Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

El uso de insectos electroantenograma Sensores de Robots Autónoma de Búsquedas olfativas

Published: August 4, 2014 doi: 10.3791/51704
Automatic Translation
1, 1, 2, 3, 2
1UMR 7503, Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 2UMR 1392 iEES-Paris, Institut d'Ecologie et des Sciences de l'Environnement de Paris, 3Physics of Biological Systems, Institut Pasteur

Abstract

Los robots diseñados para rastrear fugas químicas en instalaciones industriales peligrosas 1 o rastros de explosivos en campos minados 2 enfrentan el mismo problema que los insectos en busca de alimento o la búsqueda de compañeros 3: la búsqueda olfativa se ve limitada por la física del transporte turbulento 4. El paisaje concentración de olores Wind Borne es discontinua y consiste en parches esporádicamente ubicados. Un pre-requisito para la búsqueda olfativa es que los parches de olores intermitentes se detectan. Debido a su alta velocidad y la sensibilidad de 5-6, el órgano olfativo de los insectos ofrece una oportunidad única para la detección. Antenas de insectos se han utilizado en el pasado para detectar no sólo las feromonas sexuales 7, sino también productos químicos que son relevantes para los seres humanos, por ejemplo, compuestos volátiles que emanan de las células cancerosas 8 o sustancias tóxicas e ilícitas 9-11. Se describe aquí un protocolo para el uso de antenas de insectos en robots autónomos unad presentar una prueba de concepto para el seguimiento de los penachos de olor a su fuente. La respuesta global de las neuronas olfativas se registra in situ en la forma de electroantenogramas (GCE). Nuestro diseño experimental, basado en una preparación de insectos conjunto, permite grabaciones estables dentro de un día de trabajo. En comparación, el GCE sobre antenas extirpados tienen una duración de 2 horas. Una interfaz de hardware personalizado / software fue desarrollado entre los electrodos de EAG y un robot. El sistema de medición de olor resuelve parches individuales de hasta 10 Hz, que es superior a la escala de tiempo de los sensores químicos artificiales 12. La eficiencia de sensores EAG para búsquedas olfativas se demuestra adicionalmente en la conducción del robot hacia una fuente de feromona. Mediante el uso de estímulos y sensores olfativos idénticos como en animales de verdad, nuestra plataforma robótica ofrece un medio directo para probar hipótesis biológicas sobre codificación olfativo y estrategias de búsqueda 13. También puede resultar beneficioso para detectar otros olores de interés, porcombinando EAG de diferentes especies de insectos en una configuración de la nariz bioelectrónica 14 o el uso de sensores de gas nanoestructurados que imitan insectos antenas 15.

Introduction

Hoy en día, los animales como los perros se utilizan con frecuencia en aplicaciones de seguridad y de seguridad que implican la localización de los derrames químicos, drogas y explosivos, debido a sus excelentes capacidades de detección de olor 16. Sin embargo, muestran variaciones de comportamiento, se cansa después de un extenso trabajo, y requieren recapacitación frecuentes a medida que su rendimiento disminuye con el tiempo 17. Una manera de sortear estas limitaciones es reemplazar los perros entrenados por robots olfativas.

No obstante, el seguimiento de los olores y las fuentes de olor es un reto importante en la robótica. En entornos turbulentos, el paisaje de una pluma de olor es muy heterogéneo e inestable, y se compone de forma esporádica ubicados parches 4. Incluso a distancias moderadas de la fuente, tan corto como unos pocos metros, las detecciones se hacen esporádicas y sólo proporcionan señales de forma intermitente. Por otra parte, los gradientes de concentración locales durante detecciones generalmente no apuntan a la fuente. Dada discoflujo ontinuous de información y la información local limitada cuando se realizan detecciones de cómo navegar un robot hacia la fuente?

Es bien sabido que los insectos como las polillas machos utilizan la comunicación química para localizar con éxito a sus compañeros a través de distancias largas (cientos de metros). Para ello, adoptan un comportamiento estereotípico 18-20: van surgiendo ceñida al detectar un parche en el olor y llevar a cabo una búsqueda extendida llamada colada cuando la información del olor se desvanece. Esta estrategia de aumento de fundición a presión es puramente reactiva, es decir, las acciones están completamente determinados por las percepciones actuales (eventos de detección y no detección). Sin embargo, su aplicación en robots olfativas tuvo un éxito limitado en el pasado debido a la detección de parches de olor se ve obstaculizada por la lentitud de los sensores de gas artificiales.

Sensores de óxido metálico usadas en la mayoría de los robots olfativas tienen respuesta y los tiempos de recuperación de varias decenas de segundos, por lo que generalmente filtranlas fluctuaciones de concentración encontrados en penachos turbulentos 21. En contraste, el tiempo de respuesta de los quimiorreceptores de insectos es mucho más corto, por ejemplo, el tiempo de subida de electroantenogramas de insectos (GCE) es menos de 50 mseg 22. En consecuencia, mediante el uso de EAG insectos, los pulsos de olor se resuelven en las frecuencias de varios 23 Hertz. Esta propiedad hace que los sensores de EAG muy adecuado para la detección de filamentos de olor en plumas naturales. Se describe aquí un protocolo para la incrustación de EAG insectos en robots que permiten búsquedas olfativas eficientes utilizando la oleada y fundición estrategias.

Protocol

El protocolo se basa en un robot disponible en el mercado (véase la tabla de Materiales) y las polillas masculinas (Agrotis Ipsilon) con su feromona sexual. Sin embargo, se puede adaptar con modificaciones menores a otras especies de insectos, odorantes, y robots.

1. Insectos

  1. Larvas trasero de Agrotis ipsilon Hufnagel (Lepidoptera: Noctuidae) en una dieta artificial y mantenerlos en vasos de plástico individuales hasta la pupación en 23 ± 1 ° C y una humedad relativa de 50 ± 5% como se describió previamente 24.
  2. Sexo pupas y mantener los machos adultos por separado de las hembras en cajas de plástico. Darles acceso gratuito a una solución de sacarosa al 20%.
  3. Lleve a cabo los experimentos con los varones. Los machos son muy sensibles a la feromona sexual emitida por sus hembras de la misma especie. En A. ipsilon, el componente principal de feromonas, acetato de cis-7-dodecenilo (Z7-12: OAc) es el compuesto más activo en la antena.
í tulo "> 2. Electrofisiología

  1. Registre el EAG partir de una preparación-conjunto de insectos, tal como se describe a continuación (Figura 1A). Antenas intactas se prefieren sobre antenas extirpada debido a que presentan una vida útil más larga (ver resultados representativos).
  2. Clorar dos alambres de plata por inmersión en una solución de lejía concentrada durante 10-20 min y enjuague después. Este proceso evita que los electrodos de polarización. Se tiene que ser repetido cada vez que se desplaza la línea de base durante los experimentos o cuando la tensión de offset entre los electrodos se vuelve demasiado grande para ser compensada por el amplificador.
  3. Hacer electrodos de vidrio de los capilares pulido fuego con un extractor de electrodos. Pulido al fuego evita arañar el alambre de plata clorada con electrodos.
  4. Anestesie una polilla macho con CO 2 y colocarlo dentro de un bloque de espuma de poliestireno con la cabeza que sobresale de la parte superior.
  5. La atadura de la cabeza del insecto con cinta de pintor alrededor del cuello.
  6. Inserte un alambre de plata que actúa como electrodo de referencia en el cuello.
  7. Bajo un microscopio estereoscópico, inmovilizar una de las antenas con finas tiras de cinta de pintor en la punta y la base.
  8. Recorta las distales 2-3 segmentos de la antena con tijeras quirúrgicas.
  9. Coloque el electrodo de vidrio cerca de la punta de corte de la antena con un micromanipulador.
  10. Cortar el extremo del capilar de vidrio con fórceps para obtener un diámetro ligeramente más grande que la punta de corte de la antena.
  11. Llenar la pipeta de vidrio con (en mM) 6,4 de KCl, 340 de glucosa, 10 HEPES, 12 de MgCl 2, 1 de CaCl 2, 12 de NaCl, pH 6,5.
  12. Inserte la punta de corte de la antena en el capilar de vidrio con el micromanipulador.
  13. Deslice el hilo de plata que actúa como electrodo de registro en el mayor extremo del capilar de vidrio.

3. Interfaz de Hardware

  1. Montar toda la preparación, es decir, de insectos-electrodos-micromanipulador, en una placa de metal atornillada en la parte superior del robot (Figura 1B). Conectar los electrodos al robot, como se describe a continuación.
  2. Basándose en trabajos anteriores 25 a 26, el diseño de una interfaz de hardware para adaptar el voltaje de salida EAG (orden de 1 mV en varios MΩ) para el rango apropiado para la tarjeta de extensión del robot. La junta acepta 0-5 entradas analógicas V y un voltaje negativo por debajo -200 mV puede causar graves daños. Siga el 3.2.1 3.2.4 pasos para diseñar la interfaz con Eagle.
    1. Diseñar una fuente de alimentación ± 5V a partir de una batería de 12 V con el regulador de voltaje 78L10 (① en las figuras 2A-2C).
    2. Diseñar un preamplificador headstage (10X) en base a la instrumentación amplificador INA121 (③ en las figuras 2A-2C).
    3. Diseño de un amplificador de la segunda etapa (25X) con filtrado de ruido (primera orden de paso alto filtro de 0,1 Hz, de segundo orden de paso bajo filtro de 500 Hz, filtro notch 50 Hz) basados ​​en quad op-amps LT1079 (315; en las figuras 2A-2C).
    4. Diseñar una etapa de acondicionamiento de señal que calcula con amplificador operacional LT1079 y el diodo 1N4148 (⑤ en las figuras 2A-2C). La ganancia total es de 250 y la salida EAG es en el rango de 0-5 V siendo cero a 2,5 V.
  3. Conecte los electrodos a las entradas diferenciales EAG (② en las figuras 2A-2C). Conectar el electrodo de registro a la entrada inversora de la INA121 para obtener EAG positivos.
  4. Conecte la salida de EAG (⑥ en las figuras 2A-2C) para las 12 entradas analógicas de la tarjeta de extensión del robot. A medida que cada entrada se lee secuencialmente cada milisegundo, la frecuencia de muestreo es de 1 KHz.

4. Interfaz de software

Los hilos principales contienen una interfaz gráfica de usuario (GUI), métodos para la detección de la señal y diversas funciones para controlar el robot.

  1. Escribe una GUI (Figura 2D) en Qt-C + + fo visualización de datos r, el filtrado digital (filtro de paso bajo Butterworth 20 Hz 5 º orden) y la detección de olores de la EAG. Este último se puede realizar de dos maneras: o bien mediante la desconvolución la EAG con un filtro apropiado (enfoque de ingeniería de la sección 4.2), o mediante el modelado de los mecanismos neuronales que permiten la detección de feromonas rápido y confiable en A. polillas Ipsilon (enfoque bioinspirado, sección 4.3).
  2. Filtro de deconvolución. El GAE está bien descrita por una cascada no lineal 27 que consta de una no linealidad estática Ecuación 1 y un filtro de paso bajo de 1er orden con función de impulso exponencial Ecuación 2 para Ecuación 3 , Véase la Figura 3A. En respuesta a las fluctuaciones de la concentración de olorluación 4 "fo: content-width =" 0.3in "src =" / files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg "/>, la salida EAG viene dada por la integral de convolución Ecuación 5 . Deconvolución se obtiene simplemente por el inverso del sistema; es decir Ecuación 6 en el dominio de la frecuencia. Entonces, Ecuación 7 como la transformada de Fourier de la respuesta de impulso es Ecuación 8 . Para la detección de la señal, siga el 4.2.1 pasos para 4.2.3.
    1. Realizar el proceso de deconvolución en el dominio del tiempo como Ecuación 9 y Ecuación 10 , La Figura 3B. Aproximar la no linealidad Ecuación 11 por una función polinómica. Ajustar los parámetros del polinomio y la constante de tiempo de pares de datos de entrada-salida para reducir al mínimo el error cuadrático medio entre lo real Ecuación 4 y reconstruido Ecuación 12 concentración de olor.
    2. Detectar los éxitos de feromonas siempre Ecuación 12 supera un umbral predefinido.
  3. Detector neuromórfica. Un enfoque alternativo para la detección consiste en la imitación de la biología. En A. polillas Ipsilon, las neuronas centrales que reciben aportes de la antena responden a las feromonas con un patrón de disparo estereotipada de excitación-inhibición 13. A Hodgkin-Huxley tipo modelo neurona con cuatro corrientes iónicas Ecuación 13 (Un rectificador retrasado K + actual, dependiente de voltaje de Na + y Ca 2 + corrientes, una pequeña conductancia Ca 2 + K + dependiente actual) fue desarrollado previamente para reproducir las respuestas fisiológicas observadas 13. Para la detección de la señal, siga el 4.3.1 pasos para 4.3.3.
    1. Implementar el modelo de neurona en forma de ecuaciones diferenciales. Utilice la señal de EAG como corriente de entrada Ecuación 14 en la evolución del potencial de membrana Ecuación 15 . Utilice una capacitancia C de membrana = 22,9 pF y una corriente de fuga dada por Ecuación 16 con conductancia g L = 0.011161 mS yreversión potencial E L = -61,4 mV. Las corrientes iónicas se describen por Ecuación 17 con Ecuación 18 por donde Ecuación 19 son funciones no lineales de V. Ver trabajo previo 13 para los detalles.
    2. Simular el modelo de neuronas en tiempo real con Sirene mediante la integración de las ecuaciones diferenciales con un método de Runge-Kutta de 4 º orden y un paso de tiempo Ecuación 20 = 0,01 mseg. Ejecute la prueba de pico V (t f)> 0 mV y V (t f - Ecuación 20 ) <0 mV en línea para obtener tiempos de pico y interspike intervalos.
    3. Detectar laéxitos de feromonas cuando una ráfaga de excitación (3 intervalos consecutivos interspike <70 ms) se sigue por la inhibición (interspike intervalo ≥ 350 ms), ver la figura 3C.

Representative Results

El protocolo descrito anteriormente se ensayó primero con cortos impulsos de 20 mseg de feromona (dosis 1 microgramos y 10 microgramos) directamente inflado en la antena. Figura 4A muestra los GCE en respuesta a pulsos de feromonas. Ellos son positivos debido a que el electrodo de registro se conecta a la entrada inversora del amplificador, como se describe en el paso 3.3. Como se indica por el espectro de potencia, el sistema de medición es capaz de resolver los pulsos de feromonas de hasta 10 Hz. Para la comparación, también a prueba un sensor de gas disponible en el mercado. El TGS2620 es un sensor de óxido de metal fabricado para la detección de vapores de disolvente. Aunque el sensor presenta una alta sensibilidad a etanol, que era incapaz de seguir las variaciones en la concentración (véase la curva de trazos en la Figura 4B). El problema vino de la caja del sensor. El TGS2620 se comercializa con una tapa que tiene una gasa de acero inoxidable resistente a la presión. El tiempo de respuesta es lenta porque, en la práctica, se necesita uncierto tiempo para que el gas se difunda a través de la gasa y llegar a la superficie de óxido de metal. La recuperación también es lento porque se necesita tiempo para limpiar el sensor cuando el gas queda atrapado dentro de la tapa. Por lo tanto, quita la tapa y esta modificación mejorado la dinámica de manera significativa (véase la curva normal en la figura 4B). Sin embargo, había un factor de diez entre la EAG y el TGS2620 (10 Hz frente a 1 Hz). Esta comparación es sin embargo cualitativa que el EAG y el TGS2620 no fueron probados en las mismas condiciones.

A continuación, se evaluó la estabilidad en el tiempo de todo-insecto nuestra preparación (n = 12 polillas) como en comparación con antenas extirpado (n = 7 antenas). La EAG se registró periódicamente en respuesta a estímulos de feromonas (duración 500 ms, 1 mg de dosis). EAG primas (en mV) se convirtieron a EAG relativos (porcentajes del valor inicial obtenido en el tiempo t = 0). Figura 5 muestra muy buena estabilidad de nuestra preparación integral de insectosparación dentro de un día de trabajo. En contraste, EAG registraron en aislado antenas disminución rápidamente con el tiempo para que la señal cae a la mitad de su valor inicial después de sólo 1,5 horas. Esta dependencia del tiempo está bien descrito por un decaimiento exponencial con una duración de 2 horas.

Por último, hemos probado la capacidad del PLATEFORM robótico EAG para buscar una fuente de olor (compuesto de feromona Z7-12: OAc) mediante una estrategia de búsqueda reactiva (Figura 6A). La estrategia de búsqueda combina aumento en contra del viento cada vez que la feromona se detecta con la fundición en espiral en la ausencia de detecciones 28. La presencia de la feromona se detecta a partir de la EAG por el detector neuromórficos, como se describe en el paso 4.3. Dos ejemplos de EAG registrados durante la búsqueda se muestran en la Figura 6B. Sin la fuente de olor, el EAG se mantiene en torno a cero (es decir, 2,5 V) con muy pocas o ninguna las detecciones. El robot realiza la fundición de espiral y generalmente deja el BEF espacio de búsquedamineral de llegar a la ubicación de destino (en el 92% de los ensayos, n = 26 ensayos, la Figura 6C derecha). Con la fuente de olor (Figura 6C izquierda), la EAG presenta ráfagas de actividad (detecciones) entrelazados con los períodos de silencio (no hay detecciones). Fundición espiral se produce principalmente en el contorno de la pluma (Figura 6C izquierda, línea roja) y parece ser una estrategia eficaz para la reubicación de la central de la pluma cuando se pierde el olor. En esta condición, la fuente se encuentra en general (tasa de éxito = 96%, n = 44 ensayos).

Figura 1
Figura 1. Entero insecto preparación EAG y configuración robótico. A) El electroantenograma (EAG) se registró a partir de una preparación entera de insectos (véase el texto para más detalles). B) La preparación se monta en el Robot. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2
Figura 2. Interfaz de hardware-software. A) esquemática Águila del hardware. El circuito consta de seis secciones (ver texto para más detalles). Permite filtrado (banda de frecuencia de 0,1 a 500 Hz, muesca a 50 Hz), amplificación (250X total de ganancia) y acondicionamiento de señales en el rango de 0 a 5 V. B) diseño de Eagle que muestra las líneas de cobre (la parte superior es de color rojo y la inferior en azul) y los agujeros (en verde). C) Placa de circuito impreso (PCB) que muestra los elementos discretos. D) de interfaz gráfica de usuario (GUI) escrito en Qt-C + + para la visualización de datos (trazo rojo = entrada EAG, verde rastro= Salida del modelo de la neurona), el diseño del filtro y detección de señal. Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3
Figura 3. Detección de la señal de la EAG. A) Modelo electroantenograma (EAG). La EAG se modela por una cascada lineal 27 que consta de una no linealidad estática seguido de un filtro de paso bajo 1 º orden con función de impulso exponencial Ecuación 21 . La salida EAG está dada por la integral de convolución con Ecuación 22 . B) Enfoque de Ingeniería. El filt deconvolucióner escribe Ecuación 23 y Ecuación 24 , Véase el texto para más detalles. Se detectan encuentros olor (hits) siempre Ecuación 12 supera a. C) enfoque inspirado-Bio umbral predefinido. Un modelo de neurona tipo Hodgkin-Huxley con cinco corrientes internas (fuga, K +, Na +, Ca 2 + y SK) se utiliza para reproducir el patrón de activación observada de excitación-inhibición (EI) observó experimentalmente 13. Para la detección de la señal, se utiliza la señal de EAG como corriente de entrada y éxitos se detectan cuando una ráfaga de excitación es seguido por la inhibición de la actividad de disparo.

Figura 4 < br /> Figura 4. Tiempo de respuesta EAG. A) las grabaciones de EAG en respuesta a 20 pulsos de feromonas ms (dosis 1 mg y 10 mg) entregados a diferentes velocidades (1, 2, 4, 6, 8 y 10 pulsos / seg). El espectro de potencia EAG normalizada se muestra para un estímulo pulsado en 1 y 10 Hz (dosis de 1 mg y 10 mg). El GAE resuelve los pulsos individuales de hasta 10 Hz. B) Grabaciones de sensor de gas TGS2620 en respuesta a etanol (concentración fluctuante). Las curvas de trazos de fricción son la respuesta del sensor con y sin la tapa, respectivamente. El sensor con la tapa tiene un tiempo de respuesta de decenas de segundos y por lo tanto no puede sigue las fluctuaciones en la concentración de gas. El TGS2620 sin tapa resuelve fluctuaciones individuales de hasta 1 Hz. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

siempre "> La figura 5
Figura 5. EAG estabilidad (preparación de insectos conjunto vs antena extirpado). El GAE se registró cada hora durante 8 horas para la preparación de todo el insecto (n = 12 polillas) y cada 20 minutos durante 3,2 h para antenas extirpado (n = 7 antenas). La figura muestra EAG relativas (porcentajes del valor inicial obtenido en el tiempo t = 0). La dependencia del tiempo para antenas extirpado está bien equipada por un decaimiento exponencial con una vida útil de 2 horas (vida media de 1,5 horas).

La figura 6
Figura 6. Experimentos robóticos. A) La estrategia de aumento de fundición a presión combina oleada contra el viento en elpresencia del olor con la fundición en espiral en su ausencia 28. B) EAG típica registrada durante la búsqueda, mientras que el robot se mueve (con y sin el olor). c) las trayectorias de robot con olor (n = 44 ensayos) y sin olor (N = 26 ensayos). La línea discontinua roja representa el contorno de la pluma donde se ha producido el 90% de todas las detecciones durante los ensayos. Condiciones experimentales: espacio de búsqueda = 4 mx 2,5 m, la velocidad del robot = 5,6 cm / seg, target = 10 mg de feromona depositada en un filtro de papel y reemplazado cada 2 ensayos, robot ubicación inicial = 2 m de la meta, la velocidad del viento = 0.9 ± 0,2 m / s en la ubicación de destino. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Discussion

Hace casi veinte años, Kanzaki y sus colegas desarrollaron la idea de usar EAG en robots olfativas 29-30. Su técnica se basó originalmente en antenas extirpado. Aquí, se registraron a partir de antenas intacta para mejorar la sensibilidad y el tiempo de vida de la preparación. Otros estudios 31-32 también notaron la superioridad de los preparativos de todo el cuerpo aislado más de antenas. En nuestros experimentos robóticos, experimentamos grabaciones estables dentro de un día. En contraste, EAG grabado en aislado antenas tienen una vida útil de 2 horas (Figura 5).

Nuestra plataforma-EAG robótica fue desarrollado principalmente para probar hipótesis biológicas sobre codificación olfativo y estrategias de búsqueda en los insectos 13. Al igual que en las neuronas centrales que reciben aportes de antenas de insectos, conectamos un modelo de neurona a una antena de la polilla real en un robot y se realizó la detección de feromonas en función de su patrón de disparo. Los eventos de detección y no detección fuerona continuación, se utiliza para conducir el robot hacia la fuente de feromona. La estrategia de búsqueda reactiva considerado aquí se inspiró en los patrones de comportamiento de las polillas machos atraídos por una feromona sexual. Funcionó bien en condiciones de laboratorio (Figura 6), lo que permite la localización de una fuente de baja emisión (dosis de 10 mg de feromona en nuestro caso frente a 10 mg en trabajos previos 24) en un espacio relativamente grande de búsqueda (distancia inicial de la fuente de 2 m frente a 10 cm en los experimentos previos 20-21).

Estos experimentos robóticos deben considerarse como una prueba de concepto que demuestra que las antenas de insectos son adecuados para búsquedas olfativas robóticos. Aunque las antenas de insectos son conocidos por responder a gases tóxicos, drogas y explosivos 9-11, se necesitan varias extensiones para hacer frente a las aplicaciones del mundo real. En primer lugar, un método de búsqueda más sofisticado 34-36 puede ser más eficiente en distancias más allá de 10 m, cuando la readquisiciónde hace muy poco probable que la columna de humo. En segundo lugar, puede ser necesario combinar EAG de diferentes especies en una configuración de la nariz bio-electrónico 14 con el fin de detectar odorantes de intereses. En tercer lugar, la capacidad de detección estéreo obtenidos mediante el registro de las dos antenas del mismo insecto puede resultar beneficioso en términos de eficacia. Dos sensores empleados en paralelo pueden de hecho aumentar la direccionalidad. En cuarto lugar, las extensiones de la estrategia de búsqueda para las búsquedas robóticas colectivos 37 son deben ser considerados para aplicaciones prácticas, incluso si no son biológicamente relevante en el caso de las polillas.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Agrotis ipsilon PISC
http://www-physiologie-insecte.versailles.inra.fr/indexenglish.php		 moth
Robot Khepera III K-team
www.k-team.com		 Khe3Base + KorBotLE + KorWifi
KoreIOLE K-team Input/output extension board
EAG-robot interface LORIA
www.loria.fr		 Custom-made hardware and software
Sirene LORIA  neuronal simulator sirene.gforge.inria.fr
Eagle CadSoft www.cadsoftusa.com PCB design software
Micromanipulator Narishige / Bio-logic UN-3C
Magnet base Narishige/ Bio-logic USM-6
Adapter Narishige/ Bio-logic UX-6-6
Rotule Narishige/ Bio-logic UPN-B
Micro scisors MORIA / Phymep 15371-92
Stereo microscope Zeiss Stémi 2000 Fisher Scientific B19961
Light source 20 W KL200 Fisher Scientific W41745
Narishige PC-10 Na PC-1 Narishige Narishige PC-10
Capillaries Na PC-1 Fisher scientific C01065
Pheromone cis-7-Dodecenyl acetate(Z7-12:OAc) Sigma-Aldrich 259829
Pack of 3 pipettes: 2-20 µl/ 50-200 µl/ 100-1,000 µl Eppendorf 4910000514 For pheromone dilution and deposition on paper filter
Gas sensor TGS2620  Figaro www.figarosensor.com Optional, for comparison with EAG
Electrode puller Narishige  PC-10

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Russel, R. A. World Scientific Series in Robotics and Intelligent Systems. Odour detection by mobile robots. , 232 (1999).
  2. Woodfin, R. L. Trace chemical sensing of explosives. , John Wiley and Sons. 496 (2006).
  3. Wyatt, T. D. Pheromones and animal behavior. , second edition, Cambridge University Press. (2013).
  4. Weissburg, M. The fluid dynamical context of chemosensory behavior). Biol. Bull. 198, 188-202 (2000).
  5. Angioy, A. M., Desogus, A., Barbarossa, I. T., Anderson, P., Hansson, B. S. Extreme Sensitivity in an Olfactory System. Chem. Senses. 28 (4), 279-284 (2003).
  6. Kaissling, K. -E. The Sensitivity of the insect nose: the example of Bombyx mori. Biologically inspired signal processing. Marco, , Springer Verlag. Berlin Heidelberg. 45-52 (2009).
  7. Sauer, A. E., Karg, G., Koch, U. T., Dekramer, J. J., Milli, R. A portable EAG system for the measurement of pheromone concentration in the field. Chem. Senses. 17 (5), 543-553 (1992).
  8. Strauch, M., et al. More than apples and oranges - Detecting cancer with a fruit fly's antenna. Scientific reports. 4 (3576), 1-9 (2014).
  9. Marshall, B., Warr, C. G., de Bruyne, M. Detection of Volatile Indicators of Illicit Substances by the Olfactory Receptors of Drosophila melanogaster. Chem. Senses. 35 (7), 613-625 (2010).
  10. Rains, G. C., Tomberlin, J. K., Kulasiri, D. Using insect sniffing devices for detection. Trends Biotechnol. 26 (6), 288-294 (2008).
  11. King, T. L., Horine, F. M., Daly, K. C., Smith, B. H. Explosives detection with hard-wired moths. IEEE Trans. Instrumentation and Measurement. 53 (4), 1113-1118 (2004).
  12. Gardner, J., Bartlett, P. Electronic noses. , Oxford University Press. (1999).
  13. Martinez, D., et al. Multiphasic On/Off pheromone signaling in moths as neural correlates of a search strategy. PLoS ONE. 8 (4), (2013).
  14. Park, K. C., Ochieng, S. A., Zhu, J., Baker, T. C. Odour discrimination using insect electroantennogram responses from an insect antennal array. Chem. Senses. 27, 343-352 (2002).
  15. Spitzer, D., et al. Bio-Inspired Nanostructured Sensor for the Detection of Ultralow Concentrations of Explosives. Angewandte Chemie. 51 (22), 5334-5338 (2012).
  16. Furton, K. G., Myers, L. J. The scientific foundation and efficacy of the use of canines as chemical detectors for explosives. Talanta. 54, 487-500 (2001).
  17. Williams, M., Johnston, J. M. Training and maintaining the performance of dogs (Canis familiaris) on an increasing number of odor discriminations in a controlled setting. Applied Animal Behaviour Science. 78, 55-65 (2002).
  18. Murlis, J., Elkinton, J. S., Cardé, R. T. Odour plumes and how insects use them. Annu. Rev. Entomol. 37, 505-532 (1992).
  19. Kaissling, K. E. Pheromone-controlled anemotaxis in moths. Orientation and communication in Arthropods. Lehler, M. , Birkhäuser Verlag. Basel/Switzerland. 343-374 (1997).
  20. Vickers, N. J. Mechanisms of animal navigation in odor plumes. Biol. Bull. 198, 203-212 (2000).
  21. Martinez, D., Rochel, O., Hugues, E. A biomimetic robot for tracking specific odors in turbulent plumes. Autonomous Robot, Special Issue on Mobile Robot Olfaction. 20, 185-195 (2006).
  22. Szyszka, P., Stierle, J. S., Biergans, S., Galizia, C. G. The Speed of Smell: Odor-Object Segregation within Milliseconds. PLoS ONE. 7, (2012).
