Summary
Burada bir koku manyetik halata (OMT) aparat için, satın alınan video görüntüsü nasıl optimize etmek için açıklayın. Ayrıca, görsel-koku alma füzyon eğitimi için iki örnek deneysel protokolleri açıklar.
Abstract
Uçan böceklerin bir rüzgar akışı başlığı stabilize etmek için görsel ipuçları kullanın. Birçok hayvan ayrıca, rüzgarla taşınan kokuları takip edin. Upwind gibi, görsel istikrar koku izleme doğrudan yardımları izleme. Ama koku alma sinyalleri doğrudan rüzgar ipuçları bağımsız görsel izleme davranışlarını etkiler mi? Ayrıca, koku alma moleküler genetik ve nörofizyoloji son gelişmeler genetik özgü koku alma aktivasyon devreleri inaktive (örneğin) davranışsal etkilerini değerlendirmek için kantitatif roman davranışsal analizleri motive etmiş. Biz aslında arena dar laminer akış koku tüyleri ile donatılması görme deneyleri için geliştirilen bir manyetik halata sistemi değiştirilmiş. Burada bir sinek gergin sonra yapılan ve manyetik alanda gezinmek mümkün olabilir deneyler odaklanmak. Biz istikrarlı bir koku takibi nasıl yargılamak için vücut açısını ölçmek için optimize edilmiş video görüntüleri elde etmek için nasıl göstermek ve koku izleme görsel ipuçları etkisini incelemek için iki deneyler göstermektedir.
Protocol
OMT sanal bir tüy simülatörü 2 birleştirmek için tasarlanmış bir manyetik halata sistemi 1 bir adaptasyon. Aşağıdaki protokolleri elde edilen video görüntüleri (Part 1) optimize etmek ve temel görsel-koku alma deneyleri iki tip (Bölüm 2 ve 3) nasıl çalıştırılacağını anlatacağım .
Bölüm 1: video Edinimi
Video görüntüsü en iyi duruma getirme edinilen verilerin kalitesi için çok önemlidir. Temiz görüntüler için şu adımları izleyin.
- Bir çift forseps kullanılarak arenada taze gergin sinek yerleştirin.
- Gergin sinek ventral kamera görüntüsü bir cam tüp, doğrudan yukarı doğru haznesinden olduğu gibi berrak akrilik vakum odasına altında pozisyon Firewire board kamera (Ateş-I 1394store.com). IR filtresi, video sistemi objektif üzerinde herhangi bir kaplama olmadığından emin olun.
- Sinek aydınlatmak için, kızılötesi LED, LED paneller hemen altına konumlandırılmış dairesel bir dizi (Küçük Parça A.Ş.) kullanın. Eşit aydınlatmalı, sinek vücudunun ayrı ayrı LED her odaklanın.
- Panel sistemi parlamayı azaltmak ve sinek tarafından gözlenen görsel ipuçları en aza indirmek için, düz siyah boya ile kamera görüntüsü içinde kat yansıtıcı yüzeyler için yararlıdır. Oda ışıkları, sinek gözü tarafından algılanamaz parlama ve parlaklık modülasyon azaltmak için kapalı olmalıdır.
- Görme kamera görüntüsünü kontrol edin. Sinek, parlak siyah bir arka plana karşı beyaz olmalıdır. Eğer görüntü bulanık lens odaklı gerekebilir. Sinek koyuysa, LED dizi bulanıktır ya da yeterince uygun aydınlatma için güç olabilir. Arka planda parlak nesneler içeriyorsa, arka plan yansıma en aza indirmek için sadece sinek üzerinde siyah akın kağıt bir disk takmak.
- Biz Image Acquisition araç kutusunu kullanarak Matlab yazılı özel subroutinler video kazanır.
Bölüm 2: koku bulutunun bulma sinek
Bir basit bir deney OMT yerini aç (hasret) sinek gözlemleyerek ve daha sonra aktif bir tüy çekici gıda koku izleme. Görsel çevresi kurgulama sinek iştahlı bir yemek kokusu sağlam izlemek için yeteneğini etkiler. Deneyler genellikle deneysel amacıyla herhangi bir önyargı en aza indirmek için rasgele bir blok biçiminde çalıştırmak olduğunu unutmayın. Tüm dış donanım (gaz çoklayıcılar, LED arenada, video satın alma) Matlab (Mathworks) yazılı özel yazılım rutinleri tarafından kontrol edilir.
- Bir çift forseps kullanılarak arenada taze gergin sinek yerleştirin.
- Her deneyden önce, tüm 360 yaw ekseni etrafında düzgün hareket sağlamak için, görsel ekranı kullanarak birçok devrimler için 3 sinek döndürmek. Sinek dönmüyorsa yavaşça atın. Sorun devam ederse, olası nedeni yanlış hizalanmış mıknatıslar. Not: spin deneme sırasında birkaç yörüngeleri başlığı arenada dağılımı önemli zirveleri (yani 360 derece düz değil) gösterir, yanlış hizalanmış mıknatıslar nedeniyle bir oryantasyon önyargı muhtemeldir.
- Rastgele sırayla aşağıdaki örnek deneysel koşullar sinek Günümüze: i) su buharı, koku limandan kaynaklanan yüksek kontrastlı çizgili desen, ii) yüksek kontrastlı çekici koku buharı ile çizgili desen iii) tek bir dikey 90 derece ofset su buharı memesi ve iv) tek bir koku buharı ile 90 derece şerit ofset. Bizim tecrübelerimize göre, 30 saniyelik aralıklarla sinekler, kendi kokusunun kaynağını bulmak için meydan deneyler için iyi çalışır. Biz her deney koşulunda süresince 30 Hz video kazanmak ve (biri Matlab yazılmış özel yazılım rutinleri kullanarak çevrimdışı görüntüleri analiz en kullanışlı dahili Matlab fonksiyonları bir elips gibi geometrik özellikleri analiz regionprops.m.
- Koku kapatıldıktan sonra, yüksek koku konsantrasyonları kullanırken, artık koku koku limanından piyasaya olabilir. Bu sistem herhangi bir kalıntı koku dışarı akmasına izin dönen bir panorama ile birkaç saniye için sinek spin yararlı olabilir herhangi bir etkileri en aza indirmek için.
- Tutmak (i) görsel, deneysel tedaviler arasında sinek döndürmek için de faydalıdır aktif deney ve (ii) tek bir noktada kalan uçar tutmak için uğraşan uçar. Ii) i) Yirmi ikinci ilk tanı spin beş saniye ara dönmeye; iii) yirmi ikinci şartı çifti # 1, iv) beş ikinci ara spin; v) yirmi ikinci şartı çifti # 2: Bir örnek deney aşağıdaki sırayla olabilir.
Bölüm 3: sinek, koku bulutunun içinde kalan
OMT ikinci bir temel deney görsel bir koku bulutunun içine bir sinek sürüklemek için, anında görsel koşulları değiştirmek ve daha sonra tüy kalır kabiliyetini ölçmek. Yine, rastgele bir blok formasyonu tüm deneyler yapılır dikkatt deney amacıyla herhangi bir önyargı en aza indirmek için.
- Bir çift forseps kullanılarak arenada taze gergin sinek yerleştirin.
- Görme hayvan (bkz. Bölüm 2.2) her yöne yönlendirmek için kapasiteye sahip olduğunu sağlamak için tanısal bir onay olarak her deneyden önce (spin), arena etrafında sinek birkaç kez döndürün .
- Her koşul önce, deneysel koku (su ya da sirke) açmak ve görsel sinek, tüy pozisyonu küçük bir dikey salınan tüy "sürükle". Bu sinekler [4] gözlenen güçlü bir şerit tespit davranış yararlanır.
- Şimdi sinek tüy yönelik olduğunu, salınım şerit kaldırın ve aşağıdaki örnek görsel koşulları sunmak: i) su buharı (Şekil 1A) ile yüksek kontrast panoramik çizgiler, ii) su buharı (Şekil 1B) ile aynı arka plan; iii) kokusu buharı (Şekil 1C) ile yüksek kontrast panoramik şeritler; iv) koku buharı (Şekil 1D) ile homojen bir arkaplan. 2.3 'deki gibi video edinin. Yirmi ikinci şartı çifti # 2 v), ii) beş ikinci tüy şerit salınım; iii) yirmi ikinci şartı çifti # 1; iv) beş ikinci bir tüy şeridi salınım i) yirmi ikinci ilk tanı spin bir örnek deney akan sırada olabilir .
Temsilcisi Sonuçlar:
Şekil 1
Bölüm 1 OMT video görüntüleri optimize etmek için nasıl açıklar. Video görüntüsü, koyu siyah bir arka plan üzerinde ışıklı sinek net bir görüş olmalıdır. Aşırı parlak bir görüntü, arka plan girişim azaltılması, IR LED yoğunluğunu azaltarak, ya da oda ışıkları kapatarak geliştirilebilir. Sinek yanlış yanıyorsa, IR LED IR LED modüle yoğunluğu odak ayarlama sorunu çözebilir. Bölüm 2 ve 3 bir OMT uygun şekilde çalıştığını doğrulamak için yapmak için basit deneyler tanımlamak. Tüm durumlarda, bir sinek, görsel olarak düzgün ve tam bir hareket aralığını sağlamak için arenada birçok devrimler döndürmek için (optomotor tepkiler) "zorla" olmalıdır. Bölüm 2 de bir sinek, kendi başına bir koku bulutunun bulmak için meydan . Deney yapan sinek tutmak için artık koku serbest etkisini azaltmak için, ve deney boyunca tek bir başlık korumak uçar tutmak için, görsel olarak bir kaç saniye için çalışmalar arasındaki sinek döndürmek için yararlı olur. Bir sinek bir önemli ölçüde su buharı tüy yerelleştirmeniz asla ve zengin panoramik görsel ipuçları varlığı her zaman bir koku bulutunun lokalize olmalıdır. Bölüm 3 bir sinek görsel doğrudan bir koku bulutunun içine sürükledi ve sabit görsel geçmişleri çeşitli karşı tüy içinde başlığı korumak için meydan. Sinek, su buharı tüy sürüklenen ise, çabucak açmanız gerekir. Sinek bir koku bulutunun içine sürükledi ve sağlam bir izleme aracı için yeterli görsel ipuçları vardır, sinek, tüy kalır.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Bu sistem için görüntü alımı Matlab yazılmış ucuz bir firewire board kamera ve yazılım kullanır. Net görüntüler, doğru veri izleri elde etmek için çok önemlidir. Yukarıda açıklanan stratejiler bu sistem görüntü temizliği için yararlıdır. Bu sistem için diğer video izleme prosedürleri 1 tarif edilmiştir. Ayrıca, bu sistem kolaylıkla gerçek zamanlı video izleme içerecek şekilde değiştirilmiş olabilir. Burada anlatılan örnek deneysel protokolleri bir OMT düzgün çalışmasını sağlamak için bir başlangıç noktası olması gerekiyordu. Farklı görsel ekranlar deneme ve farklı kokuları bile mümkündür.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Acknowledgments
, Ulusal Bilim Vakfı MF hibe tarafından finanse edilen
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 |
References
- Bender, J. A., Dickinson, M. Visual stimulation of saccades in magnetically tethered Drosophila. J Exp Biol. 209, 3170-3182 (2006).
- Duistermars, B. J., Frye, M. A. Crossmodal visual input for odor tracking during fly flight. Curr Biol. 18, 270-275 (2008).
- Reiser, M. B., Dickinson, M. A modular display system for insect behavioral neuroscience. J Neurosci Methods. 167, 127-139 (2008).
- Götz, K. G. Course-control, metabolism and wing interference during ultralong tethered flight in Drosophila melanogaster. J. Exp. Biol. 128, 35-46 (1987).
