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Behavior

दृश्य सुविधाएँ नेविगेशनल निर्णय में खेलने कि भूमिका को अलग करने के लिए एक वाई-मेज़ के भीतर दृश्य मनोवैज्ञानिक परख को एकीकृत

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

यहाँ, हम एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करने के लिए एक व्यवहार परख है कि कैसे इस तरह के प्रस्ताव संकेतों के रूप में वैकल्पिक दृश्य सुविधाओं,, मछली में दिशात्मक निर्णय को प्रभावित परिमाण प्रदर्शित करते हैं. प्रतिनिधि डेटा गति और सटीकता जहां गोल्डन शिनर (Notemigonus crysoleucas) आभासी मछली आंदोलनों का पालन पर प्रस्तुत कर रहे हैं.

Abstract

सामूहिक पशु व्यवहार व्यक्तिगत मंशा और सामाजिक बातचीत है कि व्यक्तिगत फिटनेस के लिए महत्वपूर्ण हैं से उठता है. मछली लंबे समय से सामूहिक गति में जांच प्रेरित किया है, विशेष रूप से, उनके पारिस्थितिक संदर्भों में पर्यावरण और सामाजिक जानकारी को एकीकृत करने की क्षमता. यह प्रदर्शन मछली के व्यवहार प्रतिक्रियाओं की मात्रा निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली तकनीकों को दिखाता है, इस मामले में, गोल्डन शिनर(नोटमिगोनस क्रायसोलेकुस),कंप्यूटर दृश्य और डिजिटल छवि विश्लेषण का उपयोग करके दृश्य उत्तेजनाओं के लिए। कंप्यूटर दृश्य में हाल ही में प्रगति प्रयोगशाला में अनुभवजन्य परीक्षण के लिए अनुमति देते हैं जहां दृश्य सुविधाओं को नियंत्रित किया जा सकता है और पतले सामाजिक बातचीत के तंत्र को अलग करने के लिए हेरफेर. इस विधि का उद्देश्य दृश्य सुविधाओं है कि व्यक्ति के दिशात्मक निर्णय को प्रभावित कर सकते हैं अलग है, चाहे एकान्त या समूहों के साथ. इस प्रोटोकॉल भौतिक वाई-maze डोमेन, रिकॉर्डिंग उपकरण, सेटिंग्स और प्रोजेक्टर और एनीमेशन, प्रयोगात्मक कदम और डेटा विश्लेषण के अंशांकन पर विशेष प्रदान करता है। इन तकनीकों से पता चलता है कि कंप्यूटर एनीमेशन जैविक रूप से सार्थक प्रतिक्रियाओं को प्राप्त कर सकते हैं. इसके अलावा, तकनीक आसानी से वैकल्पिक hypotheses परीक्षण करने के लिए अनुकूल हैं, डोमेन, और प्रयोगात्मक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए प्रजातियों. आभासी उत्तेजनाओं का उपयोग आवश्यक जीवित पशुओं की संख्या में कमी और प्रतिस्थापन के लिए अनुमति देता है, और इसके परिणामस्वरूप प्रयोगशाला उपरि कम कर देता है।

इस प्रदर्शन परिकल्पना है कि आंदोलन की गति में छोटे रिश्तेदार मतभेद (2 शरीर की लंबाई प्रति सेकंड) आभासी conspecifics की गति और सटीकता जिसके साथ shiners आभासी द्वारा प्रदान की दिशात्मक संकेतों का पालन में सुधार होगा परीक्षण Silhouettes. परिणाम बताते हैं कि shiners दिशात्मक निर्णय काफी दृश्य संकेतों की गति में वृद्धि से प्रभावित होते हैं, यहां तक कि पृष्ठभूमि शोर की उपस्थिति में (67% छवि सामंजस्य). किसी भी गति संकेतों के अभाव में, विषयों यादृच्छिक पर उनके निर्देश चुना है. निर्णय की गति और क्यू गति के बीच संबंध चर रहा था और क्यू गति में वृद्धि दिशात्मक सटीकता पर एक मामूली आय से अधिक प्रभाव था.

Introduction

दूसरों के साथ बातचीत करते समय और शोर परिवेश नेविगेट करते समय पशु अपने निवास स्थान को लगातार समझते हैं और सूचित निर्णय लेते हैं। व्यक्ति अपने कार्यों में सामाजिक जानकारी को एकीकृत करके अपनी स्थितिजन्य जागरूकता और निर्णय लेने में वृद्धि कर सकते हैं। सामाजिक जानकारी, तथापि, मोटे तौर पर अवांछित संकेतों के माध्यम से अनुमान से उपजी है (यानी, अचानक युद्धाभ्यास एक शिकारी से बचने के लिए), जो अविश्वसनीय हो सकता है, बजाय प्रत्यक्ष संकेत है कि विशिष्ट संदेश संवाद करने के लिए विकसित किया है के माध्यम से (जैसे, waggle शहद मधुमक्खियों में नृत्य)1| पहचान कैसे व्यक्तियों को तेजी से सामाजिक संकेतों, या किसी भी संवेदी जानकारी के मूल्य का आकलन, जांचकर्ताओं के लिए एक चुनौतीपूर्ण काम हो सकता है, खासकर जब व्यक्तियों समूहों में यात्रा कर रहे हैं. दृष्टि सामाजिक बातचीत2,3,4 को नियंत्रित करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है और अध्ययन 5 देखने के प्रत्येक व्यक्ति के क्षेत्र के आधार पर मछली स्कूलों में उत्पन्न हो सकता है कि बातचीत नेटवर्क inferred है, 6. मछली स्कूलों गतिशील प्रणाली रहे हैं, तथापि, यह मुश्किल विशेष सुविधाओं के लिए व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं को अलग करने के लिए कर रही है, या पड़ोसी व्यवहार, अंतर्निहित collinearities और confounding कारकों है कि समूह के सदस्यों के बीच बातचीत से उत्पन्न की वजह से. इस प्रोटोकॉल का उद्देश्य कैसे वैकल्पिक दृश्य सुविधाओं अकेले या समूहों के भीतर यात्रा व्यक्तियों के दिशात्मक निर्णय को प्रभावित कर सकते हैं अलग द्वारा वर्तमान काम पूरक है.

वर्तमान प्रोटोकॉल का लाभ एक व्यक्ति प्रकृति में अनुभव हो सकता है प्राथमिक दृश्य सुविधाओं को अलग करने के लिए कंप्यूटर दृश्य तकनीकों के साथ एक हेरफेर प्रयोग गठबंधन करने के लिए है। विशेष रूप से, Y-maze (चित्र 1) एक द्विआधारी प्रतिक्रिया के लिए दिशात्मक पसंद पतन और आभासी पड़ोसियों के तैराकी व्यवहार की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया कंप्यूटर एनिमेटेड छवियों का परिचय करने के लिए प्रयोग किया जाता है। इन छवियों को भूलभुलैया के नीचे से एक या एक से अधिक विषयों के नीचे तैराकी conspecifics के silhouettes नकल करने के लिए पेश कर रहे हैं. इन silhouettes के दृश्य विशेषताओं, जैसे उनकी आकृति विज्ञान, गति, सामंजस्य, और तैराकी व्यवहार आसानी से वैकल्पिक hypotheses7का परीक्षण करने के लिए सिलवाया रहे हैं.

