Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove

Neuroscience

घ्राण खोजों के लिए स्वायत्त रोबोटों पर कीट Electroantennogram सेंसर का उपयोग

doi: 10.3791/51704 Published: August 4, 2014

Abstract

कीड़ों के भोजन के लिए foraging या साथी 3 के लिए खोज के रूप में बारूदी सुरंग क्षेत्रों 2 चेहरा एक ही समस्या में खतरनाक औद्योगिक सुविधाओं 1 या विस्फोटक निशान में रासायनिक लीक ट्रैक करने के लिए बनाया गया रोबोट: घ्राण खोज अशांत परिवहन 4 के भौतिकी से विवश है. हवा वहन odors की एकाग्रता परिदृश्य टूटनेवाला है और कई मायनों स्थित पैच के होते हैं. घ्राण खोज के लिए एक पूर्व अपेक्षित रुक - रुक कर गंध पैच पता चला रहे हैं. क्योंकि इसकी उच्च गति और संवेदनशीलता 5-6 से, कीड़ों की घ्राण अंग का पता लगाने के लिए एक अनूठा अवसर प्रदान करता है. कीट एंटीना जैसे मनुष्य के लिए प्रासंगिक हैं कि सेक्स pheromones 7, लेकिन यह भी रसायन, कैंसर की कोशिकाओं को 8 या विषाक्त और अवैध पदार्थों 9-11 से चलाई अस्थिर यौगिकों न केवल पता लगाने के लिए अतीत में इस्तेमाल किया गया है. हम स्वायत्त रोबोटों पर कीट एंटीना उपयोग करने के लिए यहाँ एक प्रोटोकॉल का वर्णन एकउनके स्रोत के लिए गंध plumes पर नज़र रखने के लिए अवधारणा का एक सबूत पेश घ. घ्राण न्यूरॉन्स की वैश्विक प्रतिक्रिया electroantennograms (EAGs) के रूप में सीटू में दर्ज की गई है. एक पूरी कीट तैयारी के आधार पर हमारे प्रयोगात्मक डिजाइन, एक काम कर दिन के भीतर स्थिर रिकॉर्डिंग की अनुमति देता है. इसकी तुलना में, excised एंटीना पर EAGs 2 घंटा का एक जीवन भर है. एक कस्टम हार्डवेयर / सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस ईएजी इलेक्ट्रोड और एक रोबोट के बीच विकसित किया गया था. माप प्रणाली कृत्रिम रासायनिक सेंसर 12 के समय के पैमाने से अधिक है जो 10 हर्ट्ज, के लिए व्यक्तिगत गंध पैच अप निराकरण करता है. घ्राण खोजों के लिए ईएजी सेंसर की दक्षता आगे फेरोमोन का एक स्रोत की ओर रोबोट ड्राइविंग में प्रदर्शन किया है. असली जानवरों के रूप में समान घ्राण उत्तेजनाओं और सेंसर का उपयोग करके, हमारे रोबोट मंच घ्राण कोडिंग और खोज रणनीतियों 13 के बारे में जैविक परिकल्पना के परीक्षण के लिए एक सीधा साधन प्रदान करता है. यह भी द्वारा हितों की अन्य odorants का पता लगाने के लिए फायदेमंद साबित हो सकता हैएक bioelectronic नाक विन्यास 14 में विभिन्न कीट प्रजातियों से EAGs संयोजन या कीट एंटीना 15 कि नकल nanostructured गैस सेंसर का उपयोग.

Introduction

आजकल, कुत्तों की तरह पशुओं अक्सर क्योंकि उनके उत्कृष्ट गंध का पता लगाने क्षमताओं 16 की रासायनिक लीक, दवाओं और विस्फोटकों का स्थानीयकरण शामिल है कि सुरक्षा और सुरक्षा अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है. फिर भी, वे, व्यवहार विविधताओं दिखा व्यापक काम के बाद थक जाते हैं, और उनके प्रदर्शन के समय 17 से अधिक घटने के रूप में अक्सर फिर से शिक्षित करना आवश्यक है. इन सीमाओं को नाकाम करने के लिए एक तरह से घ्राण रोबोटों द्वारा प्रशिक्षित कुत्तों की जगह है.

