a difference in the trajectories of simulated schools of fish. Ecological Modeling. 92 (1), 65-77 (1996).
  15. Katz, Y., Tunstrom, K., Ioannou, C. C., Huepe, C., Couzin, I. D. Inferring the structure and dynamics of interactions in schooling fish. Proceedings of the National Academy of Sciences (U.S.A.). 108 (46), 18720-18725 (2011).
  16. Herbert-Read, J. E., Buhl, J., Hu, F., Ward, A. J. W., Sumpter, D. J. T. Initiation and spread of escape waves within animal groups). Proceedings of the National Academy of Sciences (U.S.A.). 2 (4), 140355 (2015).
  17. Lemasson, B. H., Anderson, J. J., Goodwin, R. A. Motion-guided attention promotes adaptive communications during social navigation. Proceedings of the Royal Society. 280 (1754), e20122003 (2013).
  18. Moussaïd, M., Helbing, D., Theraulaz, G. How simple rules determine pedestrian behavior and crowd disasters. Proceedings of the National Academy of Sciences (U.S.A.). 108 (17), 6884-6888 (2011).
  19. Bianco, I. H., Engert, F. Visuomotor transformations underlying hunting behavior in zebrafish). Current Biology. 25 (7), 831-846 (2015).
  20. Chouinard-Thuly, L., et al. Technical and conceptual considerations for using animated stimuli in studies of animal behavior. Current Zoology. 63 (1), 5-19 (2017).
  21. Nakayasu, T., Yasugi, M., Shiraishi, S., Uchida, S., Watanabe, E. Three-dimensional computer graphic animations for studying social approach behaviour in medaka fish: Effects of systematic manipulation of morphological and motion cues. PLoS One. 12 (4), e0175059 (2017).
  22. Stowers, J. R., et al. Virtual reality for freely moving animals. Nature Methods. 14 (10), 995-1002 (2017).
  23. Warren, W. H., Kay, B., Zosh, W. D., Duchon, A. P., Sahuc, S. Optic flow is used to control human walking. Nature Neuroscience. 4 (2), 213-216 (2001).
  24. The IACUC Handbook. Silverman, J., Suckow, M. A., Murthy, S. , 3rd Edition, CRC Press, Taylor and Francis. 827 pp., ISBN-13 9781466555648 (2014).

Tags

السلوك العدد 147 Y-المتاهة صنع القرار رؤية إشارات الحركة المحفزات الافتراضية الرسوم المتحركة الكمبيوتر
دمج الاختبارات النفسية الفيزيائية البصرية داخل متاهة Y لعزل الدور الذي تلعبه الميزات البصرية في القرارات الملاحية
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Woodley, C. M., Urbanczyk, A. C.,… More

Woodley, C. M., Urbanczyk, A. C., Smith, D. L., Lemasson, B. H. Integrating Visual Psychophysical Assays within a Y-Maze to Isolate the Role that Visual Features Play in Navigational Decisions. J. Vis. Exp. (147), e59281, doi:10.3791/59281 (2019).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter