Name: Radyo Frekansı ile Tanımlama ve Verimli Hareket duyarlı video Bumblebees tarafından karşılıksız seçim davranışının Kayıt otomatikleştirin (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-11-15T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 9 s
Description: Keşfedin, RFID ve hareket duyarlı video kaydı kullanarak yapay çiçeklerde bombus arısı seçim davranışlarını nasıl otomatikleştirebilirsiniz. Bu yöntem, nadir olayları yakalayıp bireysel farklılıkların kökenlerini incelemenizi sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Deneyler, Kanada Doğa Bilimleri ve Mühendislik Araştırma Konseyi'nden CMSP'ye verilen bir hibe ile desteklenmiştir. Koppert Canada'ya yaban arısı kolonisi bağışları için teşekkür ederiz. Bazı şekiller ve tablolar da dahil olmak üzere bu el yazmasının bazı bölümleri Naturwissenschaften11'de yayınlanmış ve Springer'in izniyle burada çoğaltılmıştır.

Ottawa Üniversitesi Hayvan Bakım Kurulu arılar ile çalışan personel için güvenlik prosedürleri delineates deneysel protokolü onayladı. 1. Test Ortamı Hazırlama <ol><li> 2 mx 2 mx 2 m bir boşluk (izole odası, veya metal ekran kaplı uçuş kafesini) hazırlayın. NOT: oda test alanı olarak seçilirse, arılar pencerelerden kaçamaz sağlamak, kapı altında boşluk ve hava değişimi kanalları. </li><li> Arılar girip engel olmadan test alanı çıkabilirsiniz uçuş kafesine küçük giriş noktaları (örneğin, yakl. 2 cm çapında delikler) ekleyin. Bakım ve donanım yapılandırma için ayrılan dönemlerinde test alanının dışına arılar tutmak erişim noktalarını engellemek için bir mekanizma tasarlayın. NOT: Bombus Cresson işçi impatiens kullanılır. </li><li> Bir konektörü kullanarak test-boşluk bir ya da iki koloni kutuları bağlayın. Ölü arı blo edemez emin olunkonnektörünü ck. NOT: Bir cam üst kapak ile bir ahşap "köprü" yapısı, ve bir tel örgü tüp: Burada, yapıları bağlayan iki tür kullanılır. Bunlar kolay temizlenebilir ve onlar arılar için çekiş sağlar. </li><li> Test-alanı içinde iki yapay çiçek tutucu yerleştirin. <ol><li> Test-uzay merkezinde çiçek sahipleri yerleştirin veya duvara ekleyebilirsiniz. </li><li> Maskeleme bandı kullanarak yapay çiçek silindir kısmının üstüne bir "2k6 kafa" RFID okuyucu bağlayın (konumlandırma için bakınız Şekil 1). Yapay çiçek takmak için hangi bir 1.2 m boyunda ahşap stand kullanın. NOT: Standın üst yapay çiçekler bağlanabilen bir bağlanma mekanizmasının özelliği olmalıdır. Şematik bir çizim için Bkz: Şekil 2 </li></ol></li><li> Yüksek frekanslı (min. 200 Hz) ekleyin floresan ışık fikstür yeterince test-boşluk ışık. Bu lig sağlamak için yüksek frekanslı elektronik balast kullanınht titreşimsiz bombus arılarının 'görsel titreşimsiz füzyon eşiğinin 6 üzerindedir. NOT: Burada, 2 x 2 x 2 m lik bir alan için yaklaşık 1,200 Lux ışık yoğunluğunu üretmek 12 gün ışığı floresan ampuller kullanın. </li></ol><img alt="Şekil 1," src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg"> Şekil 1. RFID Yapay Çiçek Tasarım. Deney 1. RFID okuyucu kullanılan RFID özellikli yapay çiçek şeması çiçeğin merkezi aracılığıyla açık silindirin üstüne dinlenmiş. Uyaranlar desenleri ve pozisyonları: a. periferal-konsantrik b. Merkez-konsantrik, c. periferal-radyal d. Merkez-radyal. Bu rakam Orban ve diğerleri. 11 modifiye edilmiştir. <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg"> <strong uyaran display stand. yapay stand tasar ve eki klibi g bir klips yap h trib uyaranlara takmak i kullan bu harekete duyarl video deneyde href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız. 2. Bumblebee Colony Hazırlık <ol><li> Ticari sipariş kolonilerin Girişte, uçuş kafese koloni kutusuna bağlayın. </li><li> Test seans başlangıcına kadar: (hacimce 1: 1) ad libitum (çeşitli bitkilerin bal arıları tarafından toplanan) polen ve şeker-su sağlamak. <ol><li> 1 L su kaynatılır ve şeker su solüsyonu oluşturmak için şeker aynı hacimde karıştırın. </li><li> Bir apiarist veya com polen satınBombus arısı koloni mercial tedarikçisi. Bir havanda polen eziyet ve nemli bir hamur haline getirerek bal ve (gerektiğinde) suyla karıştırın. </li></ol></li><li> Deney başladıktan sonra, günlük şeker su 15-40 ml (koloni büyüklüğü ile orantılı miktarı) sağlar. Polen libitumdan sunmaya devam ediyoruz. Bal tencere depolama seviyelerine göre şeker-su miktarını ayarlayın. NOT: tutulması gıda depolama seviyesi düşük çalışanlar daha fazla yiyecek aramak için yuva bırakmak için bir teşvik sağlar. </li><li> Adım 1.3 açıklandığı gibi arılar, bağlayıcı yapı üzerinden test ortamına girmek için izin verir. NOT: Arılar yuva ve deney boyunca test ortamı arasında serbestçe hareket. </li></ol> Radyo frekans Kimlik tarafından Gözlem 3. Hazırlık <ol><li> Koloni geldiğinde en kısa sürede işçilerin toraks RFID etiketleri yapıştırma başlatın ve yeni iş olarak, deney boyunca devamErs ortaya çıkar. </li><li> Yapıştırma Tekniği <ol><li> İlk etiketleme sırasında ayrı kaplarda tüm çalışanları yerleştirin. Buzdolabında (yaklaşık 7 ° C) yaklaşık 1 saat boyunca serin işçiler onları aşağı yavaşlatmak için. NOT: etiketleme önceden işçileri Soğuma agresif koloniler daha yönetilebilir hale yardımcı olur. Bu sokmalarında şansını en aza indirir. </li><li> (Etiketi sağlayıcısı tarafından sağlanan) etiketleme aparatı ve toksik olmayan yapıştırıcı kullanarak, işçinin toraks RFID etiket eklemek. (Onlar uçabilen önce) onlar toy aşamasında ise hala işçilere Tutkal RFID etiketleri onlar ortaya gibi. </li><li> Işçi tarafından silinemez RFID etiketi sağlamak için koloni geri işçiyi yerleştirmeden önce 10 dakika az bekleyin. </li></ol></li><li> (Yapışkan kalıntısı veya toraks üzerinde kel tarafından görüldüğü gibi) RFID etiketlerini kaybetti onların toy aşamasında etiketlendi değildi işçiler, ya da işçi atmayın. NOT: Bu arılar vardı deneyime outsid olabilirkoloniyi e. </li><li> RFID Reader yazılımı <ol><li> RFID okuyucu yazılımı yapılandırmak için bir kişisel bilgisayar (PC) kullanın. Yyyy-aa-gg ss işletim sisteminin tarih biçimini değiştirmek: dd: ss indirilen RFID verileri doğru kodlanmış sağlamak için. Virgülle Ayrılmış Değerler (CSV) olarak RFID okuyucu verilerinin gönderilmesine izin C ++ programlama dili kullanılarak RFID okuyucuları ile birlikte programı ayarlayın. </li><li> RS-232 USB konektörü kullanarak bilgisayara RFID okuyucu bağlayın. Okuyucu depolama kapasitesini (fazla 32.000 kayıtları) ulaşmadan önce, periyodik RFID okuyucu verileri indirmek. Tarihi, saati ve her etiketle ilişkili bir on üç karakter benzersiz dizeyi kaydetmek için RFID okuyucuları kullanın. Bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) içine indirilen CSV dosyasını içe aktarın. </li></ol></li></ol> RFID Okuyucular 4. Yapay Çiçek Hazırlık <ol><li> Yerel el sanatları mağaza, mavi ve sarı fırında kil satın alın. </li><li> BL oluşturunvi 1.5 cm'lik bir çapa sahip olan iç silindir ve tarafında 1.5 cm x 3 cm delik açın. Not: silindirin yan tarafındaki bir delik RFID okuyucu için hazne olarak hizmet edecektir. </li><li> Bir ucunda 8 cm, ve diğer uçta 1.5 sm bir çapı olan bir mavi bir koni oluşturur. </li><li> Silindir ve koni Birleştirme. </li><li> Sarı kil 20 cm uzunluğunda ve 0.5 cm genişliğinde strand oluşturun. </li><li> Boyutuna sarı ipliği kesin ve mavi koni ve silindir içine çalışır. NOT: Radyal şekiller 5 cm uzunluğunda düz çizgiler gerektirir, ve eş şekiller 4-8 cm uzunluğunda dairesel çizgiler gerektirir. </li><li> Tamamen sertleştirilmiş kadar 130 ° F kil pişirin. </li></ol> Hareket duyarlı Video Kayıt tarafından Gözlem 5. Hazırlık <ol><li> Kısa sürede koloni geldiğinde işçi arıların toraks renkli plastik sayı etiketleri yapıştırma başlatın ve yeni işçiler ortaya olarak deney boyunca devam ediyor. </li><li> İlk Taggi sırasında tüm işçilerin kaldıroturumu ng her bireyin bir sayı etiketi almasını sağlamak için. Koloniye geri hemen etiketleme sonra yer işçiler. NOT: RFID etiketleri aksine, sayı etiketleri işçiler kaldırmak için daha zordur. </li><li> Yeni işçiler ortaya çıktıkça onlar hala torunundan ise, onları etiketlemek. Frekansını Etiketleme 2-3 günde yaklaşık 7-10 işçilere koloni döngüsünün devlet ile değişir, ama ortalama. Artık çiçek görmemiş olabilir, çünkü onların toy aşamasında etiketlendi değil işçilerin atmayın. </li><li> Mevcut etiketi numaraları daha fazla işçi etiketleme için sistem NOT: deney aylık bir süre için devam eder ve birden