बहरहाल, scents और गंध सूत्रों ट्रैकिंग रोबोटिक्स में एक बड़ी चुनौती है. अशांत वातावरण में, एक गंध पंख का परिदृश्य बहुत विषम और अस्थिर है, और कई मायनों स्थित पैच 4 के होते हैं. यहां तक ​​कि कुछ ही मीटर जितनी कम स्रोत से मध्यम दूरी पर, detections छिटपुट हो जाते हैं और केवल रहकर cues प्रदान करते हैं. इसके अलावा, detections दौरान स्थानीय एकाग्रता ढ़ाल आम तौर पर स्रोत की ओर इंगित नहीं करते. यह देखते हुए डिस्कसूचना और सीमित स्थानीय जानकारी के ontinuous प्रवाह जब detections स्रोत की ओर एक रोबोट नेविगेट करने के लिए कैसे बना रहे हैं?

यह अच्छी तरह से इस तरह के पुरुष पतिंगे जैसे कीड़ों को सफलतापूर्वक लंबी दूरी (मीटर के सैकड़ों) पर उनके साथियों का पता लगाने के लिए रासायनिक संचार का उपयोग किया जाता है. ऐसा करने के लिए, वे एक टकसाली व्यवहार 18-20 अपनाने: वे एक गंध पैच संवेदन पर हवा आने की वृद्धि और गंध जानकारी गायब हो जाती है जब कास्टिंग बुलाया एक विस्तारित खोज करते हैं. इस वृद्धि के कास्टिंग रणनीति विशुद्ध रूप से प्रतिक्रियाशील है, यानी कार्रवाई पूरी तरह से मौजूदा धारणाओं (पता लगाने और गैर का पता लगाने की घटनाओं) से निर्धारित होते हैं. गंध पैच का पता लगाने के कृत्रिम गैस सेंसर की सुस्ती से प्रभावित होता है क्योंकि अभी तक, घ्राण रोबोट पर इसके कार्यान्वयन अतीत में सफलता सीमित था.

वे आम तौर पर बाहर फिल्टर इतना है कि घ्राण रोबोटों के अधिकांश में इस्तेमाल किया धातु ऑक्साइड सेंसर सेकंड के कई दसियों की प्रतिक्रिया और वसूली समय हैअशांत plumes 21 में आई एकाग्रता उतार चढ़ाव. इसके विपरीत, कीट chemoreceptors की प्रतिक्रिया समय जैसे, कीट electroantennograms (EAGs) की वृद्धि के समय कम से कम 50 मिसे 22 है, बहुत कम है. नतीजतन, कीट EAGs का उपयोग करके, गंध दालों कई हर्ट्ज 23 की आवृत्तियों पर हल कर रहे हैं. यह गुण प्राकृतिक plumes में गंध filaments का पता लगाने के लिए ईएजी सेंसर अच्छी तरह से अनुकूल बनाता है. हम यहां उछाल का उपयोग कुशल घ्राण खोजों की अनुमति के लिए रोबोट पर कीट EAGs embedding और रणनीतियों ढलाई के लिए एक प्रोटोकॉल का वर्णन.

Protocol

प्रोटोकॉल उनके सेक्स फेरोमोन के साथ एक व्यावसायिक रूप से उपलब्ध रोबोट (सामग्री तालिका देखें) और पुरुष पतिंगे (Agrotis ipsilon) पर आधारित है. फिर भी, यह अन्य कीट प्रजातियों, odorants, और रोबोट को मामूली संशोधनों के साथ अनुकूलित किया जा सकता.

1. कीड़े

  1. एक कृत्रिम आहार पर और 23 ± 1 डिग्री सेल्सियस पर प्यूपीकरण जब तक व्यक्ति प्लास्टिक के कप में उन्हें बनाए रखने और पहले 24 में वर्णित के रूप में 50 ± 5% सापेक्ष आर्द्रता: रियर Agrotis ipsilon Hufnagel (Noctuidae लेपिडोप्टेरा) का लार्वा.
  2. सेक्स pupae और प्लास्टिक के बक्से में महिलाओं से अलग से वयस्क पुरुषों रहते हैं. उन्हें एक 20% sucrose के समाधान के लिए स्वतंत्र पहुँच दे.
  3. पुरुषों के साथ प्रयोग करते हैं. नर पतिंगे उनके सजातीय महिलाओं द्वारा उत्सर्जित सेक्स फेरोमोन को अत्यधिक संवेदनशील हैं. में ipsilon, प्रमुख फेरोमोन घटक, सीआईएस-7-dodecenyl एसीटेट (Z7-12: OAC) एंटीना पर सबसे अधिक सक्रिय यौगिक है.
itle "> 2. इलैक्ट्रोफिजियोलॉजी