  23. Bau, J., Justus, K. A., Loudon, C., Cardé, R. T. Electroantennographic resolution of pulsed pheromone plumes in two species of moths with bipectinate antennae. Chem Senses. 30, 771-780 (2005).
  24. Barrozo, R. B., Gadenne, C., Anton, S. Switching attraction to inhibition: mating-induced reversed role of sex pheromone in an insect. J. Exp. Biol. 213, 2933-2939 (2010).
  25. Land, B. R., Wyttenbach, R. A., Johnson, B. R. Tools for physiology labs: an inexpensive high-performance amplifier and electrode for extracellular recording. J. Neuroscience Methods. 106, 47-55 (2001).
  26. Ortiz, L. A mobile electrophysiology board for autonomous robotics. Master thesis. , The University of Arizona. (2006).
  27. Justus, K. A., Cardé, R. T., French, A. S. Dynamic Properties of Antennal Responses to Pheromone in Two Moth Species. J. Neurophysiol. 93, 2233-2239 (2005).
  28. Martinez, D., Moraud, E. M. Reactive and cognitive search strategies for olfactory robots. Neuromorphic Olfaction, Frontiers in Neuroengineering Series. Persaud, K. .C., Marco, S., Gutierrez-Galvez, A. , CRC Press. (2013).
  29. Kuwana, Y., Shimoyama, I., Miura, H. Steering control of a mobile robot using insect antennae. Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. , Pittsburgh, PA. (1995).
  30. Kuwana, Y., Nagasawa, S., Shimoyama, I., Kanzaki, R. Synthesis of the pheromone-oriented behaviour of silkworm moths by a mobile robot with moth antennae as pheromone sensors. Biosensors and Bioelectronics. 14, 195-202 (1999).
  31. Myrick, A. J., Park, K. C., Hetling, J. R., Baker, T. C. Detection and discrimination of mixed odor strands in overlapping plumes using an insect-antenna-based chemosensor system. J. Chem. Ecol. 35, 118-130 (2009).
  32. Myrick, A. J., Park, K. C., Hetling, J. R., Baker, T. C. Real-time odor discrimination using a bioelectronic sensor array based on the insect electroantennogram. Bioinspiration and Biomimetics. 3, (2008).
  33. Vickers, N. J., Christensen, T. A., Baker, T. C., Hildebrand, J. G. Odour-plume dynamics influence the brain's olfactory code. Nature. 410, 466-470 (2001).
  34. Vergassola, M., Villermaux, E., Shraiman, B. I. 'Infotaxis' as a strategy for searching without gradients. Nature. 445, 406-409 (2007).
  35. Martin-Moraud, E., Martinez, D. Effectiveness and robustness of robot infotaxis for searching in dilute conditions. Frontiers in neurorobotics. , (2010).
  36. Masson, J. -B. Olfactory searches with limited space perception). PNAS. 110, 11261-11266 (2013).
  37. Masson, J. -B., Bailly Bechet, M., Vergassola, M. Chasing information to search in random environments. J. Phys. A: Math. Theor. 42, (2009).

Tags

Neurociencia Número 90 robótica electroantenograma EAG sensor de gas la nariz electrónica búsqueda olfativa el oleaje y la colada polilla insecto el olfato la neurona
El uso de insectos electroantenograma Sensores de Robots Autónoma de Búsquedas olfativas
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Martinez, D., Arhidi, L., Demondion, … More

Martinez, D., Arhidi, L., Demondion, E., Masson, J. B., Lucas, P. Using Insect Electroantennogram Sensors on Autonomous Robots for Olfactory Searches. J. Vis. Exp. (90), e51704, doi:10.3791/51704 (2014).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter