Behavior

Bruker FishSim animasjon verktøyene til å undersøke fisk atferd: en Case Study på kompis-valget kopiering Sailfin Mollies

Published: November 8, 2018 doi: 10.3791/58435

Stefanie Gierszewski¹, Derek Baker^1,2, Klaus Müller³, Jan-Marco Hütwohl³, Klaus-Dieter Kuhnert³, Klaudia Witte¹

¹Research Group of Ecology and Behavioral Biology, Institute of Biology, University of Siegen, ²University of Calgary, ³Institute of Real-Time Learning Systems, University of Siegen

Summary

Med romanen FishSim animasjon verktøyene, presenterer vi en protokoll for ikke-invasiv visuelle manipulering av offentlig informasjon i forbindelse med kompis-valget kopiering sailfin mollies. FishSim Animasjon Toolchain gir en lett-å-bruke rammeverk for design, animasjon og presentasjon av dataanimert fisk stimuli i atferdsmessige eksperimenter med live-test fisk.

Abstract

Det siste tiåret, har ansette datamaskinen animasjoner for dyr opptreden forskning økt på grunn av sin evne til å ikke invasively manipulere utseendet og virkemåten visuelle stimuli, sammenlignet med manipulere levende dyr. Her presenterer vi FishSim animasjon verktøyene, en programvarerammeverk utviklet for å gi forskerne en lett-å-bruke metode for implementering 3D datamaskinen animasjoner i atferdsmessige eksperimenter med fisk. Verktøyene tilbyr maler for å lage virtuelle 3D stimuli av fem forskjellige fiskearter. Stimuli tilpasses i både utseende og størrelse, basert på fotografier tatt av levende fisk. Flere stimuli kan være animerte ved svømming baner i et virtuelt miljø med en video spillkontroller. For å øke standardisering av simulert, kan forhåndsinnspilt svømming banen spilles med ulike stimuli. Flere animasjoner kan senere organisert i spillelister og presentert på skjermer under eksperimenter med levende fisk.

En studie med sailfin mollies (Poecilia latipinna) gir vi en protokoll om hvordan å gjennomføre en kompis-valget kopiering eksperimentere med FishSim. Vi utnyttet denne metoden for å opprette og animere virtuelle menn og virtuelle modell kvinner og deretter presentert dette å leve fokus kvinner i en binær valg eksperiment. Våre resultater viser at dataanimasjon kan brukes til å simulere virtuell fisk i en kompis-valget kopiering eksperiment for å undersøke hvilken rolle kvinnelige gravid flekker som en indikasjon på kvaliteten for en modell kvinne i kompis-valget kopiering.

Bruk denne metoden er ikke begrenset til make-valget kopiering eksperimenter, men kan brukes i ulike eksperimentell design. Likevel brukervennligheten avhenger av visuelle egenskapene av studien arter og først trenger validering. Samlet datamaskinen animasjoner tilbyr en høy grad av kontroll og standardisering eksperimenter og bære potensial til å "redusere" og "Erstatt" live stimulans dyr også for å "forbedre" eksperimentelle prosedyrer.

Introduction

Nylig har bruker moderne teknikker for å skape kunstige stimuli, som datamaskinen animasjoner og virtuell virkelighet, fått popularitet i forskning¹. Disse metodene gir flere fordeler sammenlignet med klassisk eksperimentelle tilnærminger med live stimulans dyr¹^,². Dataanimasjon kan ikke-invasiv manipulasjon av utseende (størrelse, farge) og oppførsel av virtuelle stimulans dyr forsøk. For eksempel ble kirurgisk fjerning av sverdet i mannlige grønne swordtails (Xiphophorus helleri) å teste kompis innstillinger i kvinner³ gjengitt unødvendige ved hjelp av dataanimasjon i en senere studie på dette Art⁴. Videre kan datamaskinen animasjoner opprette fenotyper som er bare sjelden i naturen⁵. Morfologiske funksjoner i virtuelle dyrene bli selv endret utenfor naturlige rekkevidden til at arter⁴. Spesielt er mulig systematisk manipulering av atferd en stor fordel av dataanimasjon, siden det er nesten umulig med levende dyr⁶^,⁷.

Det finnes ulike teknikker til dato for å lage datamaskinen animasjoner. Enkel todimensjonal (2D) animasjoner vanligvis avledet fra et bilde av en stimulans i bare to dimensjoner og kan opprettes med vanlig programvare som MS PowerPoint⁸ eller Adobe After Effects⁹. Tredimensjonale (3D) animasjoner, som krever mer avansert 3D-grafikk modellering programvare, aktiverer stimulans flyttes i tre-dimensjoner, økende muligheter for realistisk og komplekse fysisk bevegelse⁶^,⁷ ^, ¹⁰ ^, ¹¹ ^, ¹². selv virtuell virkelighet design som simulerer et 3D-miljø der levende dyr navigere har vært brukt¹³^,¹⁴. I en fersk vurdering Chouinard-Thuly et al. ² diskutere disse teknikkene enkeltvis og fremheve fordeler og ulemper på deres implementering i forskning, som særlig avhengig av omfanget av studien og visuelle kapasiteten til test dyr (se "Diskusjon"). Dessuten Powell og Rosenthal¹⁵ gi råd om riktig eksperimentell design og hvilke spørsmål kan rettes ved hjelp av kunstige stimuli i dyr opptreden forskning.

Siden opprette dataanimasjon kan være vanskelig og tidkrevende, oppstod behovet for programvare for å forenkle og standardisere prosessen med animasjon design. I denne studien vi introdusere gratis og åpen kildekode FishSim animasjon Toolchain¹⁶ (kort: FishSim; https://bitbucket.org/EZLS/fish_animation_toolchain/), en tverrfaglig tilnærming kombinere biologi og informatikk for å møte disse behovene. I likhet med tidligere publiserte verktøyet anyFish¹⁷^,¹⁸, utvikling av verktøyene fulgte målet å gi forskerne en lett-å-bruke metode for implementering animert 3D stimuli eksperimenter med fisk. Vår programvare består av et sett med verktøy som kan brukes til: (1) opprette 3D virtuelle fisk (FishCreator), (2) animere svømming baner av virtuelle fisken med en video spillkontroller (FishSteering), og (3) organisere og presentere forhåndsinnspilte animasjoner på skjermer å leve fokus fisk (FishPlayer). Våre verktøyene har forskjellige funksjoner som er spesielt nyttig for testing i binære valg situasjon, men også gjelder andre eksperimentell design. Dessuten kan mulig animasjonen av to eller flere virtuelle fisk simulering av shoaling eller frieri. Animasjoner er ikke bundet til en bestemt stimulans men kan spilles med andre stimuli som gjør det mulig å endre utseendet på en stimulans men holde virkemåten konstant. Åpen kildekode natur verktøyene, samt det faktum at det er basert på operativsystem robot ROS (www.ros.org), gir høy fleksibilitet i systemet og gir nesten uendelige muligheter for å inkludere eksterne tilbakemelding enheter (som kontrolleren eller sporingssystem) og til å tilpasse verktøyene til egne behov i forskning. I tillegg til sailfin molly, fire andre arter er aktuelle anvendelig: den atlantiske molly Poecilia mexicana, guppy Poecilia reticulata, den Trepigget Stingsild Gasterosteus aculeatus og et ciklide Haplochromis spp. Nye arter kan opprettes i et 3D-grafikk modellering verktøy (f.eks Blender, www.blender.org). Eksemplifiserer arbeidsflyten med FishSim og gir en protokoll om hvordan å gjennomføre en kompis-valget kopiering eksperimentere med dataanimasjon, utført vi en studie med sailfin mollies.

Kompis valg er en av de viktigste avgjørelsene dyr gjør i sin livshistorie. Dyr har utviklet ulike strategier for å finne best parring partnere. De kan stole på personlig informasjon når du vurderer potensialet parring partnere uavhengig, muligens i henhold til forhåndsbestemte genetisk preferanser for en bestemt fenotypiske egenskap¹⁹^,²⁰. De kan imidlertid også observere kompis valg av fra Art og dermed benytte offentlig informasjon²¹. Hvis observatør deretter bestemmer seg å velge den samme mate (eller samme fenotypen) som den observerte conspecific-"model", valgt tidligere, det kalles kompis-valget kopiering (senere forkortet til MCC)²²^,²³. Make-valget kopiering er en form for sosial læring og dermed en ikke-uavhengig kompis-valget strategi²⁴, som har blitt observert i begge virveldyr²⁵^,²⁶^,²⁷^,²⁸^, ²⁹ og virvelløse dyr³⁰^,³¹^,³². Så langt MCC var hovedsakelig studert i fisk og finnes både under laboratoriet forhold³³^,³⁴^,³⁵^,³⁶^,³⁷^,³⁸ og i den Wild³⁹^,⁴⁰^,⁴¹^,⁴². Kopiering av kompis-valget er spesielt nyttig for en person hvis to eller flere potensielle parring partnere er sammenlignbare i kvalitet, og en "god" kompis valg-når det gjelder maksimere fitness-er vanskelig å gjøre⁴³. Kvaliteten på en modell kvinnelige seg kan påvirke om fokal kvinner kopiere hennes valg eller ikke⁴⁴^,⁴⁵^,⁴⁶^,⁴⁷. Henholdsvis er "god" eller "dårlig" kvinnelige kvalitet blitt tilskrevet hennes blir mer eller mindre opplevd i kompis valg, for eksempel med hensyn til størrelse og alder⁴⁴^,⁴⁵^,⁴⁶eller henne å være en conspecific eller en heterospecific⁴⁷. I sailfin mollies kopierer kompis valg av fra Art³⁹^,⁴⁸^,⁴⁹^,⁵⁰^,⁵¹, ble det funnet at fokus kvinner med kopiere avvisningen av en mannlig⁵². Siden MCC er spiller en viktig rolle i utviklingen av fenotypiske trekk samt artsdannelse og hybridisering²¹^,²³^,⁵³^,⁵⁴, konsekvensene av kopiere en " falske"valg kan være enorm å redusere egnethet av kopimaskin⁵⁵. Hvis en person bestemmer seg å kopiere valg av en annen person, er det viktig å vurdere om observerte modellen er en pålitelig kilde til informasjon, dvs. at modellen selv gjør en "god" valg på grunn av ham eller henne å være godt erfarne kompis valg. Her er spørsmålet: hvilke visuelle funksjoner kan kjennetegner en pålitelig modell kopiere fra sailfin molly kvinner?