  1. वे (प्रतिनिधि परिणाम देखें) एक लंबे समय तक जीवन भर प्रदर्शन की वजह से एक पूरे कीट तैयारी से ईएजी रिकॉर्ड, (चित्रा 1 ए) के रूप में नीचे वर्णित. बरकरार एंटीना excised एंटीना से अधिक पसंद कर रहे हैं.
  2. 10-20 मिनट के लिए ध्यान केंद्रित ब्लीच समाधान में विसर्जन से दो चांदी के तारों को क्लोरीन मिलाना और बाद में कुल्ला. इस प्रक्रिया ध्रुवीकरण से इलेक्ट्रोड से बचाता है. यह इलेक्ट्रोड के बीच ऑफसेट वोल्टेज एम्पलीफायर द्वारा मुआवजा दिया जाना बहुत बड़ा हो जाता है, जब आधारभूत प्रयोगों के दौरान drifts या जब भी दोहराया जाना है.
  3. एक इलेक्ट्रोड खींचने के साथ आग पॉलिश केशिकाओं से कांच इलेक्ट्रोड बनाओ. आग चमकाने इलेक्ट्रोड के साथ क्लोरीनयुक्त चांदी के तार scratching से बचाता है.
  4. सीओ 2 के साथ एक पुरुष कीट anesthetize और सिर के ऊपर से फैला हुआ साथ एक स्टायरोफोम ब्लॉक के अंदर यह जगह.
  5. गले में चित्रकार के टेप के साथ कीट के सिर तार.
  6. गर्दन में संदर्भ इलेक्ट्रोड के रूप में सेवारत एक चांदी के तार डालें.
  7. एक stereomicroscope के तहत, टिप और आधार पर चित्रकार टेप की पतली स्ट्रिप्स के साथ एंटीना की एक स्थिर करना.
  8. शल्य कैंची के साथ एंटीना के बाहर का 2-3 खंडों काट दिया.
  9. एक सूक्ष्म जोड़तोड़ के साथ एंटीना की कटौती टिप के पास कांच इलेक्ट्रोड स्थिति.
  10. एंटीना की कटौती नोक से थोड़ा बड़ा एक व्यास प्राप्त करने के लिए संदंश के साथ ग्लास केशिका का सिरा काट दिया.
  11. (मिमी) के साथ कांच विंदुक भरें 6.4 KCl, 340 ग्लूकोज, 10 HEPES, 12 2 MgCl, 1 2 CaCl, 12 NaCl, पीएच 6.5.
  12. Micromanipulator के साथ ग्लास केशिका में एंटीना की कटौती नोक डालें.
  13. गिलास केशिका की सबसे बड़ी सिरा में रिकॉर्डिंग इलेक्ट्रोड के रूप में सेवारत चांदी के तार पर्ची.

3. हार्डवेयर इंटरफेस

  1. पूरी तैयारी माउंट, यानी कीट इलेक्ट्रोड-micromanipulator, रोबोट (चित्रा 1 बी) के शीर्ष पर दबाव डाला एक धातु की थाली पर. नीचे दिए गए वर्णन के अनुसार, रोबोट के लिए इलेक्ट्रोड से कनेक्ट करें.
  2. पिछले कार्यों 25-26 के आधार पर, रोबोट का विस्तार बोर्ड के लिए उपयुक्त सीमा तक (कई MΩ पर आदेश 1 एम वी) ईएजी उत्पादन में वोल्टेज अनुकूल करने के लिए एक हार्डवेयर इंटरफेस डिजाइन. बोर्ड 0-5 वी अनुरूप जानकारी स्वीकार करता है और -200 एम वी नीचे एक नकारात्मक वोल्टेज गंभीर क्षति हो सकती है. ईगल के साथ इंटरफेस डिजाइन करने के लिए 3.2.4 करने के लिए कदम 3.2.1 का पालन करें.
    1. वोल्टेज नियामक 78L10 (आंकड़े 2A -2 सी में ①) का उपयोग कर एक 12 वी बैटरी से एक ± 5V बिजली की आपूर्ति डिजाइन.
    2. उपकरण एम्पलीफायर INA121 (③ आंकड़े में 2A -2 सी) पर आधारित एक headstage preamplifier (10X) डिजाइन.
    3. ट्रैक्टर पर आधारित (पहले के आदेश 0.1 हर्ट्ज फिल्टर, दूसरा आदेश कम पास 500 हर्ट्ज फिल्टर, निशान 50 हर्ट्ज फिल्टर उच्च पास) छानने के शोर के साथ एक दूसरे चरण एम्पलीफायर (25x) डिजाइन LT1079 (सेशन amps315; आंकड़े में 2A -2 सी).
    4. (⑤ आंकड़े में 2A -2 सी) सेशन-amp LT1079 और डायोड 1N4148 साथ गणना करता है कि एक संकेत कंडीशनिंग मंच डिजाइन. कुल लाभ 250 है और ईएजी उत्पादन शून्य से 2.5 वी. पर होने के साथ श्रृंखला 0-5 वी में है
  3. अंतर ईएजी आदानों (② आंकड़े में 2A -2 सी) के लिए इलेक्ट्रोड से कनेक्ट करें. सकारात्मक EAGs प्राप्त करने के लिए INA121 की inverting इनपुट करने के लिए रिकॉर्डिंग इलेक्ट्रोड से कनेक्ट करें.
  4. रोबोट का विस्तार बोर्ड की 12 अनुरूप जानकारी के लिए ईएजी निर्गम (⑥ आंकड़े में 2A -2 सी) कनेक्ट. प्रत्येक इनपुट क्रमिक रूप से हर millisecond पढ़ा है, नमूना आवृत्ति 1 kHz है.

4. सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस

मुख्य धागे एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) होते हैं, संकेत का पता लगाने और रोबोट को नियंत्रित करने के लिए विभिन्न कार्यों के लिए तरीके.

  1. क्यूटी सी + + के लिए एक जीयूआई (चित्रा 2 डी) लिखें आर डाटा होगा, डिजिटल फ़िल्टरिंग (20 हर्ट्ज 5 वें क्रम बटरवर्थ कम पास फिल्टर) और ईएजी से गंध का पता लगाने. बाद के दो तरीकों से किया जा सकता है: एक उपयुक्त फिल्टर (इंजीनियरिंग दृष्टिकोण, खंड 4.2) के साथ ईएजी deconvolving द्वारा, या में तेज और विश्वसनीय फेरोमोन पता लगाने की अनुमति है कि तंत्रिका तंत्र मॉडलिंग से या तो ipsilon पतिंगे (bioinspired दृष्टिकोण, खंड 4.3).
  2. Deconvolution फिल्टर. ईएजी अच्छी तरह से एक स्थिर nonlinearity के होते हैं कि एक nonlinear झरना 27 से वर्णन किया गया है 1 समीकरण और घातीय आवेग समारोह के साथ एक 1 सेंट आदेश कम पास फिल्टर 2 समीकरण के लिए 3 समीकरण , चित्रा 3 देखें. गंध एकाग्रता अस्थिर करने के जवाब मेंuation 4 "के लिए: सामग्री चौड़ाई =" 0.3in "src =" / files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg "/>, ईएजी उत्पादन अभिन्न कनवल्शनफ़िल्टर्स द्वारा दिया जाता है 5 समीकरण . Deconvolution बस प्रणाली का उलटा द्वारा प्राप्त की है; है समीकरण 6 आवृत्ति डोमेन में. फिर, समीकरण 7 फूरियर है आवेग प्रतिक्रिया के बदलने के रूप में समीकरण 8 . संकेत का पता लगाने के लिए, 4.2.3 के लिए कदम 4.2.1 का पालन करें.
    1. समय डोमेन के रूप में deconvolution प्रक्रिया प्रदर्शन समीकरण 9 और समीकरण 10 , चित्रा 3 बी. Nonlinearity लगभग समीकरण 11 एक बहुपद समारोह से. वास्तविक अर्थ के बीच वर्ग त्रुटि को कम करने के लिए इनपुट, आउटपुट डेटा जोड़े पर निरंतर बहुपद मापदंडों और समय फिट समीकरण 4 और खंगाला समीकरण 12 गंध एकाग्रता.
    2. फेरोमोन हिट का पता लगाने के लिए जब भी समीकरण 12 एक पूर्वनिर्धारित सीमा से अधिक है.
  3. Neuromorphic डिटेक्टर. पता लगाने के लिए एक वैकल्पिक दृष्टिकोण जीव विज्ञान में नकल उतार होते हैं. में ipsilon पतिंगे, एंटीना से निवेश प्राप्त केंद्रीय न्यूरॉन्स उत्तेजना निषेध 13 साल की एक टकसाली फायरिंग पैटर्न के साथ फेरोमोन का जवाब. एक Hodgkin-हक्सले टीचार आयनिक धाराओं के साथ ype न्यूरॉन मॉडल समीकरण 13 (एक देरी सही करनेवाला + K वर्तमान, वोल्टेज gated ना + और ​​सीए 2 + धाराओं, वर्तमान सीए 2 + निर्भर कश्मीर + एक छोटे प्रवाहकत्त्व) मनाया पहले शारीरिक प्रतिक्रियाओं 13 को पुन: पेश करने के लिए विकसित किया गया था. संकेत का पता लगाने के लिए, 4.3.3 के लिए कदम 4.3.1 का पालन करें.
    1. अंतर समीकरणों के रूप में न्यूरॉन मॉडल को लागू. वर्तमान इनपुट के रूप में ईएजी संकेत का उपयोग समीकरण 14 झिल्ली क्षमता के विकास में समीकरण 15 . एक झिल्ली समाई सी = 22.9 पीएफ और द्वारा दिए गए एक रिसाव वर्तमान उपयोग समीकरण 16 प्रवाहकत्त्व जी एल = 0.011161 μS और साथउलटा संभावित ई एल = -61.4 एम वी. आयनिक धाराओं से वर्णित हैं समीकरण 17 साथ समीकरण 18 जहां से समीकरण 19 वी. के nonlinear कार्यों के विवरण के लिए पिछले काम 13 देखें रहे हैं.
    2. एक 4 वें क्रम Runge-Kutta विधि के साथ अंतर समीकरणों और एक बार कदम को एकीकृत कर Sirene के साथ वास्तविक समय में न्यूरॉन मॉडल अनुकरण समीकरण 20 = 0.01 मिसे. कील परीक्षण वी (टी एफ)> 0 एम वी और वी (टी एफ - भागो समीकरण 20 ) <कील बार प्राप्त करने के लिए ऑनलाइन और अंतराल interspike 0 एम वी.
    3. पता लगाएँफेरोमोन हिट उत्तेजना के एक फट (लगातार 3 interspike अंतराल <70 मिसे) (अंतराल ≥ 350 मिसे interspike) निषेध द्वारा पीछा किया जाता है, जब भी चित्रा -3 सी देखते हैं.

Representative Results

प्रोटोकॉल पहले सीधे एंटीना पर फूला फेरोमोन से कम 20 मिसे दालों (खुराक 1 ग्राम और 10 ग्राम) के साथ परीक्षण किया गया था ऊपर वर्णित है. चित्रा -4 ए फेरोमोन दालों के जवाब में EAGs से पता चलता है. कदम 3.3 में वर्णित के रूप में रिकॉर्डिंग इलेक्ट्रोड, एम्पलीफायर के inverting इनपुट से जुड़ा था क्योंकि वे सकारात्मक रहे हैं. बिजली स्पेक्ट्रम ने संकेत दिया है, माप सिस्टम 10 हर्ट्ज के लिए फेरोमोन दालों अप को हल करने में सक्षम है. तुलना के लिए, हम भी एक व्यावसायिक रूप से उपलब्ध गैस सेंसर का परीक्षण किया. TGS2620 विलायक वाष्प का पता लगाने के लिए निर्मित एक धातु ऑक्साइड सेंसर है. सेंसर इथेनॉल के लिए एक उच्च संवेदनशीलता को प्रस्तुत करता है, यह (4B चित्रा में धराशायी वक्र देखें) एकाग्रता में बदलाव का पालन करने में असमर्थ था. समस्या सेंसर आवास से आया था. TGS2620 एक लौ प्रूफ स्टेनलेस स्टील धुंध है कि एक टोपी के साथ वाणिज्यीकरण किया है. व्यवहार में, यह एक लेता है, क्योंकि प्रतिक्रिया समय धीमी हैधुंध के माध्यम से फैलाना और धातु ऑक्साइड सतह तक पहुंचने के लिए गैस के लिए कुछ समय है. गैस टोपी के अंदर फंस गया है जब यह सेंसर साफ करने के लिए समय लगता है क्योंकि रिकवरी भी धीमी है. इसलिए हम टोपी हटा दिया है और इस संशोधन (चित्रा 4 बी में सादे वक्र देखें) काफी गतिशीलता में सुधार हुआ. फिर भी, ईएजी और TGS2620 (1 हर्ट्ज बनाम 10 हर्ट्ज) के बीच एक कारक दस वहां गया था. इस तुलना ईएजी के रूप में फिर भी गुणात्मक है और TGS2620 ही परिस्थितियों में परीक्षण नहीं किया गया.

हम तो हमारे पूरे कीट तैयारी excised एंटीना (एन = 7 एंटीना) की तुलना में (n = 12 पतिंगे) के समय के साथ स्थिरता का आकलन किया. ईएजी फेरोमोन stimulations (अवधि 500 ​​मिसे, खुराक 1 ग्राम) के जवाब में समय - समय दर्ज किया गया था. (एम वी में) कच्चे EAGs (प्रारंभिक मूल्य के प्रतिशत के समय = 0 टी में प्राप्त) रिश्तेदार EAGs को बदल रहे थे. 5 शो हमारे पूरे कीट प्रस्तुत करने का बहुत अच्छा स्थिरता चित्राएक काम कर दिन के भीतर aration. संकेत केवल 1.5 घंटे के बाद अपने प्रारंभिक मूल्य के एक आधे से गिर जाता है, ताकि इसके विपरीत, EAGs तेजी से समय के साथ अलग एंटीना कमी पर दर्ज की गई. इस बार निर्भरता अच्छी तरह से 2 घंटे के लिए एक जीवन भर के साथ एक घातीय क्षय से वर्णन किया गया है.

एक प्रतिक्रियाशील खोज रणनीति (चित्रा 6A) का उपयोग: अंत में, हम एक गंध स्रोत (OAC फेरोमोन यौगिक Z7-12) के लिए खोज करने के लिए ईएजी रोबोट Plateform की क्षमता का परीक्षण किया. खोज रणनीति हवा आने की दिशा रेला फेरोमोन detections 28 के अभाव में सर्पिल कास्टिंग के साथ पाया जाता है हर बार जोड़ती है. 4.3 चरण में वर्णित के रूप में फेरोमोन की उपस्थिति, Neuromorphic डिटेक्टर द्वारा ईएजी से पता चला है. खोज के दौरान दर्ज ईएजी के दो उदाहरण चित्रा 6B में दिखाया गया. गंध के स्रोत के बिना, ईएजी बहुत कम या कोई detections के साथ (यानी 2.5 वी) शून्य के आसपास बनी हुई है. रोबोट सर्पिल कास्टिंग करता है और आम तौर पर खोज अंतरिक्ष BEF पत्तेअयस्क लक्षित स्थान तक पहुँचने (परीक्षणों के 92% में, N = 26 परीक्षणों, चित्रा 6C दाएं). गंध स्रोत (बाएं चित्रा 6C) के साथ, ईएजी मौन के समय (कोई detections) के साथ intertwined गतिविधि (detections) के फटने प्रस्तुत करता है. सर्पिल कास्टिंग मुख्य रूप से पंख समोच्च (चित्रा 6C, लाल रेखा बाएं) पर होता है और गंध खो दिया है जब पंख centerline स्थानांतरित करने के लिए एक कुशल रणनीति प्रतीत होता है. इस हालत में, स्रोत आम तौर पर (सफलता की दर = 96%, एन = 44 परीक्षणों) पाया जाता है.

चित्रा 1
चित्रा 1. पूरे कीट ईएजी तैयारी और रोबोट सेटअप. ए) electroantennogram (ईएजी) एक पूरे कीट तैयारी (विवरण के लिए पाठ देखें). बी) से दर्ज की गई है तैयारी रोब पर मुहिम शुरू की हैOT. इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें.

चित्रा 2
चित्रा 2. हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस. हार्डवेयर की एक) ईगल योजनाबद्ध. सर्किट छह वर्गों (विवरण के लिए पाठ देखें) के होते हैं. यह अनुमति देता है फिल्टरिंग (आवृत्ति बैंड .1-500 हर्ट्ज, 50 हर्ट्ज पर पायदान), प्रवर्धन (कुल लाभ 250X) और श्रृंखला 0-5 वी. बी में संकेत कंडीशनिंग) (ऊपर लाल रंग में है और तांबे की तर्ज दिखा ईगल लेआउट असतत तत्वों डेटा दृश्य (लाल ट्रेस = ईएजी इनपुट, हरी पता लगाने के लिए क्यूटी सी + + में लिखा है. डी) ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) दिखा नीले रंग में नीचे) और हरे रंग में छेद (). सी) मुद्रित सर्किट बोर्ड (पीसीबी)= न्यूरॉन मॉडल उत्पादन), फिल्टर डिजाइन और संकेत का पता लगाने. इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें.