इस कागज अलग कैसे एक मॉडल सामाजिक मछली प्रजातियों के व्यक्तियों द्वारा इस दृष्टिकोण की उपयोगिता को दर्शाता है, गोल्डन शिनर(Notemigonus crysoleucas),आभासी पड़ोसियों के रिश्तेदार गति का जवाब. प्रोटोकॉल ध्यान केंद्रित, यहाँ, पर है कि क्या आभासी पड़ोसियों के दिशात्मक प्रभाव उनकी गति के साथ बदल जाते हैं और, यदि हां, तो मनाया रिश्ते के रूप की मात्रा निर्धारित. विशेष रूप से, दिशात्मक क्यू silhouettes के एक निश्चित अनुपात होने के नेताओं के रूप में कार्य करते हैं और एक हाथ या किसी अन्य की ओर बैलिस्टिक कदम से उत्पन्न होता है. शेष silhouettes पृष्ठभूमि शोर है कि नेता / ध्यान भंग करने के लिए नेताओं के अनुपात दिशात्मक संकेतों की समानता को दर्शाता है और तदनुसार समायोजित किया जा सकता है। distractor silhouettes निर्णय क्षेत्र तक ही सीमित रहते हैं ("डीए", चित्रा 1A)silhouettes होने से सीमा के बंद प्रतिबिंबित. नेता silhouettes, तथापि, दा क्षेत्र छोड़ने के लिए और धीरे धीरे दूर लुप्त होती एक बार silhouettes हाथ की लंबाई 1/ के रूप में नेताओं को डीए छोड़, नए नेता silhouettes अपनी जगह ले और अपने सटीक पथ वापस लेने के लिए सुनिश्चित करें कि नेता /

आभासी मछली का उपयोग दृश्य संवेदी जानकारी के नियंत्रण के लिए अनुमति देता है, जबकि विषय है, जो सामाजिक नेविगेशन, आंदोलन, या समूहों में निर्णय लेने के उपन्यास सुविधाओं प्रकट हो सकता है की दिशात्मक प्रतिक्रिया की निगरानी. यहाँ इस्तेमाल किया दृष्टिकोण सवालों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए लागू किया जा सकता है, इस तरह के sublethal तनाव के प्रभाव या सामाजिक बातचीत पर predation के रूप में, कंप्यूटर एनीमेशन जोड़ तोड़ द्वारा अलग जटिलता के व्यवहार पैटर्न का उत्पादन.

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Protocol

सभी प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल संस्थागत पशु देखभाल और पर्यावरण प्रयोगशाला, अमेरिकी सेना इंजीनियर और अनुसंधान और विकास केंद्र, Vicksburg, एमएस, संयुक्त राज्य अमेरिका (IACU] 2013-3284-01) के उपयोग समिति द्वारा अनुमोदित किया गया.

1. संवेदी भूलभुलैया डिजाइन

  1. एक समर्पित कमरे में एक पारदर्शी समर्थन मंच के ऊपर सेट एक watertight पाली मिथाइल methacrylate वाई-maze मंच (घर में बनाया) में प्रयोग का संचालन। यहाँ मंच 1.9 सेमी मोटी है और extruded एल्यूमीनियम के 4 7.62 सेमी बीम कि चौड़ाई में 1.3 मीटर, लंबाई में 1.3 मीटर, और ऊंचाई में 0.19 मीटर है द्वारा समर्थित है.
  2. निर्माण में होल्डिंग और निर्णय क्षेत्रों का निर्माण करना (चित्र 1क) यहाँ, वाई-मज़ लदे हथियार लंबाई में 46 सेमी, चौड़ाई में 23 सेमी, और 20 सेमी गहराई में एक केंद्रीय निर्णय क्षेत्र के साथ लगभग 46 सेमी व्यास में हैं।
  3. डोमेन में दृश्य उत्तेजनाओं को पेश करने के लिए वाई-मजे के तल पर सफेद परियोजना के माध्यम से थिएटर स्क्रीन का पालन करें।
  4. बाहरी दृश्य उत्तेजनाओं को सीमित करने के लिए सफेद vinyl के साथ वाई-मजे के पक्षों कोट।
  5. एक दूर से नियंत्रित स्पष्ट गेट स्थापित करें (स्पष्ट monofilament के माध्यम से) केंद्रीय निर्णय क्षेत्र से होल्डिंग क्षेत्र विभाजन के लिए जलवायु के बाद भूलभुलैया में विषयों को जारी करने के लिए.
  6. रोशनी, आवास, और उपकरण ों को देखने से मछली को रोकने के लिए अतिरिक्त अंधा रखें, जैसे प्रकाश अवरुद्ध अंधा कर रही है कि दरवाजे के फ्रेम में फर्श तक पहुँचने के लिए बाहरी कमरे या दालान से प्रकाश प्रभाव और छाया आंदोलनों को कम से कम.

2. रिकॉर्डिंग उपकरण

  1. पृष्ठभूमि इमेजरी, वर्चुअल फिश और विषय मछली के बीच आवश्यक विषमता के आधार पर ओवरहेड कैमरा (काला और सफेद) चुनें.
  2. ऊपर से भूलभुलैया रिकॉर्ड करने के लिए और मछली और दृश्य अनुमानों के व्यवहार को रिकॉर्ड करने के लिए एक ओवरहेड कैमरा स्थापित करें।
    1. इस प्रदर्शन के लिए, b/w गीगाबाइट ईथरनेट (GigE) कैमरे, जैसे कि 9 मीटर IP केबल एक नियंत्रण कक्ष में 1 Gb ईथरनेट कार्ड के साथ एक कंप्यूटर से अनुलग्न किए गए थे का उपयोग करें।
  3. कैमरे को आस-पास के कमरे में एक कंप्यूटर से कनेक्ट करें जहां प्रेक्षक दूरस्थ रूप से गेट, दृश्य उत्तेजनाओं प्रोग्राम, और कैमरा रिकॉर्डिंग सॉफ्टवेयर को नियंत्रित कर सकता है।
  4. सुनिश्चित करें कि कैमरा सेटिंग्स नमूना और आवृत्ति दरों है कि किसी भी चंचल प्रभाव है, जो तब होते हैं जब कैमरा और सॉफ्टवेयर कमरे रोशनी के साथ चरण से बाहर हैं रोकने पर हैं.
    1. स्थान की विद्युत आवृत्ति की जाँच करें; कैमरा नमूना दर ऑफसेट (फ्रेम प्रति सेकंड, एफपीएस) गुणा या एक पूरी संख्या से एसी आवृत्ति विभाजित द्वारा चंचल को रोकने के लिए.
  5. छवि स्पष्टता प्रासंगिक व्यवहार कल्पना करने के लिए सॉफ्टवेयर और कंप्यूटर का उपयोग कर अनुकूलित है ताकि कैमरा सेटिंग्स सेट करें।
    1. इस प्रदर्शन के लिए, 1280 पिक्सल x 1024 पिक्सल के एक स्थानिक संकल्प के साथ 30 एफपीएस पर नमूना प्रदर्शन करते हैं.

