SwarmSight: 곤충 안테나와 일반적인 준비와 기존 하드웨어를 사용 하 여 코 확장 반사의 실시간 추적

이 절차의 전반적인 목표는 오픈 소스 벌집 사이트 소프트웨어와 기존 카메라 및 컴퓨터 하드웨어를 사용하여 일반적인 동물 준비 비디오에서 곤충 더듬이와 주둥이의 움직임을 신속하게 측정하는 것입니다. 이러한 방법은 안테나 및 움직임의 고해상도 측정값을 신속하게 얻는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 방법을 적용하면 안테나와 주둥이의 움직임이 화학적, 발달적, 유전적 조작에 반응하여 어떻게 변화하는지 설명할 수 있습니다.

이 기술의 가장 큰 장점은 무료 소프트웨어를 사용하여 움직임을 빠르게 측정할 수 있고 정교한 비디오나 컴퓨터 하드웨어가 필요하지 않다는 것입니다. 이 방법은 꿀벌의 냄새 반응에 대한 통찰력을 제공할 수 있지만 다른 곤충 시스템에도 적용할 수 있습니다. 시작하려면 바이알을 사용하여 벌통 입구에서 일벌을 모으고 바이알을 얼음 슬러리에 잠시 넣습니다.

덕트 테이프를 사용하여 각 꿀벌을 하네스 튜브에 고정한 다음 튜브 상단에 테이프를 붙여 다리를 숨깁니다. 하네스 튜브 상단에서 다리가 보이지 않는지 확인하십시오. 다음으로, 해부 현미경으로 저온 납땜 인두를 사용하여 가열된 왁스를 각 꿀벌의 머리 뒤쪽에 바르고 꿀벌을 움직이지 못하게 합니다.

작은 막대를 사용하여 안테나를 왁스에서 멀리 잡고 안테나가 자유롭게 움직일 수 있는지 확인하십시오. 웹캠 홀더를 사용하여 카메라를 꿀벌의 머리 바로 위에 배치하고 녹화 소프트웨어를 사용하여 비디오를 검사하고 머리를 확대합니다. 테이프와 왁스를 바른 후 카메라를 사용하여 장면을 미리 보고 안테나나 코가 아닌 움직이거나 변경될 수 있는 모든 것을 찾습니다.

그런 다음 필요에 따라 테이프와 왁스를 조정합니다. 그런 다음 레코딩 소프트웨어 설정을 사용하여 카메라 노출을 일정하게 유지하고 노출 슬라이더를 원하는 값으로 조정합니다. 대비, 밝기 및 선명도 슬라이더를 조정하여 안테나 감지를 향상시킵니다.

주변 조명을 조정하여 안테나 그림자를 줄입니다. 실험실용 거위목 램프나 종이가 든 손전등과 같은 확산 광원을 사용하여 꿀벌을 비춥니다. 다음으로, 카메라 뷰 내에 LED 조명을 배치하여 자극 냄새가 전달되는 시점을 표시합니다.

흄 후드에서 비디오 녹화 중에 꿀벌을 자극하는 데 사용할 냄새 카트리지를 준비하십시오. 냄새 전달원을 하네스 튜브 근처에 놓고 카메라를 방해하지 않도록 주의합니다. 자극 냄새를 제거하기 위해 냄새 소스 맞은편에 진공 소스를 배치하고 냄새가 나기 전에 전원을 켜십시오.

꿀벌을 제지하고 카메라 준비가 완료되면 각 실험 조건에서 각 꿀벌을 별도의 비디오 파일로 촬영합니다. 그런 다음 스웜 사이트 안테나 추적 모듈에서 찾아보기 버튼을 클릭하여 비디오 파일을 엽니다. 비디오 파일이 로드된 후 안테나 센서 위젯을 꿀벌의 머리 위에 놓습니다.

회전 및 크기 조정 아이콘을 사용하여 위젯 정렬을 조정합니다. 위젯은 꿀벌 안테나의 전체 동작 범위를 커버해야 합니다. 다음으로, 자극 냄새가 전달될 때 표시되는 LED 조명 위에 치료 센서 위젯을 배치합니다.

왼쪽 하단 모서리에 있는 재생 버튼을 클릭하여 비디오 파일의 프레임별 표시를 시작합니다. 가능한 안테나와 지점은 노란색으로 강조 표시되고 노란색 고리는 부속물 끝을 나타냅니다. 필터 섹션의 슬라이더를 조정하여 필터 감도를 최적화합니다.

이상적인 감도에 도달하면 꿀벌의 부속물만 프레임에서 강조 표시됩니다. 비디오의 다음 부분으로 빠르게 감아 전체 비디오에서 필터 감도가 최적화되도록 합니다. 곤충의 짧은 샘플 비디오를 만들어 설정을 테스트하고 소프트웨어로 분석하여 소프트웨어가 감지하는 외부 이동 물체를 찾습니다.

소프트웨어가 안테나와 주둥이의 움직임을 분리할 때까지 장면, 조명 및 카메라 각도를 조정합니다. 위젯과 필터를 설정한 후 동영상을 일시 중지했다가 다시 시작하고 처음부터 끝까지 재생합니다. 마지막으로 저장 섹션을 확장하고 추적 데이터 저장 버튼을 클릭한 다음 파일을 저장할 폴더를 선택합니다.

부속지 추적 소프트웨어를 검증하기 위해 두 명의 인간 평가자가 425개의 비디오 프레임에서 더듬이 끝을 찾은 다음 소프트웨어로 분석했습니다. 두 인간 평가자 사이의 거리는 이 그림에서 시연되며, 인간 간 거리와 소프트웨어에 의해 감지된 위치와 인간 평가자 사이의 거리는 소프트웨어에 가장 가까운 인간 거리로 시연됩니다. 인간 사이의 거리는 초반에는 프레임별로 작았지만 비디오의 후반부에서 증가했습니다.

소프트웨어에 가장 가까운 인간 거리 수준은 비디오 전반에 걸쳐 일정하게 유지됩니다.23마리의 암컷 꿀벌을 5가지 다른 냄새 조건에 노출시켰고, 부속물 추적 소프트웨어를 사용하여 실험 비디오를 분석했습니다. 제어 조건을 제외하고, 이 소프트웨어는 실험적 냄새 조건에 노출된 후 평균 안테나 각도 변화에서 상당한 차이를 감지할 수 있었습니다.

또한 안테나 각도 밀도 맵은 안테나 위치 선호 클러스터를 보여주었습니다. 맵의 빨간색 클러스터는 더듬이가 악취 시작 직후 악취 발생원에서 멀어지는 각도를 선호하고 악취 결론 직후 악취 발생원을 향하는 각도를 선호함을 나타냅니다. 이 절차를 시도하는 동안 최적의 꿀벌 배치 및 조명을 위해 녹화하기 전에 각 비디오 장면을 주의 깊게 검사하는 것을 기억하는 것이 중요합니다.

또한 냄새 전달 프레임을 시각적 표시기로 표시하는 것이 중요합니다. 이 절차를 수행한 후, 냄새 조절과 같은 다른 방법을 수행할 수 있습니다. 이 절차는 꿀벌 및 기타 곤충의 타고난 반응을 탐색하는 데에도 유용합니다.

꿀벌 및 특정 화학 물질과 함께 작업하는 것은 위험할 수 있다는 것을 잊지 마십시오. 이 절차를 수행하는 동안 항상 적절한 개인 보호 장비를 착용해야 합니다. 일단 숙달되면 이 절차를 사용하여 많은 곤충 및 실험 조건에 대한 안테나 및 이동 데이터를 효율적으로 얻을 수 있습니다.

이 절차에 사용되는 오픈 소스 소프트웨어인 Swarm Sight는 swarmsight.org 에서 얻을 수 있습니다.