En distinkt visuell funksjon i kvinnelige sailfin mollies og andre Poeciliids er gravid stedet (også kjent som "anal spot", "Foreldreomsorg og yngelens patch" eller "graviditet spot"). Dette gåte pigmentert området i sin anal region stammer fra melanization av vevet lining ovarian sac⁵⁶. Størrelsen og tilstedeværelsen av gravid stedet varierer over conspecific kvinner og kan videre individuelt endres under utviklingen av eggstokkene sykluser⁵⁶^,⁵⁷. Gravid flekker kan tjene til å tiltrekke menn og lette gonopodial orienteringen for interne inseminasjon⁵⁸ eller som et middel for reklame fruktbarhet⁵⁹^,⁶⁰. Vurderer koblingen mellom gravid stedet og kvinnens reproduktive status, vi spådde at gravid stedet fungerer som et tegn på modellen kvinnelige kvalitet ved å gi informasjon om hennes reproduktive status å observere fokal kvinner. Vi undersøkt to alternative hypoteser. Først, hvis gravid stedet er et generelt tegn for modenhet, som forutsagt ved Farr og Travis⁵⁹, det betegner en antagelig pålitelig og erfaren modell sammenlignet en umoden modell (uten sted). Her er fokal kvinner mer sannsynlig å kopiere valg av en modell med et sted, men ikke som en modell uten et sted. Andre, hvis gravid stedet markerer ikke-mottagelighet på grunn av allerede utvikle han funderer, som spådd av Sumner et al. ⁶⁰, modellen er trolig mindre pålitelige siden ikke-mottakelige kvinner betraktes som mindre kresen. I dette tilfellet kopierer fokal kvinner ikke sine valg men som modeller uten flekk. Så langt, har rollen gravid stedet for Mitt kundesenter i sailfin molly kvinner aldri vært testet, eller eksperimentelt manipulert.

Vi brukte FishSim til å utføre en MCC eksperimentet ved å presentere virtuelle stimulans menn og virtuelle modell kvinner på dataskjermer i stedet for live stimulans og modell fisk i den klassiske eksperimentelle prosedyren⁴⁹^,⁵⁰ ^,⁵¹^,⁶¹. De generelle brukbarheten av vår programvare er tidligere validert for å teste hypoteser om kompis valg i sailfin mollies¹². Her testet vi om fravær eller tilstedeværelse av en gravid plass i virtuelle modell kvinner påvirker kompis valg av observere levende fokal kvinner. Vi først la fokal kvinner acclimate til test tanken (figur 1.1) og la dem velge mellom to forskjellige virtuelle stimulans menn i en første mate-valget test (figur 1.2). Etterpå under observasjon perioden, ble den tidligere ikke-foretrukne virtuelle mannlige presentert med en virtuell modell kvinne (figur 1.3). I en etterfølgende andre kompis-valget test valgte fokal kvinner igjen mellom de samme menn (figur 1.4). Vi analyserte om fokal kvinner hadde kopiert kompis valg av den observerte modell kvinnelige ved å sammenligne hennes kompis-valget avgjørelse i første og andre kompis-valget test. Vi utført to annerledes eksperimentell behandlinger som vi visuelt manipulert kvaliteten på den virtuelle modell kvinnelige. Under observasjon periode, har vi enten presentert tidligere ikke-foretrukne virtuelle mannlige (1) sammen med en virtuell modell kvinne med en gravid flekk ("spot" behandling); eller (2) med en virtuell modell kvinner uten en gravid flekk ("ingen spot" behandling). I tillegg i en kontroll uten noen modell kvinnelige testet vi om fokal kvinner valgte konsekvent når ingen offentlig informasjon ble gitt.

Figur 1. Generell oversikt over de viktigste eksperimentelle trinnene for en MCC eksperiment med virtuelle fisk stimuli. (1) Akklimatisering periode. (2) første mate-valget test: live fokal kvinne velger mellom virtuelle stimulans menn. (3) observasjon periode: fokal kvinnelige klokker tidligere ikke-foretrukne mannlige sammen med en virtuell modell kvinne gravid sted. (4) andre kompis-valg teste: fokal kvinnelige igjen velger mellom virtuelle stimulans menn. I dette eksemplet overfører hun valg av modellen. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Utført eksperimenter og håndtering av fisken var på linje med den tyske dyr velferd lovgivningen (Deutsches Tierschutzgesetz) og godkjent av interne dyrevelferd offiser Dr. Urs Gießelmann, Universitetet av Siegen og regionale myndigheter ( Kreisveterinäramt Siegen-Wittgenstein; Tillatelse nummer: 53.6 55-05).

1. virtuell fisk Design

Merk: Finne en liste over nødvendig maskinvare og programvare i listen supplerende materiale. Du finner en detaljert beskrivelse av den generelle funksjonaliteten av FishSim og flere tips og triks i brukerhåndboken (https://bitbucket.org/EZLS/fish_animation_toolchain/).

Utarbeidelse av kvinnekroppen teksturer med og uten gravid flekk
1. Starte GIMP og filen >> Åpne åpne kvinnekroppen tekstur bildet "PLF_body_6. png"fra mappen modeller i mappen"fishsim_animation_toolchain". Bruk dette bildet som en referanse for alle nye opprettet kvinnekroppen teksturer gravid sted. Velg mørke gravid spot området referanse bildet med gratis markeringsverktøyet og skjær den (Klikk Rediger >> kuttet).
  Merk: GIMP (tilgjengelig på www.gimp.org) er et gratis bilde redigeringsverktøy, ligner på Adobe Photoshop, som kan brukes til å manipulere digitale bilder og grafikk.
2. Åpne en andre kvinnekroppen teksturfil i GIMP (f.eks "PLF_body_7.png") og overføre spot området på andre kroppen tekstur ved å sette inn (Rediger >> Lim inn i) tidligere kuttet spot område som et nytt flytende lag. Juster plasseringen av gravid sted i andre bilde og Flett lag ved å klikke Lag >> Forankre laget.
  Merk: Sikre at området gravid stedet har samme størrelse og samme posisjon på hver virtuelle modell kvinne (figur 2)!
3. Eksportere (Rediger >> Eksporter som) den nye "spot" teksturen med et nytt navn (f.eks PLF_body_7_S. png) i mappen modellene . Lukk åpne alle vinduer i GIMP.
  Merk: Ikke gjør andre endringer (f.eks skalering) til teksturen filer siden de spesielt redigeres skal senere kartlagt på 3D fisken.
4. Opprette en andre kropp tekstur uten en gravid spot, bruker samme opprinnelige kvinnekroppen teksturfilen en gang (f.eks "PLF_body_7.png"). Nå dekke eksisterende gravid flekker i filen ved hjelp av GIMP.
5. Åpne kvinnekroppen teksturen i GIMP og velg kloneverktøyet. Velg mønster av abdominal området (uten pigment) ved å trykke Ctrl + venstre og bruke dette valget til å dekke eksisterende pigment ved å male over det med kloneverktøyet (figur 2).
6. Eksportere den nyopprettede "ikke spot" tekstur med et nytt navn (f.eks PLF_body_7_NS.png) i mappen modellene . Lukk GIMP.

Figur 2: Exemplar bilder av kvinnekroppen teksturer før (original) og etter manipulasjon for "spot" og "ingen spot" behandling bruke bilderedigeringsprogrammer verktøy GIMP. Prikket sirkelen markerer området som ble manipulert. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Justere synspunkt og sette "scenen" for animasjon
1. Starte FishSim ved å velge ikonet FishSim bærerakett på venstre side av skrivebordet. Konfigurere oppløsningen for presentasjonen skjermer, og klikk Start.
  Merk: Det anbefales å foreta følgende justeringer (trinn 1.2.2\u20121.2.4) på skjermbildet i en presentasjon-skjermer (hvis skjermen størrelse og oppløsning variere).
2. Trykk F1 på tastaturet for å endre viser modus til redigeringsmodus (veksle mellom å vise og redigere modus med gjentatte trykk F1).
  Merk: Bytter til redigeringsmodus kan redigering verktøylinjen øverst i vinduet. Scenen sett i visningsmodus viser hva vil bli presentert på skjermen under forsøkene.
3. Justere synspunkt å matche størrelsen på presentasjonen skjermer ved å justere kameravinkelen. Rotere kameraet ved å holde venstre museknapp og flytte markøren. Panorere kameraet ved å holde høyre museknapp og flytte markøren. Zoome inn og ut ved å holde det midtre musen (eller begge museknappene) og flytte markøren.
4. Kamerainnstillingene i redigeringsverktøylinjen (kameraikon) og klikk Kopier til statisk cam for å angi synspunkt. Klikk Fil >> Lagre scenen lagre justert scenen som nye standard scenen. For dette, overstyrer filen "default_scene.scene" i mappen scener i mappen FishSim .
  Merk: Standard scenen vises ved hver oppstart av FishSim og som den første scenen i FishPlayer. FishPlayer fungerer standard scenen også som en pause under eksperimenter (figur 3A). Justere scenen må gjøres bare én gang.

Figur 3: skjermbilder av en scene i FishSim. (A) tom standard scenen uten en fisk, (B) en scene viser en mann alene, (C) en scene som viser den samme mann med en modell kvinne med en flekk, og (D) en scene som viser identiske mannlige og identiske modellen kvinnelige uten et sted. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Utformingen av en virtuell mannlige stimuli for presentasjon under kompis-valget tester
Merk: Forberede virtuelle mannlige stimuli som senere blir animert og presentert for å leve fokus kvinner under kompis-valget tester.
1. Hvis ikke allerede åpne, starte FishSim. Trykk F1 for å gå inn i redigeringsmodus.
2. Klikk Fil >> Last inn fisk modell fra rullegardinmenyen og laste den standard mannlige sailfin molly malen "default_PLM.x" ved å velge den fra mappen modeller.
3. Venstre Dobbeltklikk lastet fisken å merke den. Det vil bli markert med et nett. Klikk ikonet utstyr i verktøylinjen for å åpne fisk verktøysettet. En boks vil komme opp med redigeringsalternativene brukes til å tilpasse den virtuelle mannlige. Rotete Vis mesh for bedre visning av fisk.
4. Endre navnet til mannlige.
  Merk: Navnet på mannlige er viktig og "rolle" det spilles senere under animasjon. Dette navnet må være identisk for alle nylig opprettede virtuelle mannlige som skal brukes senere under forsøkene.
5. Endre skalaen (dimensjoner) av mannlige ved å endre verdiene for x, y og z, om nødvendig, og klikk Bruk.
6. Klikk teksturer i Redigere verktøykassenfor å redigere hannens tekstur. Klikk på et trekk av fisk (kropp, rygg, caudal) å endre den.
  Merk: Boksen velge en tekstur for ville popmusikk opp med alle PNG-filer som kan brukes som tekstur. Teksturer vises med navn som gis i mappen modellene .
7. Klikk på tekstur vises i listen (høyre), og det vil direkte vises og erstatte tidligere teksturen på fisken.
8. Når ønsket hannen er opprettet, klikker du Bruk under Config i Redigere verktøykassen, og klikk Lagre fisk til disk. Lagre den nye mannlige som "Male_A.fish" i mappen modellene .
9. I tillegg lagre hele scenen (filen >> lagre scenen) inkludert som en mann i mappen scener . Her er det anbefalt å bruke navnet "Male_A_alone.scene" (figur 3B).
10. Klikk Fil >> Last scene laste tom standard scenen og Gjenta trinnene 1.3.2 å 1.3.9 å opprette så mange forskjellige virtuelle menn som nødvendig og lagre hver nylig opprettet mannlige under et unikt navn i mappen modeller og som ny .scene-fil i mappen scenen .
Utformingen av virtuelle modell hunnfisk presentasjon under observasjon perioden
1. Klikk Fil >> Last scene laste standard scenen. Følg trinn 1.3.1 og klikk Fil >> Last inn fisk modell laste kvinnelige standardmalen "default_PLF.x" fra mappen modeller .
2. Venstre Dobbeltklikk lastet kvinnelige å merke det og åpne fisk verktøysettet. Endre navnet til "kvinnelige". Skalere kvinnelige hvis nødvendig som beskrevet i trinn 1.3.5.
  Merk: Navn og skalering bør være identisk for alle kvinner i forbindelse med dette eksperimentet.
3. Erstatte standard kvinnekroppen teksturen med tidligere opprettet "spot"-kropp tekstur (oppført i boksen til høyre) som beskrevet i trinnene 1.3.6 til 1.3.7.
4. Klikk Bruk under Config i Redigere verktøykassen, og deretter lagre fisk disk ved å klikke på Lagre og opprette en fil "Female_1S.fish" (S = sted).
5. Klikk Fil >> Last scene laste standard scenen. Gjenta 1.4.1 til 1.4.4 opprette minst ett (eller som nødvendig) identisk modell kvinnelige men uten den gravid spot og gi den navnet "Female_1NS.fish" (NS = ingen sted). Lagre hver fisk i mappen modellene .
  Merk: For observasjon periode av MCC eksperimentet må scener inkludert én mann og én kvinne opprettes og lagres.
6. Klikk Fil >> Last scene laste tom standard scenen. Klikk Fil >> Last inn fisk modell sette en virtuell mannlige "Male_A.fish" fra mappen modeller . Klikk Fil >> Last inn fisk modell igjen til virtuelle modell kvinnelige "Female_1S.fish" på scenen. Endre plasseringen av hver fisk ved å endre deres x-, y- og z-koordinatene slik at kroppen ikke overlapper.
  Merk: Slette en fisk fra scenen ved å dobbeltklikke den og trykke del på tastaturet.
7. Lagre scenen inkludert mannlige og kvinnelige-modellen ved å klikke Fil >> lagre Scene som "Male_A_with_Female_1S.scene" (Figur 3 c).
8. Gjenta 1.4.6 til 1.4.7 lage tre flere scener for: (1) Male_A med Female_1NS (se figur 3D), (2) Male_B med Female_1S og (3) Male_B med Female_1NS.

2. animasjon av virtuelle fisk Stimuli

Merk: Hver type animasjon behov for eksperimentet må være forberedt bare én gang med en eksemplarisk mann scene og en eksemplarisk observasjon scene (mannlige og kvinnelige animert sammen). Under animert prosessen, en svømming bane for hver fisk opprettes som senere kan spilles av noen fisk, så lenge navnet er identisk (se trinn 1.3.4).

Virtuelle mannlige animasjoner for presentasjon under kompis-valget tester
Merk: Forberede to animasjoner av en virtuell mann: (1) en svømming bane med en varighet på 7,5 min, og (2) en svømming bane med en varighet på 5 minutter.
1. Koble spillkontrolleren (f.eks Sony Play Station 3) inn i USB-porten på datamaskinen operativsystemet.
2. Åpne FishSim og klikk Fil >> Last scene laste åstedet for en mann fra mappen scener, f.eks "Male_A_alone.scene". Starte FishSteering ved å klikke på ikonet FishSteering .
3. Konfigurere innstillingene for kontroller i et eget vindu.
  Merk: FishSim og FishSteering kjøres samtidig og fisk kan styres i visningsmodus, som vist under eksperimenter eller i redigeringsmodus ved å trykke F1.
4. Hvis du vil animere (male) fisken, velger du den fra rullegardinmenyen i styring -panelet. Modell navn her tilsvarer navnet i Redigere verktøykassen (se trinn 1.3.4).
5. Klikk Start plassering og bruk kontrolleren for å legg fisken på noen startposisjon i virtuelle tanken. Klikk Stopp plassering.
6. Starte innspillingen fiskens svømming banen ved å klikke Start innspilling. Bruk kontrolleren for å flytte fisken rundt scenen.
  Merk: Varigheten av innspillingen er gitt i nedre høyre hjørne av styringen panelet.
7. Klikk stoppe innspillingen. Klikk Lagre for å lagre svømming banen som en .bag-fil (en "post") på stasjonen (foreksempel på skrivebordet). Velg navnet på filen som representerer varigheten av posten, f.eks "7_30_min_male_alone.bag".
  Merk: Når innspillingen er stoppet, er det ikke mulig å redigere den totale varigheten igjen.
8. Rediger opptak for å legge til bevegelse av mannliges ryggfinnen å etterligne mannlige frieri oppførsel under kompis-valget tester. Velg ryggfinnen fra rullegardinmenyen i funksjonen Rediger (bare en funksjon kan redigeres samtidig).
9. Velg Start redigering og komplett svømming banen vil spilles. Trykk på L1-knappen på kontrolleren å heve ryggfinnen på bestemte punkter i tid. Klikk Lagre for å lagre den redigerte versjonen av svømming banen som en ny . bag-fil.
10. Gjenta trinn 2.1.8 og 2.1.9 men Velg gonopodium til sin bevegelse. Lagre den endelige versjonen for senere bruk i FishPlayer. Lukk FishSteering.
  Merk: Det anbefales å lagre posen filer for hver redigering trinn under et unikt navn. Av dette er det alltid mulig å komme tilbake til en tidligere versjon av animasjonen hvis noe i redigeringsprosessen går galt.
Virtuelle mannlige og modell kvinnelige animasjon for presentasjon under observasjon periode
Merk: Forberede en animasjon med en virtuell mannlige og den virtuelle modell kvinnelige i frieri, dermed seksuelt samspill med hverandre, med en total varighet 10 min.
1. Åpne FishSim. Trykk F1 for å gå inn i redigeringsmodus og klikker Fil >> Last scene laste en scene med mannlige og kvinnelige, f.eks "Male_A_with_Female_1S.scene". Starte FishSteering.
2. Velg mannlige og kvinnelige vekselvis å plassere dem (ved å klikke på Start/stopp plassere) i virtuelle tanken.
3. For innspillingen, velge kvinnelige fisken først fra rullegardinmenyen i styring -panelet og opprette en svømming bane med varighet 10 min følgende 2.1.5 til 2.1.6.
  Merk: Svømming banen til bare en fisk samtidig kan registreres. Etter animere den første fisken, kan svømming banen til andre fisken inkluderes ved hjelp av funksjonen Rediger mens tidligere tvangsstyrte fisken vil spilles sammen for hele varigheten av animasjonen.
4. Klikk stoppe innspillingen og Lagre svømming banen på harddisken, f.eks som "10_00_min_male_with_female.bag". Suksessivt Rediger hannens svømming banen, ryggfinnen bevegelse og gonopodium bevegelse som beskrevet i trinnene 2.1.8 til 2.1.10. Lagre den endelige versjonen for senere bruk i FishPlayer.

3. forberedelser animasjon spillelister for MCC eksperimentet

Merk: Bruke FishPlayer for å presentere animasjoner på to skjermer å leve fokus kvinner. Ordne spillelisten for hver skjerm separat å simulere prosedyren for MCC eksperimentet (figur 1). Verktøyet består av en hovedvinduet viser posten spillelisten for hver skjerm (Figur 4) og et separat animasjon vindu for hver presentasjon skjerm.

Generell funksjonalitet og ordning av scener og poster
1. Lukk alle vinduer og åpne FishPlayer ved å klikke det tilhørende ikonet. Konfigurere installasjonen for bruk med to skjermer for presentasjon (venstre og høyre), og klikk Start.
  Merk: Standard scenen opprettet i trinn 1.2.4 (lagret i scenes/default_scene.scene) vil alltid bli lastet inn og vises på begge skjermer som starter scenen og under en pause-kommandoen.
2. Legge til oppføringer i spillelisten for hver skjerm separat. Klikk Legg til Last scenen for å legge til åstedet for eksempel mannlige A, fra mappen scener i mappen FishSim . Klikk Legg til spille posten for å legge til en post fra stasjonen, f.eks 7,5 min rekord for en mann alene.
  Merk: Scenen og følgende post vil deretter bli knyttet av programvaren og den virtuelle mannlige avbildet i scenen vil bli animert som definert i den tilsvarende posten.
3. Klikk Legg til pause for å legge til en pause kommando av en bestemt varighet (minutter/sekunder) viser standard scenen uten fisk som en pause for fisk håndtering mellom poster.
  Merk: Pause varighet bør generelt avhengig av tiden som er nødvendig for håndtering av fisk. Klikk en oppføring og dra for å endre rekkefølgen i listen. Valgte oppføringer er markert i rødt. Slette en oppføring fra spillelisten ved å velge oppføringen og klikke Slett valg.
4. Klikk Spill av/stopp å starte og stoppe en presentasjon. Stoppe avsluttes alltid fullført spillelisten, f.eks det er ingen måte å stoppe midt på en spilleliste når kjører.
  Merk: Spillelister alltid starter fra den første oppføringen og kjøres fra topp til bunn. Derfor riktig rekkefølge av alle må angis før eksperimentet og kan ikke endres senere uten å stoppe presentasjonen. En tidtaker nederst i vinduet viser varighet og faktiske tiden av gjeldende spillelisten.
Spilleliste ordningen for de to behandlingene og kontroll av MCC eksperimentet
Merk: Når det gjelder oppføring ordningen, MCC eksperimentet er delt i to deler: (1) første mate-choice-test, og (2) observasjon periode etterfulgt av andre kompis-valget testen. Derfor for hver behandling og kontroll må spillelister ordnes i to forskjellige ordrer.
1. Når du kjører eksperimentet, først forberede en spilleliste første mate-valget testen.
2. Andre under kjører eksperimentet, Omorganiser spillelisten for påfølgende observasjon perioden, og den andre mate-valg testen som virtuelle mann ble foretrukket av fokal kvinner i første mate-valget testen.
Bestemt spilleliste ordning for "spot" behandling
1. For det første mate-valg testen i behandling 1, bestille spillelisten nøyaktig som vist i figur
2. Etter den første mate-valg testen, ta pause for beregning av hvilke virtuelle mann ble (se trinn 5.9 nedenfor). Deretter ordne spillelistene for observasjon periode, der offentlig informasjon er gitt til den fokal kvinnelige ved å vise tidligere ikke-foretrukne mannlige med kvinnelige modell.
3. Ordne spillelisten for observasjon og følgende andre kompis-valget test etter figur 5.
4. For observasjon periode, link 10 minutters posten (mannlige og modell kvinne sammen) med en scene som viser den tidligere foretrukne mannlige alene.
  Merk: I dette tilfellet vises bare svømming banen av mannlige og fordi den mangler i scenen, den virtuelle modell kvinnelige vil være fraværende.
5. På spillelisten med den ikke-foretrukne mannlige, koble 10 minutters posten til scenen inkludert den tidligere ikke-foretrukne mannlige med kvinnelige modell. Velg scener inkludert en modell kvinne med en gravid spot (S) for denne behandlingen.
  Merk: I motsetning til 3.3.2, her identiske posten vil spilles men nå modell hunnen er synlig.

Figur 4: skjermbilde viser FishPlayer spillelister for venstre og høyre skjermer i den første delen (IE, det første mate-valget test) av MCC eksperimentet. Spilleliste poster ordnes etter behov for den første mate-valg testen i behandling 1. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figur 5: skjermbilde viser FishPlayer spillelister for venstre og høyre skjermer i den andre delen (observasjon periode og andre kompis-valget test) av MCC eksperimentet. Spilleliste poster ordnes etter behov for observasjon perioden, og den andre mate-valg testen i behandling 1. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Bestemt spilleliste ordning for "ingen spot" behandling
1. For behandling 2, bestille spillelistene som behandling 1 (tall 4 og 5), men i stedet bruke scenen inkludert den virtuelle modell kvinnelige uten en gravid flekk (NS) under observasjon.
Bestemt spilleliste ordning for kontrollen for valg konsistens
Merk: Kontroll for valg konsistens er spilleliste oppføringer for kompis-valget testen identisk med behandlinger 1 og 2 (Figur 4). Under observasjon perioden, men ingen offentlig informasjon vises til fokal kvinner og derfor ingen modell kvinnelige er synlig.
1. Bestille spillelistene som vist i figur 5 men kombinere scener for hver mann alene med 10 minutters posten.
  Merk: I dette tilfellet bare svømming banen av mannlige fisk vises, og fordi det mangler i scenen, modell kvinnelige vil være borte på begge sider.

4. eksperimentelle oppsett

Sted to datamaskin skjermer hver på motsatte ender av en test tank. Justere skjermene dekke mesteparten av glassvegger av testen tanken og 1,5 cm mellom skjermene og akvariet vegger. Gi lys til tanken ovenfra.
Dekket tank bunnen med et tynt lag med grus og fyll den med vann passer for levende fisk høyden på skjermene. Merk en valg-sone med en loddrett linje på 20 cm dyp fra hver ende på utsiden av akvariet. Har en akryl glass sylinder og to stopwatches for hånden.
Koble skjermer til strømforsyning og opererer datamaskinen, plasseres minst 1 meter fra test akvariet, eksempel på et lite bord (figur 6).

Figur 6: eksperimentelle oppsett for MCC eksperimentet med dataanimasjon. Opererer maskinen kobles til to presentasjon skjermer (skjerm 1 og 2) som replay animasjoner leve fokus kvinner innenfor test akvariet. For illustrasjon, er både LCD-skjermer vinklet for å vise en animert scene. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

5. kjører MCC eksperimentet

Merk: Følg den eksperimentelle prosedyren nedenfor for å utføre en prøveversjon av behandling 1, behandling 2 eller kontrollen MCC eksperimentere med en live fokal kvinne (se figur 1).

Åpne FishPlayer på drift datamaskinen og ordne spillelistene første mate - svaralternativer som f.eks på behandling 1 (Figur 4). Sjekk at skjermer for presentasjon kjører og at de viser tom standard scenen.
Plass en live fokal kvinne inne test tanken. La henne svømme fritt og acclimate til tanken og presentasjon av de tomme tankene på begge skjermer for en periode på 20 min.
Etter Akklimatisering, plassere fokus kvinnelige i en klar akryl sylinder i test tanken å sikre samme avstand til begge skjermene og kjøre spillelistene på begge skjermer samtidig ved å klikke spille, starter med første mate-valg test.
Merk: Fokal hunnen er tillatt å se både virtuelle stimulans menn fra inne i sylinderen for rundt 2,5 min.
Før timeren når 02:30 min, gå sakte til eksperimentelle tanken og slipp fokal kvinnelige fra sylinderen ved å løfte det forsiktig rett ut av vannet, f.eks 02:15 min.
Merk: Her, eksakt tidspunkt avhengig av avstanden fra opererer datamaskinen til test tanken og bør fastsettes under tidligere testen kjører. Det er viktig å handle sakte og forsiktig å unngå understreker fisken. Siden fisk kan opptre veldig fort, det anbefales å ha en stoppeklokke for hånden når du slipper den kvinnelige å starte direkte måling association tid (se trinn 6.1).
Tilbake til drift datamaskinen. Observere fokal kvinnelige og har to stopwatches for hånden å måle association tid med hver virtuelle stimulans mannlig (se trinn 6.1).
Merk: Fokal hunnen er tillatt å svømme fritt og velge mellom både menn 5 min.
Slutte å måle association tid når timeren når 07:30 min. Oppføringen pause kjøres deretter i 1,5 min. Bruk pause håndtering tid, igjen, plassere fokus kvinnelige inne i sylinderen og skrive ned tiden for hver virtuelle mann på et dataark.
Merk: Etter pause, andre 07:30 minutter oppføring starter og fokal kvinnelige kan se begge menn i 02:30 minutter. Mannlige posisjon er nå slått mellom venstre og høyre til å kontrollere for en mulig side skjevhet i fokal kvinner (se trinn 6.3).
Før timeren når 11:30 min, slipper den fokal kvinnelige fra sylinderen. Mål association tid for de neste 5 min.
Slutte å måle association tid når timeren når 16:30 min. Oppføringen pause kjøres i 1 Bruk håndtering nå plassere fokal kvinnelige inne i sylinderen.
Skriv ned association ganger for andre måling. For hver mann, å oppsummere association ganger halvdel av første mate-valget test (før og etter menn ble slått). Beregne om fokal kvinnelige hadde en side og mann som ble foretrukket av fokal kvinnelige (se trinnene 6.1 til 6.3).
Merk: Det er ikke noe problem hvis pause er ferdig før beregningen er ferdig, siden du fortsetter til neste trinn må spillelisten når slutten og stanse.
Ordne spillelistene (gjør ikke lukke FishPlayer!) som vist i figur 5 (avhengig av gjeldende behandling) slik at tidligere foretrukne mann vil bli animert alene under observasjon perioden og tidligere ikke-foretrukne mannlige vil bli animert sammen med virtuelle modellen kvinnelige.
Merk: Endringer i spillelistene er ikke synlige for fokal kvinnelige.
Klikk spill for å fortsette den andre delen av eksperimentet og postene vil spilles fra topp til bunn starter med 10-min observasjon periode.
Merk: Under observasjon perioden, fokal kvinnelige fortsatt inne i sylinderen men kunne se begge presentasjonene.
Etter observasjon periode starter en pause på 0,5 min. Før timeren når 10:30 min, slipp den fokal kvinnelige fra sylinderen og starte den andre mate-valg teste med 5-min rekord for hver mann. Måle association tider for de neste 5 min.
Slutte å måle association tid når timeren når 15:30 min. Oppføringen pause vil Kjør i 1,5 min. sted fokal kvinnelige inne i sylinderen og skrive ned målt tiden for hver virtuelle mannlige.
Merk: Etter pause, neste 7:30 min oppføring, starter og fokal kvinnelige kan se begge menn (hvis stilling har igjen slått mellom venstre og høyre) 2,5 min.
Før timeren når 19:30 min, slipp fokal kvinnelige fra sylinderen og måle association tiden for de siste 5 minutter.
Slutte å måle association tid når timeren når 24:30 min og avslutte eksperimentet. Skriv ned association tider for både virtuelle menn og fortsette med analyse.

6. måleenhet

Måle association tid under først og den andre delen (før og etter stimuli er slått) av hver kompis-valget test, når den fokal kvinnelige kan velge mellom to menn.
Merk: Start måling når kvinnelige krysser linjen confining sonen valg med hodet og bløtdyr. Slutte å måle når hennes hode og bløtdyr er utenfor sonen valg.
Oppsummere association tid til hver mann i første og andre delen av en kompis-valget teste og avgjøre hvilken mann var foretrukket.
Merk: Den foretrukne mannlige bestemmes som fokal kvinnelige brukt mer enn 50% av den totale tiden hun tilbrakte i både valg soner i en kompis-valget test. For analyse, foreningen tid er ofte oversatt til preferanse score (relativ kompis-valget verdi), som er definert som tiden benyttet en fokal kvinne med en mannlig delt på tiden hun tilbrakte med både menn i sonene kompis-valget.
Beregne om fokal kvinner viser en side skjevhet under første mate-valget testen og utelate partisk kvinner fra den endelige analysen.
Merk: Fokal kvinner anses å være side-partisk hvis de brukte mer enn 90% av den totale tiden (begge halvdeler av første mate-valget test) i samme valg sonen, selv etter at mannlige stillingen ble slått. Hennes valg for en mann er da regnet som side partisk og rettssaken er avsluttet.
Måle hver fokal kvinnens standard lengde (SL).
Merk: For å unngå fisk blir understreket under eksperimenter, tas alltid mål etter avslutningen av en eksperimentell rettssak.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Etter protokollen brukte vi FishSim til å opprette datamaskinen animasjoner av virtuelle sailfin molly menn og kvinner. Vi ytterligere brukt verktøyene presentere animasjoner å leve fokus kvinner i binære valg situasjon å utføre et MCC eksperiment ifølge den eksperimentelle prosedyren beskrevet i figur 1 og trinn 5 av protokollen.

For å avgjøre om fokal kvinner kopieres valget av den virtuelle modell kvinnelige, målt vi fokal kvinnens association tid for hver mann i første og andre kompis-valget testen under forsøkene. Flere parametere analyseres vanligvis bruker association tiden i først og andre kompis-valget testen for hver behandling og kontroll for valg konsistens. Hvordan dataene analyseres er bundet ikke til en bestemt statistisk test men kan gjøres på forskjellige måter (f.eks parametrisk/parametriske tester, gjentatte measures ANOVA, statistiske modeller) og kan avhenge siste datastrukturen. For vår dataanalyse, brukte vi R 3.2.2⁶². Vi lastet rådata vi fikk våre eksperiment som R-koden vi brukte for vår analyse til Figshare (doi: 10.6084/m9.figshare.6792347).

I denne studien opprettet vi 15 ulike virtuelle modell kvinner med en gravid spot for behandling 1 og identiske 15 modell kvinner uten et sted for behandling 2. Alle modell kvinner hadde en virtuell standard lengde (SL) 50 mm. Relativ gravid spot området var 4,7% av hele kroppen overflaten (unntatt finnene; målt med ImageJ v1.51j8) for alle kvinner i behandling 1. Videre skapt vi 30 forskjellige virtuelle stimulans menn under kompis-valget tester, tillater for 15 unike mannlige stimuli motstandere. Stimulans menn hadde en virtuell SL mellom 41-45 mm. Vi utført 15 prøvelser for hver behandling og kontroll for valg konsistens. Vi testet totalt 55 live fokal kvinner etterkommer fra vill sailfin mollies fanget på Mustang øy nær Corpus Christi, TX, USA i 2014. Alle fokal kvinner var eldre voksne og bare testet en gang. To kvinner måtte være utelukket på grunn av tekniske problemer under testing. En kvinne ble utelukket fordi stress siden hun ikke acclimate til test situasjonen og var redd for å angi enten valg sonen. Kontrollen for siden skjevhet i fokal fisk (protokollen trinn 6.3) nødvendig at vi videre ekskluderer sju kvinner fra den endelige analysen på grunn av deres side skjevhet i første mate-valget testen. Sammen vi analyserte totalt n = 15 fokal kvinner for hver behandling og kontroll. Fokal kvinner hadde en gjennomsnittlig SL 32 + 5 mm i behandling 1, 33 ± 5 mm i behandling 2 og 33 ± 3 mm i kontrollen for valg konsistens. Vi sammenlignet standardlengde (SL) fokal kvinner over behandlinger og kontrollen med en Kruskal Wallis rang summen test for uavhengige data avslører at SL ikke skiller mellom behandlinger og kontroll (Kruskal Wallis rang summen test: n = 45, df = 2, χ²= 0.329, p = 0.848).

Parameteren viktigste målt i et MCC eksperiment er fokal kvinnens association tid for hver mann (protokollen trinn 6.1). Foreningen er en indirekte mål kvinnelige kompis preferanse i fisk⁶³^,⁶⁴^,⁶⁵^,⁶⁶ og veletablerte mål å bestemme kompis valg i sailfin mollies når ingen direkte kontakt er gitt¹²^,⁴⁸^,⁶¹^,⁶⁷^,⁶⁸. Hver behandling og kontroll brukt vi først association tid analysere om velge motivasjon differansen imellom kompis-valget tester. Velge motivasjon er definert som den totale tiden en fokal kvinnelig brukt i både valg soner i en kompis-valget test. Men gjenspeiler en endring i velger motivasjon ikke nødvendigvis en endring i preferanse for enten mannlige. Hvis velger motivasjon er signifikant forskjellig mellom de to Make-valg testene er det obligatorisk å bruke preferanse score i stedet for absolutte association tid, for fremme analyse å sikre sammenlignbarhet innenfor og mellom behandlinger (se protokollen trinn 6.2 ). I vår studie, velge motivasjon fokal kvinner før og etter observasjon av en virtuell modell kvinne seksuelt samarbeidsstil en mann ikke avvike i behandling 1 (Diversified signert rank test: n = 15, V = 44, p = 0.379) og kontrollen for valg konsistens ( Diversified signert rank test: n = 15, V = 42, p = 0,33). Imidlertid velge motivasjon var signifikant høyere etter observasjon av en virtuell modell kvinne uten gravid flekk seksuelt samspill med en mann i behandling 2 (Diversified signert rank test: n = 15, V = 22, p = 0,03).

De viktigste determinant av om MCC skjedde er en betydelig økning i tid brukt/preferanse score for den tidligere ikke-foretrukne mannlige fra første til andre kompis-valget teste²². Overført til en naturlig situasjon, øker en økning i tid med tidligere ikke-foretrukne mannlige, dermed sannsynligheten for at en kvinne vil mate med at hannen. Derfor sammenlignet viktigste analysen de absolutte gangene eller preferanse score for den tidligere ikke-foretrukne mannlige mellom to Make-valget testene. Denne analysen har gjøres separat for hver behandling og kontroll. Siden i vår undersøkelse, velge motivasjon forskjellig i behandling 2, brukte vi preferanse score for første ikke-foretrukne stimulans mannlige, i stedet for absolutte association tid, til å bestemme om disse resultatene endret mellom første og andre kompis-valg Test når offentlig informasjon ble gitt, sammenlignet med kontrollen behandling der offentlig informasjon var fraværende.

For dette passer vi en lineær blandet effekt (LME) modell med funksjonen lme fra "nlme" pakken⁶⁹ med preferanse score for den tidligere ikke-foretrukne mannlige (pref_NP) som den avhengige variabelen. Vi inkludert kompis-choice-test (Mtest: M1, M2) og behandling (behandling: spot, ingen sted, kontroll) som fast faktorer samt fokal kvinnens standard lengde (SL) som en justering kovariat. Kontoen for gjentatte measures design, var fokal kvinnelige identitet (ID) inkludert som en. Vi var spesielt interessert i om effekten av kompis-valget testen var forskjellig blant behandlinger; Derfor inkludert vi en interaksjon mellom kompis-valget test og behandling i modellen. Vi gjennomført to ortogonale sammenligninger for "behandling" bruker funksjonen kontraster⁷⁰. Vi setter kontraster modellen (1) å sammenligne kontrollen mot gjennomsnittet av alle behandlinger i som noen virtuelle modell kvinne ble presentert under observasjon [kontroll >> (spot, ingen spot)], og (2) å sammenligne behandling viser en virtuell modell kvinne med sted mot at uten et sted (spot >> ingen sted). En tomt de standardiserte residualene av en faktor mot montert verdien viste heteroscedasticity av gjenværende avvikene for "Mtest". Derfor inkludert vi en vekter funksjon bruker varIdent klassen av lme-funksjonen for å tillate ulik varians for hvert nivå av "Mtest"⁷¹^,⁷². Vi brukte R pakke 'phia'⁷³ for en stolpe hoc analyse med Holm-Bonferroni korreksjon i vesentlig grad av samhandling vilkårene. Vi inspiserte modell forutsetninger (Q/Q-plott, Rest, resterende mot montert verdier) for alle modeller visuelt⁷⁴. Vi sammenlignet videre distribusjon av resterende mot en normalfordeling bruker Shapiro-Wilk normalitet tester. Gitt p-verdiene ble vurdert betydelig hvis p ≤ 0,05.

Resultatene av denne analysen er gitt i figur 7A og tabell 1 og 2. Vi fant en betydelig interaksjon mellom M2 og kontrast "[kontroll >> (spot, ingen spot)]" for preferanse scorene til den tidligere ikke-foretrukne mannlige (LME: df = 42, t =-2.74, p = 0,009). Imidlertid ble preferanse score ikke påvirket av fokal kvinnelige SL. Videre post hoc analyse av samhandling begrepet viste en betydelig forskjell preferanse score av tidligere ikke-foretrukne hannen i M2 i behandling 1 (spot: df = 1, χ² = 30.986, p < 0,001) og behandling 2 (ingen sted: df = 1, χ² = 19.957, p < 0,001), men ikke for kontrollen (χ²-teste: df = 1, χ² = 2.747, p = 0.097). Her viser våre resultater at som spådd for MCC, preferanse score for den tidligere ikke-foretrukne virtuelle mannlige betydelig økt fra M1 til M2 etter fokal kvinner hadde blitt presentert med simulert kompis valg av en virtuell modell kvinne. Vi fant denne effekten i begge behandlinger, men ikke i kontrollen for valg konsistens. I stedet i kontrollen der ingen modell kvinnelige var tilstede under observasjon perioden var fokal kvinner konsekvent i sin kompis valg for en mannlig.

Faktorer	Lavere	Anslag	Øvre	SE	DF	t-verdien	p-verdien
(Fange)	0.046	0.339	0.632	0.145	42	2,336	0.024
M2	0.207	0.296	0.384	0.044	42	6.750	< 0,001
Kontrollere → (spot, ingen sted)	-0.041	-0.012	0.017	0.014	41	-0.852	0,4
Spot → ingen sted	-0.093	-0.043	0.008	0.025	41	-1,715	0.094
SL	-0.012	-0.003	0.006	0.004	41	-0.747	0.459
M2 x [kontroll → (spot, ingen spot)]	-0.148	-0.085	-0.023	0.031	42	-2,743	0,009
M2 x (spot → ingen sted)	-0.067	0.042	0,15	0.054	42	0.777	0.441

Tabell 1. LME estimater for effekter på preferanse score for den tidligere ikke-foretrukne virtuelle mannlige. Preferanse score for tidligere ikke-foretrukne virtuelle mannlige stimulans var den avhengige variabelen gjennom. Gitt er estimater ± standardfeil og nederste/øverste konfidensintervaller, frihetsgrader, t-verdier og p-verdier for hver fast faktor. Skjæringspunkt estimater representerer grand gjennomsnittet av alle behandlinger. Ortogonale sammenligninger av behandlinger gitt. Hvis behandlinger kombineres i parentes, brukes mener verdiene av disse behandlingene i sammenligninger. Kategorien skjæringspunkt referanse for faktor "M2" er "M1". Betydelig p-verdier (p < 0,05) trykkes i fet. M1 = første mate-valget test, M2 = andre kompis-valget test, SL = standard lengde fokal kvinner. 90 observasjoner med n = 15 fokal kvinner per behandling.

Tilfeldige faktorer	Avvik	SD
ID ((skjæringspunkt))	1.464x10^-10	1.21x10^-5
Gjenværende	1.859x10^-2	0.1364

Tabell 2. LME varians komponenter for fokal kvinnelige ID. Varians og standardavvik for tilfeldig effekten "fokal kvinnelige ID" og resterende er gitt.

Figur 7: resultatene av virtuelle MCC eksperimentere manipulere modell kvinnelige kvalitet visuelle fravær eller tilstedeværelse av en gravid plass. (A) preferanse score for (tidligere) ikke-foretrukne virtuelle stimulans mannlige M1 og M2 både behandling og kontroll. (B) endre rekkefølge fra M1 til M2 (kopierer score) for den tidligere ikke-foretrukne virtuelle mannlige behandlinger og kontrollen. Den stiplede linjen viser ingen endring i preferanse, positive verdier viser en økning i preferanse og negative verdier viser en nedgang i preferanse. Grå prikker i A og B skildre rådata om hver fokal hunn. (C) antall kompis-valget reversering i M2 for hver behandling og kontroll. M1 = første mate-valget test, M2 = andre kompis svaralternativer, ns = ikke betydelig, * = p < 0,05, ** = p < 0,01, *** = p < 0,001. N = 15 for både behandling og kontroll. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

For å få tilleggsinformasjon om en kopiering effekt kan være mer eller mindre sterk avhengig av respektive behandling, var en sammenligning mellom å kopiere score og antall kompis-valget reversering mellom de ulike behandlingene og kontroll gjennomført. Derfor analysert vi videre om kopiering score for den tidligere ikke-foretrukne mannlige var annerledes over behandlinger. Kopiering poengsum for en mannlig beskriver endringen i kvinnelige preferanse for en mann fra første til andre kompis-valget test. Kopiering score er definert av preferanse score på en hann i andre kompis-valget test minus poeng av at samme mannlige første mate-valget testen. Kopiering score mellom -1 og 1, og kan enten være positive eller negative verdier som negative verdier beskriver en nedgang i preferanse og positive verdier en økning i preferanse for at hannen. Her vi passer en LME med kopiering score (copy_NP) som den avhengige variabelen, behandling som en fast faktor, fokal kvinnelige SL som en justering kovariat og fokal kvinnens spot område som en tilfeldig faktor. Her, gjennomførte vi samme to ortogonale sammenligninger for "behandling" som beskrevet ovenfor.

Som vi viser i figur 7B og 3 og 4, fant vi en betydelig høyere kopiering score for den tidligere ikke-foretrukne mannlige behandlinger med en virtuell modell kvinne forhold til kontrollen (LME: df = 20, t =-2.833, p = 0.01), men ingen betydelig forskjellen mellom behandlinger (LME: df = 20, t = 0.618, p = 0.544). Kopiering score ble ikke påvirket av fokal kvinnelige SL.

Fast faktorer	Lavere	Anslag	Øvre	SE	DF	t-verdien	p-verdien
(Fange)	-0.889	-0.081	0.727	0.389	21	-0.208	0.837
Kontrollere → (spot, ingen sted)	-0.153	-0.088	-0.023	0.031	20	-2.833	0,01
Spot → ingen sted	-0.079	0.033	0.146	0.054	20	0.618	0.544
SL	-0.013	0,011	0.035	0,011	20	0.991	0.333

Tabell 3. LME estimater for effekter på kopiering score for den tidligere ikke-foretrukne virtuelle mannlige. Kopierer score for tidligere ikke-foretrukne virtuelle mannlige stimulans var den avhengige variabelen gjennom. Gitt er estimater ± standardfeil og nederste/øverste konfidensintervaller, frihetsgrader, t-verdier og p-verdier for hver fast faktor. Skjæringspunkt estimater representerer grand gjennomsnittet av alle behandlinger. Ortogonale sammenligninger av behandlinger gitt. Hvis behandlinger kombineres i parentes, brukes mener verdiene av disse behandlingene i sammenligninger. Betydelig p-verdier (p ≤ 0,05) trykkes i fet. SL = standard lengde fokal kvinner. 45 observasjoner med n = 15 fokal kvinner per behandling.

Tilfeldige faktorer	Avvik	SD
spot_area ((skjæringspunkt))	0.028	0.166
Gjenværende	0.075	0.275

Tabell 4. LME varians komponenter for kvinnelige spot satsningsområde. Varians og standardavvik for tilfeldig effekt "spot_area" og resterende gis.

I tillegg testet vi om antall fokal kvinner som tilbakeført deres første kompis preferanse i M2 skilte seg over behandlinger. Make-valget reversering er definert som om det er en endring i en mann (fra mindre enn 50% mer enn 50% av tiden i både valg soner) foretrekker fra første til andre kompis-valget test. Make-valget reversering regnes som et "ja" (preferanse for en mann har endret) eller "Nei" (preferanse for en mann ikke endret). Her vi utført et innlegg hoc parvis G-test med R pakke 'RVAideMemoire'⁷⁵ med korreksjon for flere tester. Som vi viser i figur 7C, elleve av 15 fokal kvinner reversert selvvalgt kompis i behandling 1 og ti kvinner reversert selvvalgt kompis i behandling 2. På den annen side, ble bare to reversering observert i kontrollen. Dermed antall fokal kvinner som tilbakeført sine første kompis valg for den tidligere ikke-foretrukne mannlige i M2 ble betydelig større i begge behandlinger sammenlignet med kontrollen (innlegget hoc parvis G-test: flekk g. kontroll, p = 0,002; ingen flekk g. kontroll, p = 0.003) men ikke signifikant forskjellig mellom behandlinger 1 og 2 (Post-hoc parvis G-test: flekk g. ingen sted, p = 0.69).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Gravid stedet i sailfin molly kvinner ble tidligere beskrevet for å tjene som et middel for fruktbarhet annonse mot conspecific menn⁵⁹^,⁶⁰. Om en gravid plass kan også gi informasjon til conspecific kvinner i sammenheng valgfrihet kompis hadde ikke blitt testet så langt. Sak studien undersøkte vi potensielle rolle en gravid plass som en kilde til offentlig informasjon for å observere conspecific kvinner i konteksten av MCC. Vår studie viser at gravid stedet synes å ikke være et tegn på modellen kvinnelige kvalitet for live fokal kvinner når beslutter å kopiere kompis valg av en virtuell modell kvinne for en virkelig mann. Fokal kvinner kopieres valget av en virtuell modell kvinne for en tidligere ikke-foretrukne virtuelle mannlige uansett om den modell kvinnelige hadde en gravid spot eller ikke. Vi fant ingen forskjell i kopiere score eller antall kompis-valget reversering mellom to behandlinger, som indikerer at kopiering effekten var også like sterk om den modell kvinnelige hadde en gravid spot eller ikke. Når ingen offentlig informasjon ble gitt i kontrollen (ingen modell kvinne stede), var fokal kvinner konsekvent i selvvalgt kompis. Dette støtter at observert endring av preferanse i behandlinger kan forklares ved tilstedeværelse av virtuelle modell kvinnen, nok offentlig informasjon for kopiering kompis valg av andre.

Selv om de generelle tilstedeværelse og omfanget av gravid stedet anses å være knyttet til den kvinnelige reproduktive syklusen, med stedet er største før fødsel og minste eller mangler etter fødselen⁶⁰, systematisk visuelle observasjoner av den utvikling av gravid stedene i enkelte kvinner er fremdeles mangler. Videre variasjon i gravid størrelsen kan være høy mellom individuelle kvinner med flekker være helt fraværende i moden, gravid kvinner⁶⁰. Selv om sailfin molly kvinner er mest mottakelig kort etter fødsel⁵⁹^,⁷⁶, er de i stand til å lagre sæd for flere måneder⁵⁷. Derfor bør kvinner alltid være kresen for beste kvalitet make. Med hensyn til vår studie på MCC og testet hypoteser, vi konkludere med at en gravid stedet ikke er en gyldig indikator på modellen kvinnelige kvalitet å observere conspecific kvinner. Informasjon om en modell kvinne som en observere kvinne kan muligens få reproduktive staten synes å ikke være viktig i beslutningen om å kopiere hennes valg eller ikke minst blant sailfin mollies.

Spesielt viser vår studie en svært standardisert prosedyre visuelle manipulering av offentlige informasjonen i MCC eksperimenter ved hjelp av dataanimert fisk. I motsetning til en tidligere studie av Benson⁷⁷, som injiseres levende fisk med tatovering blekk å manipulere gravid flekker, gir våre metoden et fullstendig non-invasiv alternativ for visuell manipulasjon. Vi beskrevet i detalj fremgangsmåten på hvordan å lage og animere virtuelle sailfin mollies i FishSim. Vi viste videre hvordan dataanimasjon kan brukes til å vedta den eksperimentelle prosedyren av en klassiker MCC eksperimentere med virtuelle fisk for presentasjonen mot live-test fisk i binære valg situasjon.

Etter protokollen identifisere vi flere avgjørende skritt som trenger spesiell oppmerksomhet å sikre riktig behandling av våre verktøyene og suksessen av eksperimentet. Siden datamaskinen animasjoner opprettes og presentert ved hjelp av datamaskiner og enheter som dataskjermer, tekniske utstyret skal alltid være god nok til å sikre en jevn behandling av den generelle arbeidsflyten og, viktigst, avspilling av de animasjon (trinn 2, 3 og 5). Når du bruker to eller flere skjermer for presentasjon av stimuli, bør deres tekniske spesifikasjoner være identiske. Når du bruker vår programvare, angi skjermoppløsningen bør alltid være at presentasjonen skjermer (se trinn 1.2.1.). Innstilling scenen (trinn 1.2.) samt design (trinn 1.3. og 1,4.) og animasjon (trinn 2) virtuell stimuli bør alltid gjøres på en skjerm senere brukes til stimulans presentasjon under eksperimenter for å sikre riktige dimensjonene.

I denne protokollen, vi konsentrere oss om de nødvendige skritt for å lage ett sett med fisk stimuli (trinn 1.3. og 1,4.) for bruk i en prøveversjon av en behandling (trinn 5). Her, ønsker vi å peke ut at det er viktig å opprette flere ulike fisk stimuli og/eller animasjoner til pseudoreplication¹⁵^,⁷⁸^,⁷⁹ som påvirker mulig tolkning av data innhentet under eksperimenter. Med våre verktøyene er det enkelt å opprette ulike fisk stimuli tilbyr muligheter til å bruke et unikt sett av stimuli for hvert eksperimentelle forsøk. Samlet antall stimuli nødvendig, avhenger av den tiltenkte utvalgsstørrelsen for hver behandling (se "Representative resultater" avsnitt for informasjon om vår studie).

Med våre toolchain ønsket vi å tilby en rask og lett å lage animasjonen prosessen ved hjelp av en video spillkontroller (trinn 2). Dermed genereres generelle svømming virkemåten til virtuelle fisken automatisk, basert på videoer av live sailfin mollies⁸⁰. Svømming atferd (inkludert bevegelse av finnene og gonopodium) er derfor innstilt til bruk med virtuelle stimuli av sailfin mollies i spesielle og lever fisk generelt. Bortsett fra lever fisk gir et ekstra mal for et Trepigget Stingsild tilleggsfunksjoner for artsspesifikke bevegelse, som heve/senke av rygg- og ventrale spines.

Animasjon funksjoner er levert av våre verktøyene kan ikke være tilstrekkelig for hver behavioral mønster og fiskearter. Dette, derimot, er opp til brukeren og avhenger testet problemstillingen. Videre trenger animasjon med FishSteering (trinn 2) litt øvelse på forhånd for å få vant til funksjoner av gaming kontrolleren. Derfor er animasjonen prosessen sannsynligvis det mest tidkrevende trinnet av protokollen. En kontroller av et annet merke kan brukes her men funksjonaliteten kanskje ikke så glatt og funksjonene knappen (som angitt i brukerhåndboken) kan være annerledes eller helt fraværende. Under animasjon prosessen, kan bare en funksjon av en virtuell stimulans (f.eks posisjon, svømmeføtter, gonopodium) animeres samtidig. Først kan svømming bevegelse (posisjon) og etterpå flere funksjoner (f.eks svømmeføtter) legges uavhengig. Det anbefales at du lagrer hvert trinn separat. Dette har fordelen at brukeren har mulighet til å komme tilbake til en tidligere versjon av animasjonen til å endre en bestemt funksjon, for eksempel holde svømming banen konstant men endre ryggfinnen bevegelsen i forhold til forrige versjon. Spesielt når animere flere fisk (trinn 2.2.), rekkefølgen i hvilken fisk stimuli er animert er svært viktig og må bestemmes på forhånd. Her kan det være lurt å henvise til biologi av testet arter. I vår studie simulert vi frieri atferden til sailfin mollies der en hann er vanligvis etter en kvinnelig⁸¹. Derfor vi først opprettet svømming banen til den virtuelle kvinnelige og lagt til banen for den virtuelle mannlige ved å følge kvinnelige.

Når du kjører den eksperimentelle prosedyren (trinn 5) er timingen avgjørende for suksess for eksperimentet. Tider / varigheter vi omtales i protokollen (trinn 5) fra tidligere studier med sailfin mollies. De bør betraktes som forslag og er ikke forpliktet for generelle suksessen til den eksperimentelle, men bør likevel være tett fulgt under prosedyren. Akklimatisering tid kan variere mellom fiskearter og selv personer og skal normalt være så lenge fokal fisken må utforske hele testen tanken og acclimate til sine nye omgivelser. Vi bestemt riktig pause varighet lengde i treningen går av den eksperimentelle prosedyren. Pause bør være minst så lang som tiden det tar for fangst med sylinderen, samt gå til og fra test tank og operative datamaskinen å slippe fisken fra sylinderen. Her varierer ganger muligens avhengig av bestemt eksperimentelle situasjonen i hver lab og de testede fiskene. I alle fall eksperimentator kan individuelt endre tid / varighet enten ved sette en annen i FishPlayer (se trinn 3.1. 3.) eller ved å opprette animasjonssekvenser med en annen lengde (se trinn 2.1).

Eksperimentator kan forbedre den målestokk association tid for hver kompis-valget test ved å implementere en automatisert sporingssystem, men det må være i stand til sporing i sanntid. Her, vi ønsker også å påpeke at det er ingen mulighet for å ha en blind observatør og dermed blind analyse når du følger fremgangsmåten for å teste MCC. Siden eksperimentator ikke vet hvilke virtuelle mannlige stimulans vil bli foretrukket av fokal kvinnelige før testing, han eller hun trenger å være klar over fokal fiskens valg for å endre rekkefølgen på animasjonssekvenser tilsvarende (se trinn 3.2 og 5.10).

Protokollen som beskrives her gjelder vår studie design på MCC i sailfin mollies. Men kan verktøyene også brukes i kombinasjon med andre eksperimentell design med opptil fire skjermer for presentasjon. Generelt, animasjon dataverktøy tilbyr et bredt utvalg av løsninger for å studere ulike spørsmål om fisken atferd som kompis valg, shoaling beslutninger eller rovdyr-byttedyr oppdagelsen, bruker kunstig visuelle stimuli. De generelle tekniske og konseptuelle betraktninger for bruk av dataanimasjon i dyr opptreden forskning bør vurderes nøye før du bruker den i eksperimenter²^,¹⁵. Viktigst for beslutningen om datamaskinen animasjon tilnærminger kan implementeres i forskning gjelder visuelle egenskapene til de testede Fiskene og om den reagerer naturlig mot virtuelle stimuli presentert på skjermen skjermene. Spesielt når du tester effekten av fargen aspekter, bør det bemerkes at skjermen skjermene bare viser farger som RGB-verdier, og at dette kan hindre eller begrense forskning muligheter, selv om RGB fargeutskrift kan faktisk være justert⁸². For enkelte fiskearter, kan en begrensning sikkert være at skjermer ikke avgir UV bølgelengder eller, på den annen side, visse overvåke typer svært polarisert som kan være en begrensning med fisk være følsomme for polarisert lys for eksempel i spørsmål kompis valg⁸³. Derfor er en validering for effektiviteten av presentert stimuli som datamaskinen animasjoner nødvendig før testing noen hypoteser²^,¹²^,¹⁵^,⁸⁴^,⁸⁵.

I fremtiden, nye utbygginger i dyr sporing og handling anerkjennelse kan gjøre det mulig å lage interaktive virtuelle stimuli som reagere i sanntid mot levende fisk og simulere tilsvarende oppførsel å massivt øke realismen for å observere fisk ⁸⁶. takket være modularitet av underliggende ROS, eksterne enheter som kameraer kan bli integrert i verktøyene, forutsatt at du har tilstrekkelig kunnskaper om programmering. En første vellykkede forsøk viste at FishSim kan generelt brukes til å simulere interaktive virtuelle fisk stimuli ved forlengelse av en 3D sanntid sporing systemet⁸⁷^,⁸⁸^,⁸⁹. Under vitenskap kommunikasjon arrangementet "Molly vet best" (https://virtualfishproject.wixsite.com/em2016-fisch-orakel), var vi i stand til å demonstrere at virtuelle fisk kan programmeres til å følge levende fokal fisk på skjermen og utføre frieri atferd Ifølge en forhåndsdefinert algoritme. Videre kan slike sanntid sporingssystemer brukes til å måle association tid automatisk for å forbedre eksperimentelle prosedyren. Denne funksjonen er ikke inkludert i gjeldende versjon av FishSim men kan fremtidig utvikling.

I konklusjonen, er bruk av dataanimasjon i dyr opptreden forskning en lovende tilnærming når konvensjonelle metoder krever invasiv behandling av bo dyrene å manipulere uttrykk for en visuell personlighetstrekk eller opptreden mønster. Manipulere datamaskinen animasjoner gir en høy grad av kontroll og standardisering sammenlignet med live-test fisk, spesielt siden den tilbyr også løsninger for å manipulere atferd som er svært begrenset eller umulig i levende fisk. Videre, i tråd med 3Rs-prinsippet og lignende retningslinjer for bruk av dyr i forskning og undervisning⁹⁰^,⁹¹, denne teknikken har potensial til å "redusere" og "Erstatt" live test dyr også for å "forbedre" eksperimentelle prosedyrer i forskning.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Forfatterne ikke avsløre.

Acknowledgments

Dette arbeidet ble støttet av Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG (WI 1531/12-1 KW og SG) og KU 689/11-1 KDK, KM og JMH. Vi oppriktig takk DAAD stige Tyskland programmet gir og organisere en undervisning forskning internship mellom SG og DB (finansiering-ID: 57346313). Vi er takknemlige for Mitacs for finansiering DB med en stige-Globalink forskning Internship Award (FR21213). Vi takker Aaron Berard for inviterer oss til å introdusere FishSim JoVE lesere og Alisha DSouza samt tre anonyme vurderinger for deres verdifulle kommentarer på en tidligere versjon av manuskriptet.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Hardware
2x 19" Belinea LCD displays	Belinea GmbH, Germany	Model 1970 S1-P	1280 x 1024 pixels resolution
1x 24" Fujitsu LCD display	Fujitsu Technology Solutions GmbH, Germany	Model B24-8 TS Pro	1920 x 1080 pixels resolution
Computer			Intel Core 2 Quad CPU Q9400 @ 2.66GHz x 4, GeForce GTX 750 Ti/PCIe/SSE2, 7.8 GiB memory, 64-bit, 1TB; keyboard and mouse
SONY Playstation 3 Wireless Controller	Sony Computer Entertainment Inc., Japan	Model No. CECHZC2E	USB-cable for connection to computer
Glass aquarium			100 cm x 40 cm x 40 cm (L x H x W)
Plexiglass cylinder	custom-made		49.5 cm height, 0.5 cm thickness, 12 cm diameter; eight small holes (approx. 5 mm diameter) drillt close to the end of the cylinder lower the amount of water disturbance while releasing the fish
Gravel
2x OSRAM L58W/965	OSRAM GmbH, Germany		Illumination of the experimental setup
2x Stopwatches
Name	Company	Catalog Number	Comments
Software
ubuntu 16.04 LTS			Computer operating system; Download from: https://www.ubuntu.com/
FishSim Animation Toolchain v.0.9			Software download and user manual (PDF) from: https://bitbucket.org/EZLS/fish_animation_toolchain
GIMP Gnu Image Manipulation Program (version 2.8.22)			Download from: https://www.gimp.org/

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

Witte, K., Gierszewski, S., Chouinard-Thuly, L. Virtual is the new reality. Current Zoology. 63 (1), 1-4 (2017).
Chouinard-Thuly, L., et al. Technical and conceptual considerations for using animated stimuli in studies of animal behavior. Current Zoology. 63 (1), 5-19 (2017).
Basolo, A. L. Female preference for male sword length in the green swordtail, Xiphophorus helleri (Pisces: Poeciliidae). Animal Behaviour. 40 (2), 332-338 (1990).
Rosenthal, G. G., Evans, C. S. Female preference for swords in Xiphophorus helleri reflects a bias for large apparent size. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 95 (8), 4431-4436 (1998).
Schlupp, I., Waschulewski, M., Ryan, M. J. Female preferences for naturally-occurring novel male traits. Behaviour. 136 (4), 519-527 (1999).
Campbell, M. W., Carter, J. D., Proctor, D., Eisenberg, M. L., de Waal, F. B. M. Computer animations stimulate contagious yawning in chimpanzees. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 276 (1676), 4255-4259 (2009).
Woo, K. L., Rieucau, G. The importance of syntax in a dynamic visual signal: recognition of jacky dragon displays depends upon sequence. Acta Ethologica. 18 (3), 255-263 (2015).
Balzarini, V., Taborsky, M., Villa, F., Frommen, J. G. Computer animations of colour markings reveal the function of visual threat signals in Neolamprologus pulcher. Current Zoology. 63 (1), 45-54 (2017).
Tedore, C., Johnsen, S. Visual mutual assessment of size in male Lyssomanes viridis jumping spider contests. Behavioral Ecology. 26 (2), 510-518 (2015).
Watanabe, S., Troje, N. F. Towards a “virtual pigeon”: a new technique for investigating avian social perception. Animal Cognition. 9 (4), 271-279 (2006).
Culumber, Z. W., Rosenthal, G. G. Mating preferences do not maintain the tailspot polymorphism in the platyfish Xiphophorus variatus. Behavioral Ecology. 24 (6), 1286-1291 (2013).
Gierszewski, S., Müller, K., Smielik, I., Hütwohl, J. -M., Kuhnert, K. -D., Witte, K. The virtual lover: variable and easily guided 3D fish animations as an innovative tool in mate-choice experiments with sailfin mollies - II. Validation. Current Zoology. 63 (1), 65-74 (2017).
Thurley, K., Ayaz, A. Virtual reality systems for rodents. Current Zoology. 63 (1), 109-119 (2017).
Stowers, J. R., et al. Virtual reality for freely moving animals. Nature. 14 (10), 995 (2017).
Powell, D. L., Rosenthal, G. G. What artifice can and cannot tell us about animal behavior. Current Zoology. 63 (1), 21-26 (2017).
Müller, K., Smielik, I., Hütwohl, J. -M., Gierszewski, S., Witte, K., Kuhnert, K. -D. The virtual lover: variable and easily guided 3D fish animations as an innovative tool in mate-choice experiments with sailfin mollies-I. Design and implementation. Current Zoology. 63 (1), 55-64 (2017).
Veen, T., et al. anyFish: an open- source software to generate animated fish models for behavioural studies. Evolutionary Ecology Research. 15 (3), 361-375 (2013).
Ingley, S. J., et al. anyFish 2. 0: An open-source software platform to generate and share animated fish models to study behavior. SoftwareX. 3, 13-21 (2015).
Bakker, T. C. M., Pomiankowski, A. The genetic basis of female mate preferences. The Journal of Evolutionary Biology. 8 (2), 129-171 (1995).
Andersson, M., Simmons, L. W. Sexual selection and mate choice. Trends in Ecology & Evolution. 21 (6), 296-302 (2006).
Danchin, É, Giraldeau, L. -A., Valone, T. J., Wagner, R. H. Public information: From nosy neighbors to cultural evolution. Science. 305 (5683), 487-491 (2004).
Pruett-Jones, S. Independent Versus Nonindependent Mate Choice: Do Females Copy Each Other? The American Naturalist. 140 (6), 1000-1009 (1992).
Witte, K., Kniel, N., Kureck, I. M. Mate-choice copying: Status quo and where to go. Current Zoology. 61 (6), 1073-1081 (2015).
Witte, K., Nöbel, S. Learning and Mate Choice. Fish Cognition and Behavior. Brown, C., Laland, K. N., Krause, J. , Blackwell Publishing Ltd. 81-107 (2011).
Waynforth, D. Mate Choice Copying in Humans. Human nature. 18 (3), 264-271 (2007).
Galef, B. G., White, D. J. Evidence of social effects on mate choice in vertebrates. Behavioural Processes. 51 (1-3), 167-175 (2000).
Kniel, N., Dürler, C., Hecht, I., Heinbach, V., Zimmermann, L., Witte, K. Novel mate preference through mate-choice copying in zebra finches: sexes differ. Behavioral Ecology. 26 (2), 647-655 (2015).
Kniel, N., Schmitz, J., Witte, K. Quality of public information matters in mate-choice copying in female zebra finches. Frontiers in Zoology. 12, 26 (2015).
Kniel, N., Müller, K., Witte, K. The role of the model in mate-choice copying in female zebra finches. Ethology. 123 (6-7), 412-418 (2017).
Mery, F., et al. Public Versus Personal Information for Mate Copying in an Invertebrate. Current Biology. 19 (9), 730-734 (2009).
Dagaeff, A. -C., Pocheville, A., Nöbel, S., Loyau, A., Isabel, G., Danchin, E. Drosophila mate copying correlates with atmospheric pressure in a speed learning situation. Animal Behaviour. 121, 163-174 (2016).
Monier, M., Nöbel, S., Isabel, G., Danchin, E. Effects of a sex ratio gradient on female mate-copying and choosiness in Drosophila melanogaster. Current Zoology. 64 (2), 251-258 (2018).
Dugatkin, L. A., Godin, J. -G. J. Reversal of female mate choice by copying in the guppy (Poecilia reticulata). Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 249, 179-184 (1992).
Widemo, M. S. Male but not female pipefish copy mate choice. Behavioral Ecology. 17 (2), 255-259 (2006).
Heubel, K. U., Hornhardt, K., Ollmann, T., Parzefall, J., Ryan, M. J., Schlupp, I. Geographic variation in female mate-copying in the species complex of a unisexual fish, Poecilia formosa. Behaviour. 145 (8), 1041-1064 (2008).
Bierbach, D., et al. Male fish use prior knowledge about rivals to adjust their mate choice. Biology Letters. 7 (3), 349-351 (2011).
Munger, L., Cruz, A., Applebaum, S. Mate choice copying in female humpback limia (Limia nigrofasciata, family Poeciliidae). Ethology. 110 (7), 563-573 (2004).
Frommen, J. G., Rahn, A. K., Schroth, S. H., Waltschyk, N., Bakker, T. C. M. Mate-choice copying when both sexes face high costs of reproduction. Evol Ecol. 23 (3), 435-446 (2009).
Witte, K., Ryan, M. J. Mate choice copying in the sailfin molly, Poecilia latipinna, in the wild. Animal Behaviour. 63 (5), 943-949 (2002).
Goulet, D., Goulet, T. L. Nonindependent mating in a coral reef damselfish: evidence of mate choice copying in the wild. Behavioral Ecology. 17 (6), 998-1003 (2006).
Alonzo, S. H. Female mate choice copying affects sexual selection in wild populations of the ocellated wrasse. Animal Behaviour. 75 (5), 1715-1723 (2008).
Godin, J. -G. J., Hair, K. P. E. Mate-choice copying in free-ranging Trinidadian guppies (Poecilia reticulata). Behaviour. 146, 1443-1461 (2009).
Nordell, S. E., Valone, T. J. Mate choice copying as public information. Ecology Letters. 1 (2), 74-76 (1998).
Vukomanovic, J., Rodd, F. H. Size-Dependent Female Mate Copying in the Guppy (Poecilia reticulata): Large Females are Role Models but Small Ones are not. Ethology. 113 (6), 579-586 (2007).
Dugatkin, L. A., Godin, J. -G. J. Female mate copying in the guppy (Poecilia reticulata): age-dependent effects. Behavioral Ecology. 4, 289-292 (1993).
Amlacher, J., Dugatkin, L. A. Preference for older over younger models during mate-choice copying in young guppies. Ethology Ecology & Evolution. 17 (2), 161-169 (2005).
Hill, S. E., Ryan, M. J. The role of model female quality in the mate choice copying behaviour of sailfin mollies. Biology Letters. 2 (2), 203-205 (2006).
Gierszewski, S., Keil, M., Witte, K. Mate-choice copying in sailfin molly females: public information use from long-distance interactions. Behavioral Ecology and Sociobiology. 72 (2), 26 (2018).
Schlupp, I., Marler, C., Ryan, M. J. Benefit to male sailfin mollies of mating with heterospecific females. Science. 263 (5145), 373-374 (1994).
Schlupp, I., Ryan, M. J. Male sailfin mollies (Poecilia latipinna) copy the mate choice of other males. Behavioral Ecology. 8 (1), 104-107 (1997).
Witte, K., Ryan, M. J. Male body length influences mate-choice copying in the sailfin molly Poecilia latipinna. Behavioral Ecology. 9 (5), 534-539 (1998).
Witte, K., Ueding, K. Sailfin molly females (Poecilia latipinna) copy the rejection of a male. Behavioral Ecology. 14 (3), 389-395 (2003).
Verzijden, M. N., ten Cate, C., Servedio, M. R., Kozak, G. M., Boughman, J. W., Svensson, E. I. The impact of learning on sexual selection and speciation. Trends in Ecology & Evolution. 27 (9), 511-519 (2012).
Varela, S. A. M., Matos, M., Schlupp, I. The role of mate-choice copying in speciation and hybridization. Biological Reviews. 93 (2), 1304-1322 (2018).
Nöbel, S., Danchin, E., Isabel, G. Mate-copying for a costly variant in Drosophila melanogaster females. Behavioral Ecology. , ary095 (2018).
Norazmi-Lokman, N. H., Purser, G. J., Patil, J. G. Gravid Spot Predicts Developmental Progress and Reproductive Output in a Livebearing Fish, Gambusia holbrooki. PLoS One. 11 (1), e0147711 (2016).
Constantz, G. D. Reproductive biology of poeciliid fishes. Ecology and Evolution of livebearing fishes (Poeciliidae). Meffe, G. K., Snelson, F. F. , Prentice Hall. 33-50 (1989).
Peden, A. E. Variation in Anal Spot Expression of Gambusiin Females and Its Effect on Male Courtship. Copeia. 1973 (2), 250-263 (1973).
Farr, J. A., Travis, J. Fertility Advertisement by Female Sailfin Mollies, Poecilia latipinna (Pisces: Poeciliidae). Copeia. 1986 (2), 467-472 (1986).
Sumner, I. T., Travis, J., Johnson, C. D. Methods of Female Fertility Advertisement and Variation among Males in Responsiveness in the Sailfin Molly (Poecilia latipinna). Copeia. 1994 (1), 27-34 (1994).
Witte, K., Noltemeier, B. The role of information in mate-choice copying in female sailfin mollies (Poecilia latipinna). Behavioral Ecology and Sociobiology. 52 (3), 194-202 (2002).
R Development Core Team. R: a language and environment for statistical computing. , Available from: http://www.r-project.org (2015).
Bischoff, R. J., Gould, J. L., Rubenstein, D. I. Tail size and female choice in the guppy (Poecilia reticulata). Behavioral Ecology and Sociobiology. 17 (3), 253-255 (1985).
Forsgren, E. Predation Risk Affects Mate Choice in a Gobiid Fish. The American Naturalist. 140 (6), 1041-1049 (1992).
Berglund, A. Risky sex: male pipefishes mate at random in the presence of a predator. Animal Behaviour. 46 (1), 169-175 (1993).
Kodric-Brown, A. Female choice of multiple male criteria in guppies: interacting effects of dominance, coloration and courtship. Behavioral Ecology and Sociobiology. 32 (6), 415-420 (1993).
Witte, K., Klink, K. B. No pre-existing bias in sailfin molly females, Poecilia latipinna, for a sword in males. Behaviour. 142 (3), 283-303 (2005).
Nöbel, S., Witte, K. Public Information Influences Sperm Transfer to Females in Sailfin Molly Males. PLoS One. 8 (1), e53865 (2013).
Pinheiro, J., Bates, D., DebRoy, S., Sarkar, D., Team, R. C. nlme: Linear and Nonlinear Mixed Effects Models. , Available from: http://cran.r-project.org/package=nlme (2015).
Crawley, M. J. The R Book. , John Wiley & Sons, Ltd. (2007).
Pinheiro, J. C., Bates, D. M. Mixed-Effects Models in S and S-PLUS. , Springer-Verlag. New York. (2000).
Zuur, A., Ieno, E. N., Walker, N., Saveliev, A. A., Smith, G. M. Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R. , Springer. New York. (2009).
De Rosario-Martinez, H. phia: Post-Hoc Interaction Analysis. , Available from: https://cran.r-project.org/web/packages/RVAideMemoire (2015).
Korner-Nievergelt, F., Roth, T., von Felten, S., Guélat, J., Almasi, B., Korner-Nievergelt, P. Bayesian Data Analysis in Ecology Using Linear Models with R, BUGS, and Stan. , Elsevier Science. (2015).
Hervé, M. RVAideMemoire: Testing and Plotting Procedures for Biostatistics. , Available from: https://cran.r-project.org/package=RVAideMemoire%0A (2017).
Travis, J. Ecological genetics of life history traits in poeciliid fishes. Ecology and Evolution of livebearing fishes (Poeciliidae). Meffe, G. K., Snelson, F. F. , Prentice Hall. 185-200 (1989).
Benson, K. E. Enhanced Female Brood Patch Size Stimulates Male Courtship in Xiphophorus helleri. Copeia. 2007 (1), 212-217 (2007).
Hurlbert, S. H. Pseudoreplication and the design of ecological field experiments. Ecological Monographs. 54 (2), 187-211 (1984).
McGregor, P. K. Playback experiments: design and analysis. Acta Ethologica. 3 (1), 3-8 (2000).
Smielik, I., Müller, K., Kuhnert, K. D. Fish motion simulation. ESM 2015-European Simulation and Modelling (EUROSIS) Conference Proc. , 392-396 (2015).
Baird, R. C. Aspects of social behavior in Poecilia latipinna (Lesueur). Revista de Biología Tropical. 21 (2), 399-416 (1974).
Tedore, C., Johnsen, S. Using RGB displays to portray color realistic imagery to animal eyes. Current Zoology. 63 (1), 27-34 (2017).
Calabrese, G. M., Brady, P. C., Gruev, V., Cummings, M. E. Polarization signaling in swordtails alters female mate preference. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 111 (37), 13397-13402 (2014).
Qin, M., Wong, A., Seguin, D., Gerlai, R. Induction of social behavior in zebrafish: live versus computer animated fish as stimuli. Zebrafish. 11 (3), 185-197 (2014).
Scherer, U., Godin, J. -G. J., Schuett, W. Validation of 2D-animated pictures as an investigative tool in the behavioural sciences A case study with a West African cichlid fish, Pelvicachromis pulcher. Ethology. 123 (8), 560-570 (2017).
Butkowski, T., Yan, W., Gray, A. M., Cui, R., Verzijden, M. N., Rosenthal, G. G. Automated interactive video playback for studies of animal communication. The Journal of Visualized Experiments. (48), 2374 (2011).
Müller, K., Gierszewski, S., Witte, K., Kuhnert, K. -D. Where is my mate? Real-time 3-D fish tracking for interactive mate-choice experiments. ICPR 2016-23rd International Conference for Pattern Recognition; VAIB 2016, Proc. , 1-5 (2016).
Müller, K., Schlemper, J., Kuhnert, L., Kuhnert, K. -D. Calibration and 3D ground truth data generation with orthogonal camera-setup and refraction compensation for aquaria in real-time. IEEE 2014 International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP). 3, 626-634 (2014).
Müller, K., Hütwohl, J. M., Gierszewski, S., Witte, K., Kuhnert, K. D. Fish Motion Capture with Refraction Synthesis. Journal of WSCG. , In press (2018).
ASAB Guidelines for the treatment of animals in behavioural research and teaching. Animal Behaviour. 135, I-X (2018).
Russell, W. M. S., Burch, R. L. The Principles of Humane Experimental Technique. , Methuen and Co. Ltd. London. (1959).

Behavior

Bruker FishSim animasjon verktøyene til å undersøke fisk atferd: en Case Study på kompis-valget kopiering Sailfin Mollies

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Representative Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgments

Materials

References

Tags

Cite this Article

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Representative Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgments

Materials

References

Tags

Cite this Article

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