3. कैलिब्रेट प्रकाश, प्रोजेक्टर, और कैमरा सेटिंग्स

  1. प्रयोगात्मक कमरे की दीवारों के साथ चार ओवरहेड ट्रैक प्रकाश व्यवस्था स्थापित करें।
  2. सही कमरे परिवेश प्रकाश को प्राप्त करने में अधिक से अधिक लचीलापन प्रदान करने के लिए रोशनी के लिए समायोज्य नियंत्रण स्विच स्थापित करें.
  3. भूलभुलैया पर प्रतिबिंब से बचने के लिए रोशनी को स्थिति दें (चित्र 1ख)।
  4. भूलभुलैया के समर्थन संरचना के नीचे किनारे करने के लिए एक छोटी फेंक (एसटी) प्रोजेक्टर सुरक्षित (चित्र 1C).
    1. प्रक्षेपण रिज़ॉल्यूशन का चयन करें (इस प्रदर्शन के लिए 1440 पिक्सेल x 900 पिक्सेल पर सेट).
  5. ऊपरी रोशनी और प्रोजेक्टर द्वारा बनाई गई परिवेश प्रकाश स्तर को समायोजित करें, विषयों के आवास कक्ष में पाए जाने वाले प्रकाश की स्थिति से मेल खाने के लिए (यहां प्रदर्शन प्रयोग के दौरान 134 $ 5 लक्स सेट करें, जो एक ओवरकास्ट दिन पर प्राकृतिक प्रकाश के बराबर है)।
    1. लॉक या प्रयोगात्मक परीक्षणों के दौरान आसानी और स्थिरता के लिए dimmer स्विच के स्थान को चिह्नित।
  6. जोखिम मोड, लाभ, और सफेद संतुलन नियंत्रण को नियंत्रित करने के लिए कैमरा (ओं) को कॉन्फ़िगर करने के लिए एक कैमरा दर्शक कार्यक्रम का उपयोग करें।
    1. इस प्रदर्शन में, Pylon व्यूअर को "निरंतर शॉट", 8000$s जोखिम समय, 0 लाभ, और 96 सफेद संतुलन, जो वीडियो रिकॉर्डिंग का नियंत्रण प्रदान करता है सेट करें.

4. दृश्य प्रक्षेपण कार्यक्रम कैलिब्रेट: पृष्ठभूमि

  1. भूलभुलैया के तल पर एक समरूप पृष्ठभूमि परियोजना और प्रोजेक्टर से किसी भी प्रकाश विरूपण को मापने। यहाँ पृष्ठभूमि प्रसंस्करण का उपयोग कर बनाया गया था (v. 3), जो एक पथ्यऔर अच्छी तरह से प्रलेखित मंच वैज्ञानिक परियोजनाओं के लिए अनुकूलित visualizations बनाने के लिए है ( https://processing.org/examples/).
    1. भूलभुलैया के तल पर प्रक्षेपित करने के लिए एक संसाधन विंडो चलाजाएगा एक प्रोग्राम बनाएँ। विंडो की पृष्ठभूमि रंग अनुकूलित पृष्ठभूमि आदेश है, जो एक RGB रंग कोड स्वीकार करता है के साथ किया जाता है. कई छोटे उदाहरण कार्यक्रम प्रसंस्करण ट्यूटोरियल में पाए जाते हैं (https://processing.org/tutorials/).
    2. प्रोजेक्टर और बाहरी प्रकाश व्यवस्था की स्थिति जांचना करने के लिए पृष्ठभूमि रंग प्रोग्राम का उपयोग करें।
  2. बनाया अपेक्षित सजातीय पृष्ठभूमि से किसी भी विचलन की पहचान करने के लिए एक छवि प्रसंस्करण कार्यक्रम का उपयोग कर प्रोजेक्टर द्वारा बनाई गई किसी भी प्रकाश विरूपण को मापने। निम्न चरणों ImageJ (v. 1.52h) का उपयोग करने के लिए लागू होते हैं; https://imagej.nih.gov/ij/)।
    1. एक समान पृष्ठभूमि रंग के साथ प्रबुद्ध वाई-maze की एक अभी भी फ्रेम छवि पर कब्जा और ImageJ में खुला.
    2. सीधे, सेगमेंट, या मुक्तहस्त रेखा उपकरण का उपयोग करके हॉटस्पॉट के केंद्र में सबसे चमकीले स्थान से वाई-मैज़ (चित्र 2A)के शीर्ष पर एक सीधी अनुलंब रेखा खींचते हैं.
    3. विश्लेषण मेनू से, पिक्सेल में दूरी की तुलना में ग्रे स्केल मानों का ग्राफ़ बनाने के लिए प्लॉट प्रोफ़ाइल का चयन करें.
    4. पिक्सेल डेटा को अल्पविराम से अलग की गई फ़ाइल (.csv फ़ाइल एक्सटेंशन) के रूप में सहेजें जिसमें इंडेक्स स्तंभ और पिक्सेल मान स्तंभ शामिल हैं.
  3. प्रक्षेपण क्षेत्र को भूलभुलैया (चित्र 2ख) के साथ संरेखित करें और प्रोजेक्टर द्वारा बनाए जा सकने वाले किसी भी रंग विरूपण को कम करने के लिए किसी अवांछित प्रकाश विरूपण को मॉडल करें (चित्र 2ब्) . वर्तमान प्रदर्शन में उठाए गए कदमों की रूपरेखा निम्नलिखित है।
    1. उचित टैब सीमांकित पठन फ़ंक्शन का उपयोग करके ImageJ पिक्सेल तीव्रता डेटा फ़ाइल आयात करें (उदा., read-csv को अल्पविराम से अलग की गई फ़ाइलों में पढ़ने के लिए tidyverse पैकेज से)
    2. नमूना transect के साथ प्रकाश तीव्रता में परिवर्तनशीलता की गणना, जैसे भिन्नता के गुणांक के साथ, पृष्ठभूमि में बनाया विरूपण के स्तर के लिए एक आधार रेखा संदर्भ प्रदान करने के लिए.
    3. सबसे छोटी पिक्सेल तीव्रता छवि कार्यक्रम में चयनित वांछित पृष्ठभूमि रंग मूल्य दृष्टिकोण होगा, जहां प्रतिभाशाली से dimmest करने के लिए तीव्रता में एक रिश्तेदार परिवर्तन को प्रतिबिंबित करने के लिए कच्चे पिक्सेल मूल्यों रूपांतरण.
    4. विसंगति के प्रतिभाशाली भाग में शुरू होने वाले रूपांतर पिक्सेल तीव्रता मानों को प्लॉट करें, स्रोत से दूरी के एक समारोह के रूप में तीव्रता मूल्यों में क्षयकारी प्रवृत्ति उत्पन्न होती है। (यहाँ, एक गाऊसी क्षय समारोह) सबसे अच्छा डेटा फिट पैरामीटर मानों का अनुमान लगाने के लिए nonlinear कम से कम वर्गों (फ़ंक्शन nls)का उपयोग करें।
  4. R (v. 3.5.1) का उपयोग करके प्रोजेक्टर द्वारा बनाए जा सकने वाले किसी भी रंग विरूपण को कम करने के लिए पृष्ठभूमि काउंटर छवि (संसाधन v. 3) जनरेट करने के लिए अपनाए गए समान प्रोग्राम का उपयोग करके प्रतिक्रमित प्रतिक्रमण बनाएँ.
    नोट: ढाल समारोह केंद्र से दूरी के एक समारोह के रूप में पिक्सेल तीव्रता में परिवर्तन कि छवि में प्रतिभाशाली स्थान पर केंद्रित गाढ़ा हलकों की एक श्रृंखला उत्पन्न करेगा. प्रत्येक अंगूठी का रंग पिक्सेल तीव्रता में परिवर्तन पृष्ठभूमि रंग से मॉडल द्वारा भविष्यवाणी घटाकर परिभाषित किया गया है. इसी के साथ, अंगूठी त्रिज्या के रूप में अच्छी तरह से स्रोत से दूरी के साथ बढ़ जाती है. सबसे अच्छा फिट मॉडल को कम करना चाहिए, अगर खत्म नहीं, एक पृष्ठभूमि एकरूपता प्रदान करने के लिए ढाल भर में किसी भी पिक्सेल तीव्रता.
    1. आवश्यक पैरामीटरों को समायोजितEquationकरके दृश्य उद्दीपक प्रोग्राम का उपयोग करके एक गाऊसी प्रवणता () बनाएँ।
      1. पैरामीटर एक गाऊसी वितरण ग्रेडिएंट की चमक/ मूल्य जितना अधिक होगा, ढाल उतनी ही अधिक होगी।
      2. पैरामीटर b ग्रेडिएंट के प्रसरण को प्रभावित करता है। मूल्य जितना बड़ा होगा, ढाल वांछित पृष्ठभूमि पिक्सेल तीव्रता, गको समतल करने से पहले विस्तृत होगी।
      3. पैरामीटर c वांछित पृष्ठभूमि पिक्सेल तीव्रता सेट करता है। मूल्य बड़ा, गहरा पृष्ठभूमि.
    2. SaveFrame फ़ंक्शन का उपयोग करके छवि को किसी फ़ोल्डर में सहेजें, ताकि एक निश्चित पृष्ठभूमि छवि को प्रयोगात्मक परीक्षण के दौरान उत्तेजनाओं को रेंडर करते समय स्मृति लोड को कम करने के लिए प्रयोगों के दौरान अपलोड किया जा सके.
    3. पृष्ठभूमि सृजन कार्यक्रम को पुन: चलाएँ और परिणामों का दृष्टिसे निरीक्षण करें, जैसा कि चित्र 2Cमें दिखाया गया है। प्रतिदर्श ट्रांसेक्ट में प्रकाश तीव्रता में परिवर्तनशीलता की डिग्री को कम करने में किसी भी मनाया सुधार की मात्रा निर्धारित करने के लिए चरण 4.3 दोहराएँ।
  5. अनुकूलन क्षेत्र के आरजीबी मूल्यों निर्णय क्षेत्र के समान हैं जब तक किसी भी अतिरिक्त मैनुअल समायोजन करने के लिए प्रकाश का स्तर, मॉडल पैरामीटर, या transect (जैसे, काउंटर ढाल के बाहरी त्रिज्या) में कवर दूरी को समायोजित करें। इस परीक्षण में मॉडल पैरामीटर थे: एक $ 215, b $ 800, और c $ 4.
  6. अंतिम फ़िल्टर को प्रयोग दृश्य उत्तेजनाओं प्रोग्राम में जोड़ें.

