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Biology

在果蝇的飞行过程中可视介导的气味追踪

Published: January 26, 2009 doi: 10.3791/1110

Summary

在这里,我们介绍了如何优化嗅觉磁系绳(OMT)仪器获得的视频图像。我们还描述了两个样本研究visuo的嗅觉融合的实验协议。

Abstract

飞虫使用视觉线索,以稳定其在风中的标题。此外,许多动物跟踪在风中进行气味。因此,迎风视觉稳定跟踪直接气味追踪艾滋病。但嗅觉信号直接影响视觉跟踪的行为独立于风的线索呢?此外,嗅觉的分子遗传学和神经生理学的最新进展,有上进心新型定量的行为分析,评估行为的影响(如)基因失活特定的嗅觉激活电路。我们修改了一个磁性的系绳系统原本是为视觉实验设计,配备狭窄的层流气味羽状竞技场。在这里,我们就可以执行后飞是拴能够在磁场舞台导航的实验重点。我们将展示如何获取视频图像测量身体的角度进行了优化,如何判断稳定的气味追踪,并说明了两个实验研究的追踪气味的视觉线索影响。

Protocol

OMT的是一个适应的设计整合了一个虚拟的羽模拟器2 1磁性的系绳系统。以下协议将解释如何优化所获得的视频图像(第一部分)和运行两种类型的基本visuo嗅觉实验(第2和3)。

第1部分:视频采集

优化视频图像采集到的数据的质量是至关重要的。按照这些步骤清洁图像。

  1. 放置在舞台上使用一双镊子的新鲜拴飞。
  2. 位置火线板相机(火我1394store.com)下明确的丙烯酸相机的看法是通过直接向上通过商会的玻璃管,真空室,腹栓飞方面。要确保视频系统的镜头,没有红外过滤器涂层。
  3. 照亮飞,用圆阵的红外发光二极管(小零件公司)定位下的LED显示屏。聚焦均匀照明飞的身体上的LED分别。
  4. 为了减少眩光面板系统和动态观察,以尽量减少视觉线索,它是很有用的相机视图与平坦的黑色烤漆涂层内所有的反射表面的。客房灯应关闭,以减少眩光和亮度调制蝇眼检测。
  5. 目视检查摄像机的图像。飞应在黑色背景明亮的白色。如果图像是模糊的镜头,可能需要集中。如果飞行是黑暗的,LED阵列可重点不突出,或不够适当的照明供电。如果背景含有明亮的物体,装入略高于飞黑色绒纸的磁盘,以尽量减少背景反射。
  6. 我们收购视频图像采集工具箱在Matlab中使用自定义的子程序。

第2部分:找到气味羽的飞

在OMT的一个简单的实验是观察一个饿(饿死)飞行定位,然后积极跟踪一缕缕诱人的食物的气味。操作的视觉环境,影响飞行的能力,有力跟踪食欲的食物的气味。请注意,实验通常是在一个随机块格式运行在实验为了尽量减少任何的偏见。定制软件在Matlab编写的例程(Mathworks公司)控制所有外部硬件(气体多路复用器,LED舞台上,视频采集)。

  1. 放置在舞台上使用一双镊子的新鲜拴飞。
  2. 在每次实验中,使用可视化显示,旋转 3几个革命,以确保整个360偏航轴周围的平滑运动。如果不旋转飞行,顺利将它丢弃。如果问题仍然存在,可能的原因是对齐的磁铁。注意:如果舞台上的分布在旋转试验中数轨迹的标题显示了显着的山峰(即不超过360度的单位),有可能由于对齐磁铁定位偏差。
  3. 目前与下面的示例中随机顺序的实验条件下的飞行:我水蒸气产生的气味端口)高对比度的条纹图案;二)高对比度的条纹图案有吸引力的气味蒸气;三)单一的竖条纹偏移90度从一个单一的90度的水蒸汽喷嘴;及iv)抵消气味蒸汽的条纹。根据我们的经验,30秒的时间间隔以及苍蝇的挑战是要找到自己的气味源的实验。我们收购的每一个实验条件的持续时间为30 Hz的视频和分析图像脱机使用定制软件在Matlab编写的例程(其中最有用的内置MATLAB函数regionprops.m分析椭圆的几何性质。
  4. 使用气味浓度高时,残留气味可能释放出的气味端口,关闭后的气味。为了尽量减少任何影响,这可能是非常有用的一个旋转的全景旋转的飞了几秒钟,让系统冲洗掉任何残留气味。
  5. 这也有利于直观地旋转飞之间的试验性治疗(一)保持积极从事实验(二)继续留在一个地方苍蝇的苍蝇。一个示例实验,可能有以下顺序:I)第二十第二初步诊断自旋,II)五秒钟中间旋转;三)21第二个条件对#1;四)5个第二中间旋转; V)21第二个条件对#2。

