Um sistema autónomo e preciso para a detecção de padrões de emergência de insetos
January 9th, 2019
Medição dos padrões de emergência de insetos requer precisão. Os sistemas existentes são apenas semi-automático e amostra tamanho é limitado. Abordámos a estas questões, criando um sistema usando microcontroladores para medir precisamente o tempo de aparecimento de um grande número de insetos emergentes.
Este método pode ajudar a responder a perguntas-chave no campo da cronobiologia e fisiologia do estresse, como quais pistas afetam o momento de emergência de insetos. A principal vantagem dessa técnica é que ela é automatizada, e pode ser usada para medir o surgimento de um grande número de insetos. As seguintes partes são necessárias para cada canal que está sendo construído.
Um coletor coletor, uma tampa de extremidade, seis suportes de plataforma, quatro placas base de rack de tubo, e quatro placas faciais de rack de tubo. Com três suportes de plataforma e um pedaço de plástico ondulado de 33 por 30 centímetros, use cola quente para montar duas plataformas de rack de tubo por canal que está sendo construído. Instale eletrônicos no coletor, soldando pela primeira vez um resistor de 120 ohm para o ânodo do emissor infravermelho e do detector infravermelho e um comprimento de cinco centímetros de fio elétrico de 22 bitolas para ambos os cátodos.
Insira cuidadosamente o detector em uma tomada do coletor e o emissor na segunda tomada. Ambos os componentes devem caber feio. Alimente os fios do detector através do canal de cabeamento e puxe ambos os fios através do orifício de acesso.
Solde todos os quatro fios para uma tomada de ethernet RJ45 usando a linha de trás dos pinos. Ambos os ânodos devem ser soldados para o pino mais à esquerda, o cátodo do emissor para o pino mais à direita, e o cátodo do detector para qualquer um dos pinos centrais. Fixar a tomada RJ45 sobre o orifício de acesso coletor com cola quente, garantindo que nenhum fio nu esteja tocando dentro do coletor.
Em seguida, inicie a construção do processador central para o sistema soldando cabeçalhos femininos nos furos rotulados para arduino nano, temp, clock e módulo SD. Além disso, solde um cabeçalho feminino no buraco de dois por cinco sem rótulo no canto superior esquerdo da placa PCB para a tela LCD. Entre e solde seis tomadas RJ45 ao longo da borda inferior da placa PCB.
Soldar seis resistores de 470 quilos ohm pull-down em locais de buracos, localizados logo acima das tomadas RJ45. Instale o sensor Arduino nano, DHT de temperatura e umidade, relógio e módulo SD na placa PCB. Finalmente, conecte um fio de fita de dez conectores ao conector de tela LCD da placa PCB.
Uma vez que o sistema de detecção tenha sido montado, carregue e coloque dois racks imediatamente antes de executar um experimento. Primeiro, certifique-se de que todos os orifícios no rack contêm um tubo de microcentrífugo de 0,5 mililitro com a tampa removida, e que os tubos se encaixam feio. Encha cada tubo com uma célula de ninhada de inseto, certificando-se de que o lado da borda plana esteja voltado para a abertura.
Em seguida, adicione uma pelota macia de ar, e finalmente, um BB de metal. Em seguida, use parafusos de nylon de 25 cm para fixar a placa facial do rack de tubo, com a borda arredondada em direção à parte inferior do rack. Coloca os racks de tubo na plataforma do rack. Comece com as aberturas voltadas para cima e, em seguida, gire suavemente no lugar para garantir que os BBs metálicos não sejam liberados.
Racks devem ser colocados na borda da plataforma para que um BB de metal possa cair livremente no coletor sem saltar contra outra parte da estrutura. Insira um cartão SD no adaptador e, em seguida, inicie o processador central conectando um conector micro-USB no Arduino e a outra extremidade em qualquer adaptador USB apropriado. A tela LCD exibirá números de um a seis quando estiver pronta.
Solte um único BB de metal no coletor de bolas de cada canal e observe que a contagem correspondente apareça na tela e para que a hora correta seja exibida na parte inferior da tela. Depois de todos os insetos terem emergido, desabasse o aparelho desligando o Arduino. Os racks podem ser desmontados e limpos para reutilização.
Durante o experimento de emergência, os dados são armazenados no cartão SD em um arquivo delimitado por vírgula. Use o cartão SD para transferir dados para o computador e o RStudio para gerar automaticamente gráficos de bolhas dos dados. Os dados de eventos e de temperatura são salvos no mesmo arquivo para integridade de dados.
Antes da análise, importe o arquivo delimitado de vírgula em um programa de planilha. As colunas I e J são a data e a hora do surgimento das abelhas. Faça-as colunas A e B cortando e colando colunas A a E em uma segunda planilha, e salve como um arquivo separado de dados de temperatura para análise suplementar.
Esta figura mostra o surgimento de abelhas sob um período termotítlico de quatro graus Celsius após a exposição a um estresse frio durante o desenvolvimento. Esta figura mostra o mesmo conjunto de dados que apenas visto, mas com um dos seis canais entupidos com BBs, criando a grande bolha no gráfico como a falta de sinal é repetidamente contada. Os dados deste canal podem ser removidos justificadamente da análise.
Ao tentar este procedimento, é importante lembrar de verificar todas as peças soldadas para ter certeza de que as conexões estão funcionando. Após seu desenvolvimento, essa técnica abriu caminho para pesquisadores do campo da cronobiologia e fisiologia do estresse explorarem quais pistas afetam o momento de emergência em abelhas solitárias.
Visão Geral
Este artigo apresenta um sistema automatizado inovador projetado para medir os padrões de emergência de insetos com alta precisão. Ao utilizar microcontroladores, o sistema supera as limitações dos métodos semi-automatizados existentes, permitindo tamanhos de amostra maiores em estudos de emergência de insetos.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Cronobiologia
- Fisiologia do Estresse
- Comportamento dos Insetos
Fundo
- Os sistemas existentes para medir a emergência de insetos são semi-automatizados.
- Tamanhos de amostra limitados dificultam a pesquisa em padrões de emergência.
- A precisão no tempo é crucial para entender o comportamento dos insetos.
- A automação pode melhorar a eficiência da coleta de dados.
Objetivo do Estudo
- Desenvolver um sistema totalmente automatizado para medir a emergência de insetos.
- Facilitar tamanhos de amostra maiores em estudos de pesquisa.
- Explorar as pistas que afetam o tempo de emergência dos insetos.
Métodos Utilizados
- Construção de um coletor de manifold e plataformas de suporte para tubos.
- Integração de componentes eletrônicos, incluindo emissores e detectores infravermelhos.
- Utilização de um Arduino nano para processamento de dados.
- Armazenamento de dados em um cartão SD para análise subsequente.
Principais Resultados
- O sistema mede com sucesso o tempo de emergência dos insetos.
- A integridade dos dados é mantida através do registro simultâneo de eventos e temperatura.
- A contagem automatizada de eventos de emergência de insetos é alcançada.
- Os resultados demonstram o impacto das condições ambientais no tempo de emergência.
Conclusões
- O sistema desenvolvido aprimora o estudo dos padrões de emergência dos insetos.
- Ele fornece um método confiável para pesquisadores em cronobiologia e fisiologia do estresse.
- Estudos futuros podem utilizar esta técnica para investigar mais os sinais de emergência.
Perguntas Frequentes
Executive Industry Relevance
Automated detection of insect emergence patterns enables high-throughput, quantitative analysis of biological timing and stress responses, supporting mechanistic de-risking in early discovery. The system's scalability and precision facilitate robust hypothesis testing and cross-condition comparisons, directly impacting target validation and translational research in chronobiology and stress physiology. Integration of automated data capture and visualization enhances predictive confidence and portfolio decision-making for R&D teams investigating environmental or genetic modulation of emergence phenotypes.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables rigorous interrogation of environmental and genetic cues affecting emergence timing.
- Supports functional validation of candidate pathways involved in stress physiology.
- Facilitates mechanistic de-risking by providing high-resolution, quantitative emergence data.
- Improves predictive confidence for downstream biological hypotheses.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, scalable biological systems for compound or genetic screening.
- Standardizes emergence measurement across large sample sizes and multiple treatments.
- Delivers reproducible, quantitative outputs suitable for comparative analysis.
- Enables simultaneous evaluation of multiple experimental conditions.
Translational & Preclinical Research
- Aligns emergence phenotypes with disease-relevant stress and chronobiology models.
- Supports continuity from discovery through preclinical validation of timing-related biomarkers.
- Provides risk-adjusted data for advancing candidate interventions targeting biological rhythms.
- Enhances translational relevance by enabling species-specific system adaptation.
Pipeline & Workflow Integration
This automated emergence detection system fits within the early discovery to preclinical continuum, supporting hypothesis testing, screening, and translational research workflows.
- Discovery Biology: Enables precise null hypothesis testing and pathway clarification for emergence timing.
- Screening: Provides assay-ready, reproducible measurement platforms for high-throughput studies.
- Analytics: Generates quantitative, time-stamped outputs and visualizations for robust statistical analysis.
- Translational Research: Facilitates adaptation to diverse insect models for biomarker alignment.
- Enterprise Reuse: Modular, 3D-printed design supports broad reuse and customization across R&D programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in emergence studies.
- Operational Value: Delivers standardized, scalable, and automated data collection for large sample sizes.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by enabling robust cross-condition comparisons.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of chronobiology and stress physiology programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in electronics assembly and data analysis using R or similar platforms.
- Needs access to 3D printing, Arduino microcontrollers, and standard laboratory instrumentation.
- Demands cross-team standardization of data formats and analysis pipelines.
- Allows adaptation for different insect species via modular hardware design.
- Potential for channel clogging or hardware malfunction requires routine validation and troubleshooting.