5. दृश्य प्रक्षेपण कार्यक्रम कैलिब्रेट: दृश्य उत्तेजनाओं

नोट: दृश्य उत्तेजनाओं को रेंडरिंग और एनिमेट िंग भी मंच के ट्यूटोरियल के साथ गाइड के रूप में नीचे दिए गए चरणों का उपयोग करके प्रसंस्करण में किया जा सकता है। वर्तमान प्रोग्राम के तर्क का एक योजनाबद्ध (चित्र 3) में प्रदान किया गया है और अतिरिक्त विवरण लेमसन एट अल (2018)7में पाया जा सकता है। निम्नलिखित चरण वर्तमान प्रयोग में उठाए गए अंशांकन चरणों के उदाहरण प्रदान करते हैं.

  1. भूलभुलैया के निर्णय क्षेत्र के भीतर प्रक्षेपण केंद्र के लिए दृश्य प्रक्षेपण कार्यक्रम Vfish.pde खोलें (चित्र 1A) और परीक्षण किया जा रहा hypotheses के आधार पर दृश्य अनुमानों जांचना (जैसे, आकार और silhouettes की गति जांचना मैच के लिए परीक्षण विषयों के उन). अंशांकन पूर्व-चयनित डीबगिंग ध्वज का उपयोग कर मुख्य प्रोग्राम (Vfish.pde) के शीर्ष लेख में हाथ से ट्यून किए जाते हैं। डीबगिंग मोड (DEBUG ] TRUE) क्रमिक रूप से आवश्यक समायोजन करने के लिए प्रत्येक DEBUGGING[LEVEL] ध्वज (संख्या 0-2) के माध्यम से चरण
    1. 'सच' करने के लिए DEBUGGING-LEVEL]0 ध्वज सेट और स्केच विंडो में खेलने के आइकन दबाकर कार्यक्रम चलाते हैं। अनुमान केंद्रित है जब तक x और y स्थिति मान (डोमेन पैरामीटर dx और डाई, क्रमशः) परिवर्तित करें।
    2. (एक दीर्घवृत्त के रूप में प्रस्तुत) मछली सिल्हूट के आकार पैमाने पर करने के लिए 'सच' करने के लिए DEBUGGING]LEVEL$1 सेट करें। कार्यक्रम चलाने के लिए और reeratively चौड़ाई (eW) और लंबाई (eL) दीर्घवृत्त की समायोजित जब तक यह परीक्षण विषयों के औसत आकार से मेल खाता है. बाद में, silhouettes (ss) की आधारभूत गति को समायोजित करने के लिए 'सच' करने के लिए DEBUGGING]LEVEL$2 सेट.
    3. डीबग सेट करें - FALSE डीबगिंग मोड से बाहर निकलने के लिए।
  2. ध्यान भंग करने वाला silhouettes निर्णय क्षेत्र (डीए, चित्र 1A)से बंधे रहते हैं कि जाँच करें, कि नेता silhouette tractories ठीक से या तो हाथ के साथ गठबंधन कर रहे हैं, और है कि नेता /
  3. विकल्पों की कार्यक्षमता सुनिश्चित करने के लिए प्रोग्राम के GUI के माध्यम से चरण।
  4. जाँचें कि डेटा फ़ाइल के लिए ठीक से लिखा जा रहा है.
  5. सुनिश्चित करें कि रिकॉर्डिंग सॉफ्टवेयर जगह में दृश्य अनुमानों के साथ विषय मछली ट्रैक कर सकते हैं. मछली ट्रैक करने के लिए कदम पहले Kaidanovich-Berlin एट अल (2011)8, Holcomb एट अल (2014)9, रास्ता एट अल (2016)10 और झांग एट अल (2018)11में वर्णित किया गया है.

6. पशु तैयारी

  1. अनुसंधान प्रश्न और आवेदन के आधार पर विषय प्रजातियों का चयन करें, सेक्स सहित, उम्र, जीनोटाइप. प्रयोगात्मक होल्डिंग टैंक और रिकॉर्ड आधारभूत बॉयोमीट्रिक आँकड़े (जैसे, शरीर की लंबाई और बड़े पैमाने पर) के लिए विषयों असाइन करें।
  2. होल्डिंग सिस्टम के लिए भूलभुलैया में पर्यावरण की स्थिति निर्धारित करें। व्यवहार के आधारभूत प्रयोगों के लिए पानी की गुणवत्ता की स्थिति अक्सर प्रजातियों के लिए इष्टतम पर आयोजित कर रहे हैं और प्रयोगात्मक डोमेन सेटअप के लिए.
    1. इस प्रदर्शन में, निम्नलिखित स्थितियों का उपयोग करें: 12 h प्रकाश/12 h अंधेरे चक्र, ओवरहेड फ़्लिक-मुक्त हैलोजन रोशनी 134 के लिए सेट - 5 लक्स, 22 - 0.3 डिग्री सेल्सियस, 97.4 - 1.3% भंग ऑक्सीजन, और 7.8 के पीएच 0.1.
  3. प्रयोगात्मक परीक्षणों के शुरू होने से पहले कंप्यूटर जनित दृश्य उत्तेजनाओं (उदाहरण के लिए, मछली silhouettes) के बिना 5 दिनों के लिए प्रति दिन 30 मिनट के लिए उन्हें डोमेन के लिए स्थानांतरित करके जानवरों को आदत.
  4. सुनिश्चित करें कि उस समय विषय मछली का चयन किया जाता है, सौंपा, तौला, मापा और प्रयोगात्मक टैंक में स्थानांतरित.
    नोट: यहाँ, गोल्डन Shiners मानक लंबाई और गीला वजन थे 63.4 - 3.5 मिमी SL और 1.8 - 0.3 ग्राम WW, क्रमशः.
  5. टैंक और भूलभुलैया के बीच मछली चलती है जब हैंडलिंग और हवा जोखिम से तनाव को कम करने के लिए जब एक पानी से पानी हस्तांतरण का प्रयोग करें।
  6. विषयों 'प्राकृतिक जैविक लय को दर्शाती एक नियमित, निश्चित प्रकाश चक्र के दौरान प्रयोगों का संचालन. यह विषयों व्यवहार पर पाचन प्रभाव को सीमित करने के लिए प्रत्येक दिन के प्रयोगात्मक परीक्षणों के अंत में खिलाया जा करने के लिए अनुमति देता है.

7. प्रायोगिक प्रक्रिया

  1. चमक के पूर्व निर्धारित स्तर के लिए कमरे प्रोजेक्टर और एलईडी प्रकाश ट्रैक सिस्टम चालू करें (इस प्रदर्शन में 134 - 5 लक्स) बल्ब गर्म करने के लिए अनुमति (लगभग 10 मिनट).
  2. कैमरा दर्शक कार्यक्रम खोलें और एपर्चर, रंग के लिए सेटिंग्स लोड, और सबसे अच्छी गुणवत्ता वाले वीडियो प्राप्त किया जा सकता है यह सुनिश्चित करने के लिए सेटअप से बचाया रिकॉर्डिंग.
    1. Pylon दर्शक खोलें और रिकॉर्डिंग के लिए इस्तेमाल किया जा करने के लिए कैमरे को सक्रिय करें।
    2. कैमरा ड्रॉपडाउन मेनू से सुविधाएँ लोड करें का चयन करें और बचाया कैमरा सेटिंग्स फ़ोल्डर में नेविगेट.
    3. वीडियो की गुणवत्ता सुनिश्चित करने और निरंतर शॉट पर क्लिक करने के लिए सहेजी गई सेटिंग्स खोलें (यहाँ camerasettings के रूप में लेबल]20181001)
    4. Pylon व्यूअर बंद करें.
  3. दृश्य प्रक्षेपण प्रोग्राम Vfish.pde खोलें और जाँच करें कि प्रक्षेपण भूलभुलैया में केंद्रित रहता है, कि DataOut फ़ोल्डर खाली है, और यह कि कार्यक्रम के रूप में अपेक्षित काम कर रहा है
    1. जाँच करें कि अंशांकन अंगूठी चरण 5.1.1 का उपयोग कर दा में केंद्रित है।
    2. यह सुनिश्चित करने के लिए DataOut फ़ोल्डर खोलें कि वह दिन के लिए रिक्त है.
    3. Vfish.pde के स्केच विंडो में खेलने दबाकर दृश्य उत्तेजनाओं कार्यक्रम चलाने के लिए और कार्यक्रम की कार्यक्षमता सुनिश्चित करने के लिए डमी चर का उपयोग करें।
      1. फिश आईडी नंबर (1-16) दर्ज करें), Enter दबाएँ,और फिर हाँ या नहीं के लिए Y या N दबाकर चयन की पुष्टि करें.
      2. समूह आकार दर्ज करें (यहाँ 1 पर ठीक किया गया) और चयन की पुष्टि करें.
      3. वांछित सिल्हूट गति (0-10 बीएल/
      4. acclimateization अवधि पिछले स्थानांतरित करने के लिए और निर्णय क्षेत्र में आभासी मछली के प्रक्षेपण की जांच करने के लिए दर्ज करें दबाएँ।
      5. कार्यक्रम को रोकने और डमी परिणाम विकल्प दर्ज करने के लिए रोकें दबाएँ, यानी, बाएँ (1) या दाएँ (2).
      6. प्रोग्राम को समाप्त करने और फ़ाइल के लिए डेटा लिखने के लिए रोकें दबाएँ.
    4. जाँच करें कि डेटा ठीक से DataOut फ़ोल्डर में फ़ाइल और फ़ाइल को प्रयोगशाला नोट्स में एक परीक्षण रन के रूप में लॉग ऑन करने से पहले मछली acclimateation के लिए डोमेन में रखा गया है लिखा गया था।
  4. घड़ी समय और एक स्टॉपवॉच का उपयोग करने के लिए लॉग इन करें और प्रयोगशाला नोटबुक में परीक्षण के समय को रोकने के लिए बीता समय है कि बाद में कुछ दोहराने परीक्षणकी छोटी अवधि के कारण वीडियो प्लेबैक से निकाला जा सकता है पूरक.
  5. एक पानी परिवर्तन का संचालन (उदा., 30%) भूलभुलैया के लिए एक विषय को स्थानांतरित करने से पहले होल्डिंग सिस्टम संप पानी का उपयोग कर.
  6. पुष्टि करें कि पानी की गुणवत्ता भूलभुलैया और होल्डिंग सिस्टम के बीच समान है, और यह सुनिश्चित करने के लिए गेट कार्य की जांच करें कि यह पानी की ऊंचाई से ऊपर आसानी से स्लाइड करता है।
  7. प्रयोग के दौरान यादृच्छिक विषय-उपचार जोखिम वाले पूर्व निर्धारित प्रयोगात्मक अनुसूची का उपयोग करके, वर्तमान परीक्षण के लिए चयनित मान दर्ज करें (जलवायुकरण स्क्रीन पर रोक, चरण 7.3.3.1 - 7.3.3.3).
    1. प्रयोगशाला नोटबुक में रिकॉर्ड उपचार संयोजन डेटा.
  8. एक 10 मिनट acclimation अवधि के लिए वाई-मजे होल्डिंग क्षेत्र में विषय स्थानांतरण।
  9. वीडियो रिकॉर्डिंग शुरू करें, फिर acclimation अवधि के अंत में Vfish.pde विंडो में वापसी कुंजी मारा. यह दृश्य अनुमानों शुरू कर देंगे.
  10. जब वर्चुअल फ़िफ़िश डोमेन में दिखाई देती है, तो घड़ी समय लॉग करें, और होल्डिंग गेट उठाएँ (चित्र 4A)।
  11. परीक्षण समाप्त करें जब विषय के 50% शरीर एक विकल्प हाथ में ले जाता है (चित्र 4B) या जब समय की निर्दिष्ट अवधि बीत जाती है (उदा., 5 मिनट).
    1. घड़ी समय लॉग इन करें, शुरू करने और स्टॉपवॉच से समय बंद करो, और विषयों की पसंद (यानी, बाएँ (1), दाएँ (2), या कोई विकल्प नहीं(0)).
    2. वीडियो रिकॉर्डिंग बंद करो और दृश्य उत्तेजनाओं कार्यक्रम है, जो परीक्षण परिणाम डेटा के लिए उपयोगकर्ता का संकेत होगा में रोकें दबाएँ (हाथ संख्या चयनित या एक 0 से संकेत मिलता है कि कोई विकल्प नहीं बनाया गया था). चयन की पुष्टि करने पर, कार्यक्रम पहली स्क्रीन पर वापस आ जाएगा और अगले प्रयोगात्मक परीक्षण के लिए अपेक्षित मूल्यों का इंतजार है.
  12. विषय लीजिए और संबंधित होल्डिंग टैंक को वापस। प्रत्येक परीक्षण के लिए चरण 7.7-7.13 दोहराएँ.
  13. एक सत्र के समापन पर (AM या प्रधानमंत्री) प्रेस बंद करो कार्यक्रम में एक बार सत्र के अंतिम मछली एक निर्णय लिया है. रोक दबाने से सत्र का डेटा फ़ाइल के लिए बाहर लिखेगा.
  14. पानी की गुणवत्ता स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए सुबह सत्र के समापन पर पानी के आदान-प्रदान को दोहराएँ।
  15. दिन के अंतिम परीक्षण के बाद, प्रयोगशाला नोटबुक की समीक्षा करें और किसी भी जरूरत नोट बनाते हैं.
    1. दिन के अंतिम परीक्षण के बाद, DataOut फ़ोल्डर में संग्रहीत डेटा आउटपुट करने के लिए दृश्य उत्तेजनाओं प्रोग्राम में रोकें दबाएँ.
  16. दृश्यावलोकन प्रोग्राम द्वारा सहेजी गई डेटा फ़ाइलों की संख्या, नाम और स्थान सत्यापित करें.
  17. सुबह सेटिंग्स के साथ तुलना करने के लिए भूलभुलैया कमरे में प्रकाश के स्तर के साथ पानी की गुणवत्ता, लॉग इन करें। वाई-मज़ल में वातन प्रणाली और हीटर रखें।
  18. प्रोजेक्टर और प्रयोगात्मक कमरे ट्रैकिंग प्रकाश बंद करें.
  19. मछली को पूर्व निर्धारित दैनिक राशन खिलाएं।

8. डेटा विश्लेषण

  1. सुनिश्चित करें कि प्रयोगात्मक डेटा में आवश्यक चर (उदा., दिनांक, परीक्षण, विषय आईडी, प्रोग्राम द्वारा चयनित आर्म, दृश्य कारकों का परीक्षण, विषय विकल्प, प्रारंभ और स्टॉप टाइम, और टिप्पणियाँ) शामिल हैं.
  2. किसी भी रिकॉर्डिंग त्रुटियों (मानव या कार्यक्रम प्रेरित) के लिए जाँच करें.
  3. प्रतिक्रियाओं सारणीबद्ध और विषयों की ओर से किसी भी दिशात्मक पूर्वाग्रहों के संकेत के लिए जाँच करें (उदाहरण के लिए, नियंत्रण हालत में हाथ पसंद पर द्विपद परीक्षण)7.
  4. जब प्रयोग एक ही व्यक्तियों पर दोहराया माप का उपयोग कर बनाया गया है, के रूप में यहाँ मामले में, मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग का सुझाव दिया है.

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Representative Results

परिकल्पना और डिजाइन

इस प्रयोगात्मक प्रणाली की उपयोगिता का प्रदर्शन करने के लिए हम परिकल्पना है कि सटीकता जिसके साथ गोल्डन Shiner एक दृश्य क्यू का पालन करें कि क्यू की गति के साथ सुधार होगा परीक्षण किया. जंगली प्रकार गोल्डन शिनर का उपयोग किया गया (एन$ 16, शरीर की लंबाई, बीएल, और गीला वजन, WW, 63.4 थे - 3.5 मिमी और 1.8 - 0.3 ग्राम, सम्मान से). दृश्य उद्दीपकों (नेता/विचालक अनुपात) की सहलग्नता 0ण्67 पर स्थिर की गई, जबकि हमने उस गति में हेरफेर किया जिस पर हमारे गति संकेत (अर्थात, नेता) अपने ध्यान भंग करने वालों के संबंध में आगे बढ़े। दिशात्मक संकेत प्रदान करने वाले नेता silhouettes की गति का स्तर 0-10 BL/s से लेकर (2 की वेतन वृद्धि में), जो गति की सीमा आम तौर पर निरंतर प्रतिबिंबित करने के लिए माना जाता है, लंबे समय तक, या मछली12में गतिविधि के फट तैराकी मोड . नियंत्रण स्तर पर, 0, नेता silhouettes बेतरतीब ढंग से उन्मुख distractors के बीच एक गंतव्य हाथ की ओर उन्मुख थे, लेकिन silhouettes में से कोई भी चले गए. गंतव्य हाथ कार्यक्रम द्वारा प्रत्येक परीक्षण के लिए यादृच्छिक पर चुना गया था. दूरी इकाइयों शरीर की लंबाई में हैं, जो हमारे विषयों का मतलब मानक लंबाई द्वारा परिभाषित किया गया था, और समय सेकंड में है. वर्तमान प्रतिनिधि विश्लेषण प्राथमिक प्रतिक्रिया चर (निर्णय की गति और सटीकता) को मापने पर केंद्रित है, फिर भी प्रयोग के डिजाइन भी जांचकर्ताओं विषय आंदोलनों पर नज़र रखने और विश्लेषण द्वारा अतिरिक्त जानकारी निकालने के लिए सक्षम बनाता है उनके कीनेमेटीक्स.

हमारे मछली विषयों प्रोटोकॉल की धारा 6 के बाद रखे गए थे. प्रत्येक विषय प्रति दिन उपचार के एक स्तर के संपर्क में था. हम दोनों विषय उपचार स्तर के भीतर यादृच्छिक (क्यू गति) दिन भर में और जिस क्रम में विषयों प्रत्येक दिन पर परीक्षण किया गया. रैखिक और सामान्यीकृत रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल (LMM और GLMM, क्रमशः) गति और सटीकता जिसके साथ विषयों दृश्य उत्तेजनाओं का पालन पर नेता सिल्हूट गति के प्रभाव का परीक्षण करने के लिए इस्तेमाल किया गया. विषय आईडी दोनों मॉडलों में यादृच्छिक प्रभाव के रूप में शामिल किया गया था.

डेटा और निष्कर्ष

किसी भी गति संकेतों के अभाव में गोल्डन शिनर ने अपेक्षित रूप से कार्य किया और यादृच्छिक रूप से उनकी दिशा को चुना (उत्तेजक गति - 0, द्विपदीय परीक्षण, दबाएँ] 33, दराइट] 40, र् 0ण्45, च ् 0ण् 483)। जबकि अधिकांश विषयों डोमेन के भीतर तनावपूर्ण व्यवहार का कोई संकेत नहीं दिखाया और आवंटित समय (5 मिनट) के भीतर एक निर्णायक निर्णय किया, विषयों के 22% होल्डिंग क्षेत्र छोड़ने के लिए या निर्णय क्षेत्र में प्रवेश करने के लिए अनिच्छा दिखाई. इन अनिर्णयात्मक मछलियों के आंकड़ों को विश्लेषण में शामिल नहीं किया गया था। हमारे विषयों के शेष 78% सटीकता में एक महत्वपूर्ण सुधार दिखाया जिसके साथ वे उन उत्तेजनाओं की गति में वृद्धि के रूप में दिशात्मक उत्तेजनाओं का पालन किया (GLMM, z $ 1.937, P ] 0.053). चित्र 5क इस संबंध की प्रकृति को दर्शाता है, जहाँ हम उद्दीपक गति स्तर में प्रत्येक वृद्धि के लिए दिशात्मक सटीकता में 1ण्2 गुना वृद्धि पाते हैं। यह संबंध केवल मामूली रूप से असंगत है और अपने आप में, क्यू गति में परिवर्तन के लिए एक सीमा प्रतिक्रिया का सुझाव नहीं है. उद्दीपक गति में वृद्धि के कारण निर्णय की गति में भी महत्वपूर्ण वृद्धि हुई (एलएमएम, एफ1,56- 4ण्774, च ] 0ण्033)। तथापि, चित्र 5ख में स्पष्ट रूप से निर्णय की गति में प्रवृत्ति असंगत थी और उत्तेजना गति स्तरों में अत्यधिक परिवर्तनशील थी। इन निर्णय गति डेटा में क्या स्पष्ट है कि यह विषयों लिया, औसत पर, कहीं भी 5-20x से अब अपने निर्णय करने के लिए जब उत्तेजनाओं से आगे बढ़ रहे थे जब वे नहीं थे (4.6 की निर्णय गति - 2.3 एस और 81.4 - 74.7 s उत्तेजना के लिए 0 और 8 की गति, क्रमशः, - मानक विचलन, एसडी). वास्तव में, नियंत्रण स्तर के बिना हम उत्तेजना की गति के एक समारोह के रूप में निर्णय की गति में कोई महत्वपूर्ण परिवर्तन नहीं मिला.

Figure 1
चित्र 1. Y-Maze डोमेन. ए निर्णय लेने की परीक्षा के लिए वाई-मजे तंत्र की छवि। एनोटेशन निम्नलिखित का प्रतिनिधित्व करते हैं: होल्डिंग एरिया (एचए, ग्रीन), निर्णय क्षेत्र (डीए, नीला), लेफ्ट निर्णय शाखा (एलडीए), और राइट निर्णय शाखा (आरडीए)। बी वाई-maze और ओवरहेड समायोज्य ट्रैक प्रकाश व्यवस्था और GigE कैमरा प्लेसमेंट के साथ कमरे की छवि (चार ओवरहेड्स रोशनी स्ट्रिप्स में से केवल एक दिखाई दे रहे हैं). C. Y-maze (साइड-व्यू) की छवि प्रोजेक्टर प्लेसमेंट सहित जो स्लाइडिंग गाड़ी द्वारा लॉक किया गया है के दौरान आंदोलनों को खत्म करने के लिए, या बीच, परीक्षण. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 2
चित्र 2. पृष्ठभूमि और उत्तेजना अंशांकन. A. एक समान पृष्ठभूमि रंग और होल्डिंग क्षेत्र और निर्णय क्षेत्र के बीच एक पिक्सेल तीव्रता transect (हरी रेखा) के साथ प्रबुद्ध वाई-maze की छवि, डीए (मतलब पिक्सेल तीव्रता 112 $ 1278). प्रोजेक्टर के बल्ब (हॉटस्पॉट) द्वारा उत्पन्न प्रकाश प्रवणता स्पष्ट रूप से दिखाई देती है। B. दा के साथ अनुमानों के संरेखण को दर्शाने वाली छवि. C. फ़िल्टर की पृष्ठभूमि और अंशांकन (आकार, गति) के लिए डीए के केंद्र में पेश एक एकल सिल्हूट के साथ भूलभुलैया की छवि। काउंटर ग्रेडिएंट पृष्ठभूमि के अलावा (सी) एक गहरे रंग की पृष्ठभूमि में परिणाम (मतलब पिक्सेल तीव्रता 143.1 - 5.5) और अभी तक कम स्थानिक परिवर्तनशीलता (परिवर्तन के गुणांक से 11.4 (ए.) से 0.03 (सी) के लिए चलाता है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 3
चित्र 3. प्रयोगों में प्रयुक्त दृश्यावलोक में संक्रियाओं के सामान्य प्रवाह की रूपरेखा. अतिरिक्त प्रक्रियात्मक विवरण के लिए7देखें . कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 4
चित्र 4. दोनों वास्तविक और आभासी मछली silhouettes के साथ प्रायोगिक परीक्षण. ए छवि एक (लाइव) गोल्डन शिनर होल्डिंग क्षेत्र (हरी सर्कल) छोड़ने. बी आभासी मछली silhouettes के बीच निर्णय क्षेत्र (हरी चक्र) में एक (लाइव) गोल्डन शिनर की छवि. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 5
चित्र 5. गति संकेतों की सापेक्ष गति में परिवर्तन करने के लिए दिशात्मक अनुक्रियाओं की शुद्धता और गति। ए मछली निर्णय सटीकता का ग्राफ जिसके साथ गोल्डन शिनर 'नेता' silhouettes उत्तेजना गति (BL/ B. मछली के निर्णय की गति का ग्राफ जो उत्तेजना की गति (बीएल/ डेटा का मतलब है - मानक त्रुटियों, 15 आभासी silhouettes के एसई समूह बेतरतीब ढंग से एक 67% सामंजस्य स्तर के साथ निर्णय क्षेत्र भर में वितरित किया गया (10 15 silhouettes के नेताओं के रूप में काम किया, शेष 5 silhouettes distractors के रूप में काम किया) और हम विभिन्न 0-10 बीएल/एस. डिकरेटर गति से नेताओं की गति सभी गति स्तरों पर 1 बीएल/ कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

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Discussion

दृश्य संकेतों काले और सफेद gratings13 के संपर्क में मछली में एक optomotor प्रतिक्रिया को गति प्रदान करने के लिए जाना जाता है और वहाँ सैद्धांतिक और अनुभवजन्य सबूत है कि पड़ोसी गति गतिशील बातचीत को नियंत्रित करने में एक प्रभावशाली भूमिका निभाता है बढ़ रही है मछली स्कूलों में मनाया7,14,15,16,17. इसके विपरीत परिकल्पनाएं यह समझाने के लिए मौजूद हैं कि समूहों में व्यक्तियों ने पड़ोसी आंदोलनों को कैसे एकीकृत किया, जैसे सभी स्पष्ट संकेतों14पर आनुपातिक रूप से प्रतिक्रिया करना, गति-थ्रेसहोल्ड प्रतिक्रिया17को अपनाना , या टकराव के समय की निगरानी करना 18. इन वैकल्पिक परिकल्पनाओं के परीक्षण में पहला कदम उनकी अंतर्निहित मान्यताओं को मान्य कर रहा है . यहाँ हम भूमिका है कि एक विशेष संवेदी सुविधा दिशात्मक निर्णय मार्गदर्शन पर हो सकता है की पहचान करने में हमारे प्रोटोकॉल की उपयोगिता का प्रदर्शन किया.

हम अलग कैसे एक सामाजिक मछली प्रजातियों के व्यक्तियों, गोल्डन Shiner, दृश्य उत्तेजनाओं के रिश्तेदार गति में परिवर्तन के लिए एक स्कूल में conspecifics नकल करने के लिए डिज़ाइन जवाब दिया. गोल्डन शिनर दिशात्मक सटीकता दृश्य उत्तेजनाओं के सापेक्ष गति में वृद्धि के साथ सुधार हुआ है, लेकिन इन चरों के बीच कार्यात्मक संबंध केवल मामूली अनुपात से अधिक था। निर्णय की गति और उत्तेजना की गति के बीच संबंध है, जबकि महत्वपूर्ण, अत्यधिक चर और असंगत था. परिणाम प्रदर्शित करते हैं, तथापि, कि एक गति अंतर इन मछलियों के दृश्य के क्षेत्र में बिखरे हुए छवियों में पाया एक प्रतिक्रिया ट्रिगर और उनके अति ध्यान मार्गदर्शन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है. अलग चिढ़ा कैसे व्यक्तियों विशिष्ट पड़ोसियों की कार्रवाई के बीच चयन उत्तेजनाओं में परस्पर विरोधी दिशाओं शुरू करने से वर्तमान डिजाइन के साथ जांच की जा सकती है.

ज़ेब्राफ़िश, Danio rerioके साथ हाल ही में एक प्रयोग में, हम एकान्त परीक्षण7में अनिर्णय का कोई सबूत नहीं मिला, अभी तक इस प्रदर्शन में गोल्डन Shiner होल्डिंग क्षेत्र छोड़ने के लिए एक अधिक से अधिक अनिच्छा प्रदर्शित किया. इन दो प्रजातियों के बीच मतभेद उनके जीवन इतिहास रणनीतियों और उनकी सामाजिक प्रवृत्तियों (या निर्भरता) के रिश्तेदार ताकत द्वारा समझाया जा सकता है. ज़ेब्राफ़िश गोल्डन Shiners की तुलना में अधिक चर सामाजिक सामंजस्य प्रदर्शित करने के लिए दिखाई देते हैं (उदा., विकल्प बनाम अविकल्पी स्कूली छात्र3). यह संभावना है कि गोल्डन शिनर में मजबूत सामाजिक सामंजस्य शर्म के उच्च स्तर दिखा विषयों के लिए योगदान दिया हो सकता है, या उनके ज़ेबराफ़िश समकक्षों की तुलना में डोमेन के भीतर झिझक.

कदम का क्रम सूक्ष्म अभी तक प्रोटोकॉल में महत्वपूर्ण है. रोशनी संतुलन की प्रक्रिया, प्रोजेक्टर, और कार्यक्रम फिल्टर अधिक समय से अधिक समय ले सकते हैं अक्सर नए डोमेन के लिए प्रत्याशित. इस प्रोटोकॉल में, सीखा सबक सेटअप और प्रकाश संतुलन समय को कम करने के लिए शामिल किया गया है, इस तरह के ट्रैक रोशनी है कि बंद दीवार को प्रतिबिंबित का उपयोग के रूप में (डोमेन पर नहीं), समायोज्य प्रकाश नियंत्रकों, और प्रोजेक्टर के लिए प्रोग्राम जनित फिल्टर. यह भी विचार करें कि क्या मानव आँख के लिए नेत्रहीन स्वीकार्य प्रतीत हो सकता है कैमरे और सॉफ्टवेयर द्वारा उसी तरह नहीं देखा जाएगा, इस प्रकार अपने प्रकाश की स्थिति अतिरिक्त समायोजन की आवश्यकता हो सकती है. यहां तक कि मॉनिटर कोण में मामूली परिवर्तन पृष्ठभूमि ढाल परिवर्तन में परिणाम होगा. इस प्रकार, विस्तृत नोट लेने और फ़ाइल सेटिंग्स को बचाने के बहुत प्रयोग के दौरान होने वाले परिवर्तन की संभावना कम हो जाएगा. शारीरिक से फ़िल्टरिंग के लिए प्रक्रिया के माध्यम से चल रहा है, के रूप में यहाँ प्रस्तुत, सफलता के लिए सबसे तेजी से कदम पैदावार.

एक अनुसूचित जनजाति प्रोजेक्टर का उपयोग एक मॉनिटर पर अधिक से अधिक स्थानिक लचीलापन सक्षम बनाता है, लेकिन इस दृष्टिकोण एक "हॉटस्पॉट" नामक एक अवांछित दृश्य विसंगति बनाता है। एक हॉटस्पॉट प्रोजेक्टर के बल्ब की निकटता द्वारा बनाई गई प्रक्षेपण सतह पर एक उज्ज्वल स्थान है। प्रोटोकॉल में, धारा 4 पृष्ठभूमि फिल्टर के निर्माण और डोमेन भर में सजातीय बिजली के लिए जाँच करने के लिए समर्पित किया गया था. यहाँ प्रदान किए गए चरणों से उपयोगकर्ताओं को किसी भी अवांछित ग्रेडिएंट मॉडलिंग और प्रभावकाओं का मुकाबला करने के लिए व्युत्क्रम प्रवणता को पुन: उत्पन्न करने के लिए मॉडल का उपयोग करके हॉटस्पॉट के अवांछित प्रभावों से बचने, या कम करने में मदद मिलेगी. अंत में, अनुसूचित जनजाति प्रोजेक्टर मॉडल भिन्न हो सकते हैं, तथापि, छवि समायोजन (रोटेट, फ्लिप, सामने या पीछे स्क्रीन प्रक्षेपण) और keystone सुधार ($ 3-5 डिग्री) इच्छा छवि डोमेन फिट बैठता है और विरूपण के लिए समायोजित किया जा सकता है सुनिश्चित करने के लिए उपयोगी विशेषताएं हैं।

समय के साथ, प्रयोगात्मक कमरे हार्डवेयर (यानी, कैमरा, केबलिंग, वीडियो कार्ड, मॉनिटर) में परिवर्तन द्वारा आसानी के लिए अद्यतन किया गया. यह उल्लेख है कि हार्डवेयर परिवर्तन की संभावना अतिरिक्त स्टार्ट-अप समय में परिणाम के लिए प्रकाश संतुलन और किसी भी संभावित कार्यक्रम के मुद्दों के माध्यम से काम करेंगे उल्लेखनीय है. इसलिए, यह अनुशंसा की जाती है कि किसी भी हार्डवेयर इच्छित प्रयोगों के पूरा होने तक एक सिस्टम के लिए समर्पित हो. सबसे चुनौतियों पर नज़र रखता है, वीडियो कार्ड और कभी कभी प्रोग्रामिंग कोड के परिवर्तन में जिसके परिणामस्वरूप कैमरों के बीच प्रदर्शन मतभेद से बंधा हुआ है. इस कार्य के समय से, नए डोमेन विकसित किए गए हैं जिसमें आंतरिक परीक्षण डोमेन को हटाया जा सकता है और अन्य परीक्षण डोमेन के लिए स्विच किया जा सकता है। हम अनुशंसा करते हैं कि इस लचीलेपन पर विचार किया जाना चाहिए जब प्रयोगात्मक डोमेन और समर्थन संरचनाएँ डिज़ाइन.

वर्तमान प्रोटोकॉल जांचकर्ताओं को अलग करने और एक तरह से है कि दोनों एक स्कूल के भीतर उम्मीद दृश्य वातावरण को दर्शाता है में हेरफेर करने की अनुमति देता है, जबकि भी confounding कारकों है कि असली conspecifics के लिए जोखिम के साथ के लिए नियंत्रित (उदाहरण के लिए. , भूख, परिचित, आक्रामकता)7. सामान्य में, आभासी मछली के कंप्यूटर एनीमेशन (सीए) (यानी, silhouettes) एक अभ्यास है कि व्यवहार प्रतिक्रियाओं उत्तेजक में अपने अलग फायदे के कारण अधिक आम जगह होता जा रहा है19,20,21. सीए एक दृश्य संकेतों (दिशा, गति, समानता, या आकृति विज्ञान) अनुकूलित करने के लिए अनुमति देता है, जबकि वांछित उत्तेजना में मानकीकरण और repeatability का एक स्तर शुरू है कि क्या हासिल किया जा सकता है जब उत्तेजक के रूप में जीना जानवरों का उपयोग कर. व्यवहार अध्ययन में आभासी वास्तविकता का उपयोग, दोनों जानवरों पर22 और मनुष्य23, भी तेजी से बढ़ रही है और एक शक्तिशाली अनुभवजन्य उपकरण बनने का वादा के रूप में प्रौद्योगिकी और अधिक उपलब्ध है और पथ्य हो जाता है. एक साथ लिया, इन आभासी दृष्टिकोण भी जगह है और विज्ञान में पशु नैतिकता के जीवित पशु आवश्यकताओं को कम (उदा., IACUC, AAALAC, और ACURO)24,जबकि संयोग से प्रयोगशाला लागत और बोझ को कम.

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Disclosures

सभी लेखकों प्रयोगात्मक डिजाइन, विश्लेषण और कागज लिखने के लिए योगदान दिया. A.C.U. और C.M.W. सेटअप और डेटा एकत्र किया। लेखकों को खुलासा करने के लिए कुछ भी नहीं है.

Acknowledgments

हम सेटअप सहायता के लिए Bryton Hixson धन्यवाद. इस कार्यक्रम के बुनियादी अनुसंधान कार्यक्रम, पर्यावरण गुणवत्ता और स्थापना (EQI) द्वारा समर्थित था; डॉ एलिजाबेथ फर्ग्यूसन, तकनीकी निदेशक, अमेरिकी सेना इंजीनियर अनुसंधान और विकास केंद्र.

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.

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व्यवहार अंक 147 वाई-मेज़ निर्णय लेने विजन मोशन संकेत आभासी उत्तेजनाओं कंप्यूटर एनीमेशन
दृश्य सुविधाएँ नेविगेशनल निर्णय में खेलने कि भूमिका को अलग करने के लिए एक वाई-मेज़ के भीतर दृश्य मनोवैज्ञानिक परख को एकीकृत
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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).

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