第3部分:内气味羽剩余飞

基本在OMT的第二个实验是直观地拖动到气味羽飞,瞬间改变的视觉条件,然后衡量其能否保持在羽。此外,请注意,所有的实验都是在做一个随机块备考吨,以尽量减少实验为了在任何偏见。

  1. 放置在舞台上使用一双镊子的新鲜拴飞。
  2. 视觉旋转(旋转)作为诊断检查,以确保动物在各个方向的能力,以东方( 见2.2部分)的每一个实验前的舞台周围飞几次。
  3. 每个条件前,打开实验的气味(水或醋)和视觉上的“拖放”到羽羽的位置,一个小竖条纹的振荡飞。这需要强大的条纹固定观察到的行为[4]在果蝇的优势。
  4. 现在飞是面向羽流的,删除的振荡条纹,目前下面的示例Visual条件:一)高对比度与水蒸气( 图1A)全景条纹;二)统一的背景与水蒸气( 图1B); III)的高对比度的全景条纹与气味蒸汽( 1C);四) 气味蒸汽(图 1D)统一的背景。 2.3收购的视频。一个示例实验可能有流动的顺序为:I)20的第二个初步诊断自旋;二)五秒钟羽状条纹振荡;三)21第二个条件对#1;四)五秒钟羽状条纹振荡; V)21第二个条件对#2 。

代表性的成果:

图1

图1

第1部分介绍了如何优化OMT的视频图像。视频图像,应该有一个暗黑色的背景照明飞明确的说法。过于明亮的图像,降低背景干扰,降低红外灯的强度,或关闭室内灯光,可以提高。如果飞行是不当的照明,调整红外灯或调节红外灯的强度的重点可能会解决这个问题。2和第3部分介绍了一些简单的实验来进行验证的OMT的正常运作。在所有情况下,一只苍蝇应直观地“被迫”(通过optomotor反应)在舞台上旋转的几个革命的运动,以确保顺利和完整范围。一只苍蝇在第2部分中面临的挑战是找到自己的气味羽。为了保持飞行从事实验,以减少残留气味释放的影响,并继续从维护整个实验的单标题的苍蝇,它是非常有用的视觉旋转飞行试验之间的几秒钟。一只苍蝇不应该本地化水蒸气羽显着程度,并应始终本地化气味羽中存在丰富的全景视觉线索。一只苍蝇在第3部分在视觉上直接拖动到气味羽和挑战,以保持其在前往羽对各种固定视觉背景。如果拖成水汽羽飞,它应迅速转身离开。如果飞拖入气味柱和有足够的视觉线索调解鲁棒跟踪,飞将保持在羽。

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Discussion

该系统的图像采集利用一种廉价的FireWire板相机和Matlab中编写的软件。清晰的图像,是为获得准确的数据痕迹的关键。上面所描述的策略是清理在这个系统中的图像非常有用。这个系统的其他视频跟踪程序已被描述 1 。此外,这个系统可以很容易地进行修改,包括实时视频跟踪。这里所描述的例子实验协议的意思是一个起点,以确保正常运作的OMT。这是可以试验不同的视觉显示,甚至不同的气味。

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Acknowledgments

由一个从美国国家科学基金会授予MF

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Firewire camera 1394store.com Fire-I board camera BW 4.3mm lens no IR coating
IR LEDs Small Parts, Inc.
Black spray paint Rustoleum Flat black
Black flock paper Edmund Scientific
Panel system Caltech 3
Matlab 2006a Mathworks Image acquisition toolbox

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References

  1. Bender, J. A., Dickinson, M. Visual stimulation of saccades in magnetically tethered Drosophila. J Exp Biol. 209, 3170-3182 (2006).
  2. Duistermars, B. J., Frye, M. A. Crossmodal visual input for odor tracking during fly flight. Curr Biol. 18, 270-275 (2008).
  3. Reiser, M. B., Dickinson, M. A modular display system for insect behavioral neuroscience. J Neurosci Methods. 167, 127-139 (2008).
  4. Götz, K. G. Course-control, metabolism and wing interference during ultralong tethered flight in Drosophila melanogaster. J. Exp. Biol. 128, 35-46 (1987).

Tags

神经科学杂志,23期,果蝇,磁铁,嗅觉,视觉,行为,飞行视频
在果蝇的飞行过程中可视介导的气味追踪
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Cite this Article

Frye, M. A., Duistermars, B. J.More

Frye, M. A., Duistermars, B. J. Visually Mediated Odor Tracking During Flight in Drosophila. J. Vis. Exp. (23), e1110, doi:10.3791/1110 (2009).

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