चित्रा 3
ईएजी से चित्रा 3. संकेत का पता लगाने. ए) Electroantennogram (ईएजी) मॉडल. ईएजी घातीय आवेग समारोह के साथ एक 1 सेंट आदेश कम पास फिल्टर द्वारा पीछा एक स्थिर nonlinearity के होते हैं कि एक nonlinear झरना 27 से मॉडलिंग की है समीकरण 21 . ईएजी उत्पादन के साथ कनवल्शनफ़िल्टर्स अभिन्न द्वारा दिया जाता है समीकरण 22 . बी) इंजीनियरिंग दृष्टिकोण. deconvolution filtएर लिखते समीकरण 23 और समीकरण 24 विवरण के लिए पाठ देखें. गंध मुठभेड़ों (हिट) जब भी पता चला रहे हैं समीकरण 12 एक पूर्वनिर्धारित सीमा. सी) जैव प्रेरित दृष्टिकोण से अधिक है. पाँच आंतरिक धाराओं (रिसाव, कश्मीर +, ना +, सीए 2 + और ​​एस) के साथ एक Hodgkin-हक्सले प्रकार न्यूरॉन मॉडल उत्तेजना निषेध (ईआई) मनाया फायरिंग पैटर्न पुन: पेश करने के लिए प्रयोग किया जाता है प्रयोगात्मक 13 मनाया. उत्तेजना के एक फट फायरिंग गतिविधि में अवरोध के बाद है जब भी इनपुट वर्तमान और हिट पता चला रहे हैं के रूप में संकेत का पता लगाने के लिए, ईएजी संकेत किया जाता है.

चित्रा 4 < br /> चित्रा 4. ईएजी प्रतिक्रिया समय. ए) ईएजी अलग दरों (1, 2, 4, 6, 8, और 10 दालों / सेक) में दिया 20 मिसे फेरोमोन दालों (खुराक 1 ग्राम और 10 ग्राम) के जवाब में रिकॉर्डिंग. सामान्यीकृत ईएजी बिजली स्पेक्ट्रम 1 और 10 हर्ट्ज (खुराक 1 ग्राम और 10 ग्राम) में स्पंदित एक प्रोत्साहन के लिए दिखाया गया है. ईएजी इथेनॉल के जवाब () एकाग्रता अस्थिर में गैस सेंसर TGS2620 से 10 हर्ट्ज. बी) रिकॉर्डिंग करने के लिए व्यक्तिगत दालों ऊपर निराकरण करता है. धराशायी और सादे घटता के साथ और टोपी के बिना सेंसर प्रतिक्रिया कर रहे हैं, क्रमशः. टोपी के साथ सेंसर सेकंड के दसियों की एक प्रतिक्रिया समय है और इस तरह गैस एकाग्रता में उतार चढ़ाव इस प्रकार है नहीं कर सकते हैं. टोपी के बिना TGS2620 1 हर्ट्ज अप करने के लिए व्यक्ति के उतार चढ़ाव का निराकरण. इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें.

हमेशा "> चित्रा 5
चित्रा 5. ईएजी स्थिरता (excised एंटीना बनाम पूरे कीट तैयारी). ईएजी excised एंटीना (एन = 7 एंटीना) के लिए 3.2 घंटे के दौरान पूरे कीट तैयारी (एन = 12 पतिंगे) और हर 20 मिनट के लिए 8 घंटे के दौरान हर घंटे दर्ज की गई थी. चित्रा रिश्तेदार EAGs (समय = 0 टी में प्राप्त प्रारंभिक मूल्य के प्रतिशत) से पता चलता है. excised एंटीना के लिए समय निर्भरता अच्छी तरह से 2 घंटा (1.5 घंटे के आधे जीवन) का एक जीवन भर के साथ एक घातीय क्षय से सुसज्जित है.

चित्रा 6
चित्रा 6. रोबोट प्रयोगों. ए) भारी उछाल के कास्टिंग रणनीति में हवा आने की दिशा रेला जोड़तीइसके अभाव में सर्पिल कास्टिंग के साथ गंध की उपस्थिति रोबोट गंध के बिना (n (n = 44 परीक्षणों) गंध के साथ) के साथ और गंध के बिना (. सी) रोबोट trajectories बढ़ रहा है और जबकि खोज के दौरान दर्ज 28. बी) विशिष्ट ईएजी = 26 परीक्षण). लाल धराशायी लाइन सब detections की 90% ट्रायल के दौरान हुई जहां पंख समोच्च का प्रतिनिधित्व करता है. प्रयोगात्मक शर्तों: खोज अंतरिक्ष = 4 एमएक्स 2.5 मीटर, रोबोट की गति = 5.6 सेमी / सेक, लक्ष्य फेरोमोन के = 10 ग्राम एक कागज फिल्टर पर जमा हैं और हर 2 परीक्षण की जगह है, लक्ष्य से रोबोट प्रारंभिक स्थान = 2 मीटर, पवन वेग = 0.9 ± लक्ष्य स्थान पर 0.2 मीटर / सेकंड. इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें.

Discussion

लगभग बीस साल पहले, Kanzaki और उनके सहयोगियों घ्राण रोबोट 29-30 पर EAGs उपयोग करने के विचार का बीड़ा उठाया है. उनकी तकनीक मूल रूप से excised एंटीना पर आधारित था. यहाँ, हम तैयारी की संवेदनशीलता और जीवनकाल में सुधार के लिए बरकरार एंटीना से दर्ज की गई. अन्य अध्ययनों से 31-32 भी अलग एंटीना के ऊपर पूरे शरीर की तैयारी की श्रेष्ठता देखा. हमारे रोबोट प्रयोगों में, हम एक दिन के भीतर स्थिर रिकॉर्डिंग का अनुभव किया. इसके विपरीत, EAGs 2 घंटा की एक जीवनकाल (चित्रा 5) है अलग एंटीना पर दर्ज की गई.

हमारे ईएजी रोबोट मंच मुख्य रूप से कीड़े 13 में घ्राण कोडिंग और खोज रणनीतियों के बारे में जैविक परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए विकसित किया गया था. कीट एंटीना से निवेश प्राप्त केंद्रीय न्यूरॉन्स की तरह, हम एक रोबोट पर एक असली कीट एंटीना को एक न्यूरॉन मॉडल जुड़ा हुआ है और इसके फायरिंग पैटर्न पर आधारित फेरोमोन का पता लगाने का प्रदर्शन किया. पता लगाने और गैर का पता लगाने की घटनाओं थेफिर फेरोमोन के स्रोत की ओर रोबोट ड्राइव करने के लिए इस्तेमाल किया. यहां माना प्रतिक्रियाशील खोज रणनीति एक सेक्स फेरोमोन से आकर्षित पुरुष पतिंगे के व्यवहार पैटर्न से प्रेरित था. यह 2 मीटर के स्रोत से एक कम उत्सर्जन स्रोत एक अपेक्षाकृत बड़ी खोज अंतरिक्ष (प्रारंभिक दूरी में (पिछले काम 24 में 10 मिलीग्राम बनाम हमारे मामले में 10 ग्राम की फेरोमोन खुराक) का स्थानीयकरण की अनुमति, प्रयोगशाला परिस्थितियों (चित्रा 6) में अच्छा प्रदर्शन किया पिछले प्रयोगों 20-21) में 10 सेमी बनाम.

ये रोबोट प्रयोगों कीट एंटीना रोबोट घ्राण खोजों के लिए उपयुक्त हैं दिखा रहा है कि अवधारणा के एक सबूत के रूप में माना जाना चाहिए. कीट एंटीना विषैली गैसों, दवाओं और विस्फोटकों 9-11 करने के लिए प्रतिक्रिया करने के लिए जाना जाता है, कई एक्सटेंशन असली दुनिया अनुप्रयोगों के साथ मुकाबला करने के लिए आवश्यक हैं. सबसे पहले, एक और अधिक परिष्कृत खोज विधि 34-36, 10 मीटर से परे दूरी पर अर्जन जब अधिक कुशल हो सकता हैपंख बहुत संभावना बन जाती है. दूसरा, यह हितों के odorants पता लगाने के लिए एक जैव इलेक्ट्रॉनिक नाक विन्यास में 14 विभिन्न प्रजातियों से EAGs गठबंधन करने के लिए आवश्यक हो सकता है. तीसरा, एक ही कीट के दो एंटीना से रिकॉर्डिंग से प्राप्त स्टीरियो क्षमताओं संवेदन प्रभाव के मामले में फायदेमंद साबित हो सकता है. समानांतर में कार्यरत दो सेंसर वास्तव में दिशात्मकता वृद्धि हो सकती है. चौथा, सामूहिक रोबोट खोजों 37 को खोज रणनीति का एक्सटेंशन वे पतिंगे के मामले में जैविक रूप से प्रासंगिक नहीं हैं, भले ही व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए विचार किया जाना चाहिए रहे हैं.

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).
घ्राण खोजों के लिए स्वायत्त रोबोटों पर कीट Electroantennogram सेंसर का उपयोग
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

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).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