fazla koloniler yer alıyorsa, mevcut etiket numaraları tükendi iyi bir şans var. 693 aynı anda etiketli işçilere kadar izin her 1-99 numaralı yaklaşık 7 ayırt etiketi renkler vardır. Üzerinde de 693 toplam işçi, ama asla aynı anda canlı olacak 3-4 kolonileri kullanılarak 3 ay boyunca çalışan bir deney. &lt;ol&gt; </li><li> Özellikle aşağıdaki numaraları için, sayılar etiketleri sistematik konumlandırılmış (örneğin, etiket sayısının üst tarafı her zaman arının kafa ile hizalanmış) emin olun: 6, 9, 66, 69, 99. </li><li> Ölü işçi kaldırmak, ve "özgür" olarak etiket numarasını kaydedin. "Müsait" etiketi numaraları ve renkleri bir veritabanını korumak veya "kullanımda" benzersiz bir etiketi aynı anda birden arılar üzerinde kullanılmadığından emin olmak için. NOT: Ek etiket kombinasyonları renkler zaten varolan renkler ekleyerek üretilebilir. Örneğin, bir şarpi kalem ile mavi etikete sarı bir nokta ekleyerek yeni kombinasyonlar yaratabilirsiniz. </li></ol><li> Video Veri İşleme <ol><li> Test ortamı dışında (bkz Şekil 3), her çiçek ekranın önünde iki internet protokolü (IP) kameralar (en az 1 mp resim çözünürlüğü) yerleştirin. <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg"> NOT: IP kameralar ve yapay çiçekler arasında bir cam bölme yapay çiçekler açıkça görülebilir olmasını sağlar. IP kameralar uzak uyaranlara 5 m'ye kadar olabilir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> </li><li> 1.8 mm vari-focal lensler ile stok lensler değiştirin. Bu lensler yeterli zoom izin ve yapay çiçekler odaklanmak. </li><li> Yapay çiçeklerle önünde bir alan 1-2 m odaklanarak, doğrudan yapay çiçek üzerinde ek bir IP kamera yerleştirin. Bu kamera gezinip ve antennation davranışları yakalar. </li><li> IP kameralar bağlayın ikincil bir ağ arabirim denetleyicisi (NIC), ve bir Ethernet hub üzerinden PC'ye. </li><li> Dinamik IP kameralar IP adreslerini dağıtmak için PC'nin dinamik ana bilgisayar yapılandırma protokolü (DHCP) yapılandırın. </li><li> PC'de bir dosya transfer protokolü (FTP) sunucusu yapılandırın. </li><li> Otomatik olarak PC üzerinde video klipleri yatırmak için bir FTP istemcisi süreci yapılandırmak. </li><li> Her zaman hareket algılandığında bir 10 saniye video klip kaydetmek için IP kamerayı yapılandırın. </li></ol></li><li> Video Klip Analizi <ol><li> Bir video klibi açın ve seçtiğiniz bir video görüntüleyici kullanarak içindekilerin çerçevesini kare görüntüleyin. </li><li> Bir arı plastik etiket numarası, tarih ve bir elektronik tablo veya bir RDBMS kayıt zamanını kaydedin. Burada, bir arı bacakları yapay çiçek ile temas gibi bir iniş tanımlar. NOT: (başka arı uyarıcı mevcut iken iniş) sosyal etkilenmektedir seçimler atın. </li></ol></li>video Gözlem için e "&gt; 6. Yapay Çiçek Hazırlık <ol><li> Bir grafik düzenleme yazılımı kullanarak görsel özelliklerini tasarlayın. NOT: baskılı desen kesmek ve bir koni içine katlanmış olabilir emin olun. 8 cm bir çapa sahip bir koni ile sonuçlanır kesme şeklini meydana getirmek üzere, geometrik işlemler kullanın. </li><li> Baskı, kesme, ve bir koni içine görsel özelliği katlayın. </li><li> Tutkal eki klipler (Şekil 2) uyaran için. </li></ol> 7. İstatistiksel Analiz <ol><li> Her iki deneyde de, her arı için bir seçim oranını hesaplamak (örneğin, belirli bir arı y toplam dışında bir çiçek x seçimler yapılmış). </li><li> Fit Test 7 çoğaltılmış İyilik ile bu oranlara analiz. NOT: Çoğaltılmış G-Testi genel önemini gösterir çoğaltır değişkenliği (yani, her arı) miktarını gösteren bir heterojenite değeri (G h) ve bir havuza değeri (G p) hesaplarTüm seçim oranlar. G değerleri, anlamlılık testleri 2 değerleri χ karşılaştırılır. </li></ol> 8. Uyaran Sunum Sırası <ol><li> Test alanı içinde çiçek stantlara yapay çiçek takın. Konumu etkilerini önlemek için (günlük, örneğin) düzenli zaman aralıklarıyla kombinasyonu ve görüntülenen uyaranların yerini değiştirin. </li></ol> 9. Çalışma Fesih <ol><li> 3 gün arı öldürmek için -10 ° C'de derin dondurucuda koloniler yerleştirin. </li></ol>

<ol><li>Plowright, C. M. S., Evans, S. A., Leung, J. C., Collin, C. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+preference+for+symmetry+in+flower-na%C3%AFve+and+not-so-na%C3%AFve+bumblebees%5BTitle%5D)+AND+%22Learn.+Motiv%22%5BJournal%5D)">The preference for symmetry in flower-naïve and not-so-naïve bumblebees.</a> Learn. Motiv. 42 (1), 76-83 (2011).</li>
<li>Streit, S., Bock, F., Pirk, C. W. W., Tautz, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+life-long+monitoring+of+individual+insect+behaviour+now+possible%5BTitle%5D)+AND+%22Zool%22%5BJournal%5D)">Automatic life-long monitoring of individual insect behaviour now possible.</a> Zool. 106, 169-171 (2003).</li>
<li>Chittka, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+human+are+insects%2C+and+does+it+matter%5BTitle%5D)+AND+%22Formosan+Entomol%22%5BJournal%5D)">How human are insects, and does it matter.</a> Formosan Entomol. 31, 85-99 (2011).</li>
<li>Lihoreau, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radar+tracking+and+motion-sensitive+cameras+on+flowers+reveal+the+development+of+pollinator+multi-destination+routes+over+large+spatial+scales%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Biol%22%5BJournal%5D)">Radar tracking and motion-sensitive cameras on flowers reveal the development of pollinator multi-destination routes over large spatial scales.</a> PLoS Biol. 10 (9), e1001392(2012).</li>
<li>Brodbeck, D. R., Shettleworth, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Matching+location+and+color+of+a+compound+stimulus%3A+Comparison+of+a+food-storing+and+a+nonstoring+bird+species%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Exp.+Psychol.+Anim.+Behav%22%5BJournal%5D)">Matching location and color of a compound stimulus: Comparison of a food-storing and a nonstoring bird species.</a> J. Exp. Psychol. Anim. Behav. 21 (1), 64-77 (1995).</li>
<li>Srinivasan, M., Lehrer, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+resolution+of+colour+vision+in+the+honeybee%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Comp.+Physiol.+A%22%5BJournal%5D)">Temporal resolution of colour vision in the honeybee.</a> J. Comp. Physiol. A. 157 (5), 579-586 (1985).</li>
<li>Sokal, R. R., Rohlf, F. J. Freeman, W. H. , New York, NY. (2011).</li>
<li>Lunau, K., Fieselmann, G., Heuschen, B., van de Loo, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visual+targeting+of+components+of+floral+colour+patterns+in+flower-na%C3%AFve+bumblebees+%28Bombus+terrestris%3B+Apidae%29.+%5BTitle%5D)+AND+%22Naturwissenschaften%22%5BJournal%5D)">Visual targeting of components of floral colour patterns in flower-naïve bumblebees (Bombus terrestris; Apidae). </a> Naturwissenschaften. 93 (7), 325-328 (2006).</li>
<li>Lehrer, M., Horridge, G. A., Zhang, S. W., Gadagkar, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Shape+vision+in+bees%3A+Innate+preference+for+flower-like+patterns%5BTitle%5D)+AND+%22Phil.+Trans.+R.+Soc.+B%22%5BJournal%5D)">Shape vision in bees: Innate preference for flower-like patterns.</a> Phil. Trans. R. Soc. B. 347 (1320), 123-137 (1995).</li>
<li>Thompson, E. L., Plowright, C. M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+images+may+or+may+not+represent+flowers%3A+picture-object+correspondence+in+bumblebees+%28Bombus+impatiens%29%5BTitle%5D)+AND+%22Anim.+Cognit%22%5BJournal%5D)">How images may or may not represent flowers: picture-object correspondence in bumblebees (Bombus impatiens).</a> Anim. Cognit. , (2014).</li>
<li>Orbán, L. L., Plowright, C. M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effect+of+flower-like+and+non-flower-like+visual+properties+on+choice+of+unrewarding+patterns+by+bumblebees%5BTitle%5D)+AND+%22Naturwissenschaften%22%5BJournal%5D)">The effect of flower-like and non-flower-like visual properties on choice of unrewarding patterns by bumblebees.</a> Naturwissenschaften. 100 (7), 621-631 (2013).</li>
<li>Leonard, A. S., Papaj, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((X%E2%80%9D+marks+the+spot%3A+The+possible+benefits+of+nectar+guides+to+bees+and+plants%5BTitle%5D)+AND+%22Funct.+Ecol%22%5BJournal%5D)">X” marks the spot: The possible benefits of nectar guides to bees and plants.</a> Funct. Ecol. 25 (6), 1293-1301 (2011).</li>
</ol>

Yazarların birbiriyle rekabet eden hiçbir mali çıkarı yoktur.

RFID teknolojisi kolaylığı ve yüksek hassasiyet ile bireysel işçilerin okuyan yüzlerce sağlar, ancak kaydedilen davranış özellikleri, insan ve video kayıtları ile gözlemlerden farklıdır. RFID tarafından kaydedilen seçim davranış çiçek keşif olarak tarif edilebilir. Bu tür bir desen 11,12 üzerinde yaklaşım 8, bir labirent-kol 9,10 girdiği, antennal reaksiyon 8 veya iniş gibi diğer çalışmalarda kullanılan kriterlere göre tercih çok sıkı bir kriterdir. Amacıyla seçim davranış tanımlarının geçerliliğini karşılaştırmak ve karşılıksız davranış için yeni RFID yöntemini onaylamak için, iniş video kayıtları Deney 2. gözlendi tüm seçim tedbirler eşit değildir: RFID kriter çiçek girişi ile ölçülen belirtti video veri deseni Çeşidi görsel özelliği arı seçimi için daha önemli olduğunu ifade ederken desen konumlandırma görsel özelliği, arı seçim daha önemlidir. Bilgisiz seçim davranışlarını inceleyerek genel zorluklardan biri herhangi polen veya nektar sunmuyoruz yapay çiçekler çiçek naif, eğitimsiz arıları çekmek çok zor olmasıdır. Nitekim, önceki deneylerde birçok test uyaranlara de seçim davranışı alakasız olduğu düşünülen uyaranlara test ortamında arılar eğitim başvurdu. RFID ve harekete duyarlı video kayıtları araştırmacı sürekli gözetimi olmadan, ve birkaç yüz arılar için 15-20 arılardan örnek boyutunu artırarak, sürekli kayıt, 24 saat bir gün izin vererek bu engeli aşmak. Eğitimsiz arılar tarafından karşılıksız seçimler nadir bir olay devam ederken, bu yeni deneysel tasarım parametreleri gözlem mümkün kılar. Bu iki tekniğin tarafından sunulan diğer gelişmeler bireysel farklılıkları örnek önyargı ortadan kaldırılması, dış geçerlilik iyileştirme ve izleme içerir. SamplSadece bir kolonide bir düzine kadar arı okuyan zaman e önyargı sokulabilir. Hatta sadece bu işçiler, belirli bir zamanda araştırmacı ile &quot;işbirliği&quot; ne gözlenmektedir çünkü muhtemelen cevapsız aynı koloni içinde bireysel işçiler arasında davranışsal huyların önemli farklılıklar vardır. 300 veya daha fazla arı kolonisi 15-20 arılar okuyan, durum örneklemesi önyargı önemli olabilir hangi toplam koloni itibariyle az 5% temsil eder. Etiketleme ve tüm işçilerin davranışlarını gözlemleyerek tamamen bu sorunu ortadan kaldırır. Eşzamanlı uyaranlar seçenek sayısı da manipüle edilebilir. Biz teknik nedenlerden dolayı bizim deneyde ikili seçenek sundu, ama tek seçenek veya birkaç seçim tasarımları da mümkün bulunmaktadır. Dış geçerlilik açısından bir laboratuar ortamında arıların okuyan geleneksel sonuçlarının genelleştirilebilirliğini engellemiştir, hangi derece yapay olmuştur. Örneğin, araştırmacılar pr olmak zorundaveri toplama için ESENT, arılar tarafından bir test ortamında bir de yem vardı, ve test küçük bir zaman penceresi ile sınırlandırılmıştır. Bu yazıda anlatılan yeni teknikler gözlem denetimsiz ve sınırsız yaparak bu yapay sınırlamaları kaldırmak. Bu bir tek arı tarafından veya birkaç arı tarafından seçimler tekrarlandı olmadığını belirleyebilir, çünkü nihayet, davranış bireysel farklılıklar tespit edilebilir. Hareket karşı duyarlı, yüksek uzamsal çözünürlük kameraları uyaranların tasarımların esneklik açısından RFID tekniklere göre kenar: a uyaran görsel görünümü hemen hemen herhangi bir şekilde olabilir veya hastanın kimlik, en az bir ilgili yakalanabilir sürece oluşturabilir birkaç kare. Video işleme biraz daha zaman alıcıdır tanımlama her video klibin elle muayene gerektirir araştırmacı tarafından okunan gerektiğinden RFID veri işleme daha. Görsel uyaran tasarım Ar kısıtlamaları karşılamak durumundaFID okuyucu (yani, arı RFID etiketleri RFID okuyucu en az 3-4 mm gelmelidir), sonra RFID teknolojisi, otomatik, büyük ölçekli veri toplama üzerinde kenarı vardır. Nitel araştırma büyük olasılıkla video analizi tarafından tercih edilmeye devam ediyorum. Bu deneyde de görüldüğü gibi, RFID okuyucular hiçbir manuel kodlama gerektirir, çok büyük veri setlerini biriktirmek olabilir. Her tekniği ile ilgili biraz farklı avantajları gelecekte tamamlayıcı bir şekilde kullanılabileceğini düşündürmektedir. Her iki teknolojilerinin geleceği seyrek görülen davranışların kesin miktarının yalan olabilir. Örneğin, gelecekteki uygulamalar için bir ayrı bir olasılık seralarda ve diğer daha natüralist ortamlarda bu teknikler istihdam etmektir. Natüralizm ve deneysel kontrolü kombinasyonu önce cevap vermek mümkün değildi sorularını ele sağlayacaktır. Kabaca, bu tekniklerin titiz a davranışını gözlemleyerek iki yeni yollar sunuyornd verimli şekilde. RFID ve harekete duyarlı bir video sadece polen veya böcekleri çalışan araştırmacılar için önemli bir adımdır, ancak bu teknikler diğer davranış bilimciler itiraz edebilir.

Bombus ve bal arıları tarafından bilgisiz seçim davranışlarını inceleyerek kilit bir problem çiçek görmemiş, eğitimsiz işçiler kolaylıkla tercihleri ​​ölçülebilir test boşluk kalmamasıdır. Öncesi eğitim çalışanları araştırmacılar deneysel uyaranlara farklı olarak gördükleri görünüşte nötr uyarıcılara karşı test alanı içinde beslemek için: bir sonucu olarak, pek çok araştırmacı bir daha ideal bir tekniği güveniyor. Ancak, son deneyler düşünülen uyaranlar nötr (bir test oturumda sonraki seçim davranışını etkilemek değil yani, uyaranlara) olmak olduğunu göstermiştir beklenmedik şekillerde 1 tercihleri ​​etkiledi. Radyo Frekansı ile Tanımlama (RFID) 2 ve harekete duyarlı video kayıtları dahil olmak üzere otomatik sistemler bir fırsat bu sorunu çözmek sunabilir. Çalışmanın amacı iki yönlüdür: (1) öncelikle, bombus arıları tarafından bilgisiz çiçek tercihlerinize literatüre katkıda (2) ve sekonder eVİki farklı otomatik kayıt cihazları tarafından kaydedilen, iki seçim ölçüm sistemlerini aluate. 3 Bu çalışmada uygulanmıştır iki otomatik sistemler bilgisiz seçim davranışlarını gözlemlemek için: RFID ve harekete duyarlı video kayıtları. Her iki sistemin iki önemli unsurları seçenekler ödüllendirilir değildir, ve farklı görsel ipuçlarının ekran manipüle edilebilir olmasıdır. (1 mp çözünürlükte kayıt, yüksek çözünürlüklü,) Hareket duyarlı bir video değil, sadece bir uçuş odasında özgürce keşfetmek işçilerin sürekli gözlem sağlar, ama nispeten nadir olayların 4 verimli gözlem için önemlidir. Deney 1 araştırma sorusu birlikte görüntülenen zaman görsel özellikleri nasıl etkileşimde farklı ilgilidir. Bu çalışma, desen tipine göre desen konumlandırma göreli önemini keşfetmek istiyor. (Yani, güneş ışını) ve eş, radyal 2 x 2 tasarımı kullanarak (yani, boğa eye) desen türleri yapay çiçek (uyaranlara örnekler için bakınız Şekil 1) üzerinde ya merkezi ya da çevresel yerleştirilir. RFID okuyucular bu özel olarak tasarlanmış yapay çiçek uyaranlara yerleşiktir ve bombus arıları bize yapay çiçek uyarıcı girer etiketlenen her işçi kaydetmek için izin RFID özellikli etiketleri alırsınız. RFID gözlem pasif etiketler varlığı ile modüle edilmiş radyo frekanslarında sinyaller (bu durumda 13.56 MHz) gönderme (yapay çiçek yerleşik) okuyucu mekanizma ile çalışır. Okuyucu algılamak ve etiket benzersiz bir kimlik sağlayan etiketleri arasında biraz farklılık bu sinyal modülasyonu kaydedebilirsiniz. Deney 2 soru üç kat vardır. Video kayıtları eşdeğer seçim kriterleri ile ölçülen, RFID ve iniş ile ölçülen Birincisi, çiçek-girdisi vardır? Seçim farklı önlemler çevirmek olabilir farklı noktalarında (video için iniş ve RFID için çiçek girişi), ölçülürtercih. İkincisi, periferik konumlandırma vs santral etkisi nedir? Bu, (bakınız Şekil 4B) farklı konumlarda iki radyal desen oluşan bir kombinasyonu sunulmuştur eğer işçi merkezi bir model tercih ediyorum olup olmadığı bilinmemektedir. Üçüncü olarak, desen türü vs desen pozisyon göreli önemi nedir? Diğer bir deyişle, yabanarıları tercih edilen bir model tipi ya da tercih edilen bir model pozisyonu kalıpları inecek? Arılar bir periferal-eş desen merkezi-radyal tercih olabilir, ancak tercih desen türü veya merkezi konumlandırma nedeniyle olabilir. Bu deneyde, iki parametre birbirinden 5 (Şekil 4c, d), karşı karşıya edildi. Deney 2, biz çiçek gibi uyaranlara Harekete duyarlı video kayıtları kullanılmıştır. Güverteli bu çiçekler yapay çiçekler bir uçuş kafesin içine yerleştirildi ve harekete duyarlı, yüksek çözünürlüklü kameralar işaret edildit ve üst. Test alanının iki uyaranların her birinin bir ön görünümü yakalamak üzere Daha özel olarak ise, iki kamera yerleştirildi. Ek kamera yukarıdan davranış gezinip kaydetmek için uyaranlar arasında konumlandırılmış, ve yapay çiçekler hem davranışı yakalandı. Bombus arıları, yüksek çözünürlüklü video klipleri okunabilir sayısı etiketlerini kullanarak belirlendi. Gezinip, antennation ve iniş davranışları izlendi.

<table><tbody><tr><td>Minyatür mic3 etiketleri</td><td>Microsensys</td><td>mic3 TAG 64 bit RO</td><td>Arı RFID okuyucusuna yapıştırmak için</td></tr><tr><td>RFID etiketleri 2k6 kafa</td><td>Microsensys</td><td>2k6</td><td>Yapay çiçeklere yerleştirilmiş RFID</td></tr><tr><td>okuyucular IP video kameralar</td><td>Vivotek</td><td>IP8161</td><td>Harekete duyarlı video kaydediciler</td></tr><tr><td>Opalith Plattchen sayı etiketleri ve toksik olmayan yapıştırıcı</td><td>Beeworks.com</td><td>yok</td><td>Arılara yapıştırmak için sayı etiketleri</td></tr><tr><td>Araştırma için Bumblebee Kolonisi</td><td>Koppert Kanada</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Yapay çiçekler</td><td>N/A</td><td></td><td>Kampüs biyoloji mağazası tarafından geliştirildi</td></tr><tr><td>Yapay çiçek standı</td><td>N/A</td><td></td><td>Kampüs biyoloji mağazası tarafından geliştirildi</td></tr><tr><td>Uçuş odası</td><td>N/A</td><td></td><td>Kampüs biyoloji mağazası tarafından geliştirildi</td></tr><tr><td>Windows'lu dizüstü bilgisayar</td><td>Genel donanım / Microsoft yazılımı</td><td></td><td>RFID verilerini indirmek için kullanılır</td></tr><tr><td>RS 232'den USB'ye dönüştürücü</td><td>Genel</td><td></td><td>RFID okuyucuyu bilgisayara bağlayın</td></tr><tr><td>Masaüstü</td><td>IBM</td><td></td><td>Video verilerini iletmek için kullanılır</td></tr><tr><td>İkinci NIC</td><td>Genel</td><td>10/100M NIC PCI</td><td>Video verilerini iletmek için kullanılır</td></tr><tr><td>Ağ hub'ı</td><td>Genel</td><td>4 bağlantı noktalı</td><td>Video verilerini iletmek için kullanılır</td></tr><tr><td>Yüksek hassasiyetli cımbız</td><td>SPI</td><td></td><td>Arılara numara ve RFID etiketlerini yapıştırmak için kullanılır</td></tr><tr><td>Şeker</td><td>Jenerik</td><td></td><td>Şekerli su oluşturmak için suyla karıştırmak için kullanılır</td></tr><tr><td>Polen</td><td>Herhangi bir yerel arı</td><td></td><td>arısı Bombus arılarına beslenir</td></tr><tr><td>Piston</td><td>ile işaretleme kafesi Beeworks.com</td><td></td><td>Etiketleme işlemine yardımcı olur</td></tr><tr><td>Bal</td><td>Jenerik</td><td></td><td>Polen macunu oluşturmak için suyla karıştırmak için kullanılır</td></tr><tr><td>Fırında kil</td><td></td><td>RFID için Sculpey</td><td></td> Stimulus</tr><tr><td>Kil şekillendirme araçları</td><td>RFID için Genel</td><td></td><td>Uyaran</td></tr><tr><td>Beyaz kağıt</td> Video için <td>Genel</td><td></td><td>Uyaran</td></tr><tr><td>Lazer yazıcı</td><td>Video için Genel</td><td>Uyaran Video için</td>Genel <td></td></tr><tr><td></td><td>Uyaran Video için</td> <td>Genel</td><td></td> Uyaran - ek klip</tr></tbody></table>

radyo frekansı ile tanımlama ve verimli hareket duyarlı video bumblebees tarafından karşılıksız seçim davranışının kayıt otomatikleştirin

Radio Frequency Identification and Motion-sensitive Video Efficiently Automate Recording of Unrewarded Choice Behavior by Bumblebees

Biz kapalı bir test alanda bombus seçim davranışlarını gözlemlemek için iki yöntem mevcut. İlk yöntem, Radyo Frekansı ile Tanımlama (RFID) çeşitli görsel ipuçlarını görüntülemek yapay çiçekler yerleşik okuyucular, ve yabanarısı işçilerin toraks yapıştırılmış RFID etiketleri (yani pasif transponder) oluşur. Bizim uygulamada yenilik RFID okuyucuları doğrudan renk, desen türü, uzamsal frekans (desen yani, &quot;meşguliyet&quot;) ve simetri (mekansal frekans ve gibi birçok farklı görsel özelliklerini görüntüleme yeteneğine sahip yapay çiçekler yerleşik olmasıdır simetri) Bu deneyde manipüle değildi. Ayrıca, otomatik sistemleri ile bağlantılı olarak, bu görsel görüntüler karşılıksız ve eğitimsiz bir seçim hareketleri kaydetme özelliğine sahiptir. İkinci yöntem, harekete duyarlı, yüksek çözünürlüklü kameralar kullanılarak yapay çiçekler kayıt seçim davranışı oluşur. Bumblebees eşsiz kimlik için thoraces yapıştırılmış numara etiketleri var. RFID üzerinden bu uygulama avantajı, açılış davranışı gözlemlenmesine ek olarak, duran, ve antennation olarak tercih alternatif önlemler de gözlenebilir olmasıdır. Her iki otomasyon yöntemleri hesap bireysel farklılıkları dikkate almak büyük ölçekli çalışmalar sağlayan deneysel kontrol ve iç geçerliliğini artırmak. Arılar serbestçe girmek ve yerinde bir araştırma görevlisi durumu gibi kısıtlamalar olmadan test ortamı çıkabilirsiniz çünkü dış geçerliliği de gelişmiş olduğunu. Gerçek zamanlı olarak insan gözlem ile karşılaştırıldığında, otomatik yöntemler daha uygun maliyetli ve muhtemelen daha az hata eğilimli hale getirebilir.

Deney 1: RFID Veri Kolonideki tüm 375 işçi RFID etiketli edildi ve bu işçilerin (% 85) 318 çalışma sırasında bir noktada uçuş kafese girdi. 197 toplam (koloniyi terk arıların% 62) dört yapay çiçek uyaranlara en az birini ziyaret etti. Bir seçim Tanımı Bir seçim yapay çiçek giren bir işçi olarak tanımlandı (Şekil 1). Biz bu davranışı etiketli "çiçek keşif." Bir seçim Bu tanım çalışmaya bağlı olarak, gezinip, antennation veya sahanlık bazı kombinasyonunu kullanabilirsiniz, literatürde kullanılan olanlar, daha sıkı. Bu arılar değil sadece bunu keşfederek ayrıca, gezinip antennating ve üzerinde iniş, ama bir uyarana gerektirir çünkü çiçek keşif seçim sıkı tanımıdır. Veri yönetimi <p class="jove_content" rfid teknikleri di y veri nazaran muazzam miktarda toplamak i kapasitesine sahip. bu deney olan kay mysql gibi bir veritaban program verileri ve ara sorular yan k kullan e derecede sql sorgular depolamak vazge konu se tan okuyucular dakika hatta saat yapay kald ar durumunda birka bin etiketi her msn varl kaydetmek yap bizim en az milisaniye s ziyaret oldu ama ge dize mola taraf kadar yeni say> Deney Özeti Uygunluk testleri Dört çoğaltılmış iyilik bir arıların "naif oturumunda" seçim p karşılaştırmak için tüm seçenekler yapıldışans 7 teorik değerine roportions. Bir arı naif oturumu arı "katıldığı" hangi ilk test durumuna gelir. G-testleri santral konumlandırma (bakınız Tablo 1) ve radyal desen türü için bir tercih ortaya koyuyor. Konsantrik model merkezi olarak konumlandırılmış olduğunda bu deseni tercih ters çevrilir ve radyal desen çevresel olarak konumlandırılmış 4b gösterir Şekil. Yerleri Şekil 4a ve d olarak sabit tutulur, ancak deseni tercih ışınsal yöneliktir. 4, her bir kombinasyonu için, her bir desen için, ilk seçenek nispi oranları tüm seçenekleri gösterilen oranlarda ile karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir. <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"> Şekil 4. RFID Deney Sonuçları. T anda seçim frekanslarıo dört farklı çiçek kombinasyonları Deney 1'de koyu kahverengi çubuk grafikler arının naif oturumunda (sol tarafı y-ekseni) tüm seçimler göstermek ve açık kahverengi barlar, her işçinin ilk seçeneğim (sağ tarafı y-eksenini belirtmek ). "Tüm seçenekler" gösterisi karşılaştırılabilir desenleri "ilk tercihi", fakat daha büyük istatistiksel güç. Çubuk grafikler desen konumlandırılması, bir desen türü daha önemli olduğunu göstermektedir. Bir merkezi olarak konumlandırılmış model model türü bir başka daha az tercih eş desen görüntülenir bile tercih edildi. Yıldız şansı büyük ölçüde farklı olan bir seçim oranını gösterir. Edin. * P &lt;.05, ** p &lt;.01, *** p &lt;.001. Bu rakam Orban ve diğerleri. 11 modifiye edilmiştir. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Koşullar </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> Heterojenite </td><td></td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td><td></td></tr><tr><td> Merkez-Konsantrik vs Merkez-Radyal </td><td> 3.96 </td><td> 1 </td><td> 0.047 </td><td> 197,55 </td><td> 41 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> Merkez-Konsantrik vs Periferik-Radyal </td><td> 33.77 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 210,81 </td><td> 42 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> Periferik-Konsantrik vs Merkez-Radyal </td><td> 508,31 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 345.78 </td><td> 30 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> Periferik-Konsantrik vs Periferik-Radyal </td><td> 7.42 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 84.06 </td><td> 24 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr></tbody></table> Tablo 1. RFID Veri trong&gt; Vardamlı İstatistik. Bu tablo Orban ve ark modifiye edilmiş Deney 1.. (2013) 11. G p tesadüfen bir grup oranda önemli sapmayı ifade eder, ve G h (bireysel farklılıkları testleri anlamına gelir yani, heterojenlik). Istatistiksel testler hakkında ayrıntılı bilgi için yazının bakınız. Deney 2: Video Veri 264 seçenek toplam üç test seans boyunca dört koşullar karşısında kaydedildi. Tablo 2 her koloniden katkıda işçi ve seçenek sayısını göstermektedir. Bir seçim Tanımı Gezinip, antennation ve iniş: video veri seçim davranışının üç tip kaydedilmesini sağlar. Davranışları her üç tip görülmekle birlikte, uçan ve antennation difficu vardırlt, zayıf çözünürlük veya düşük hızda video kameralar kaydedemezsiniz hızlı hareketleri için bir etiket numarası ile ilişkilendirmek. Bu yüksek çözünürlüklü kamera kullanmak çok önemlidir okunabilir kare az sayıda yalnızca görünebilir etiket numaralarını sağlamak için (bu bizim için mümkün değildi ama, ideal bir yüksek kare hızı kamera bulanıklığını en aza indirmek için kullanılmalıdır) . Bu yöntem aynı zamanda bitkisel keşif tespit RFID tekniği ile seçim örnekleri karşılaştırmak için kullanıldı. Hareket duyarlılığı hususlar Başarılı bir deney üretiminde önemli konulardan biri harekete duyarlı kameralar yapılandırma. Çok duyarlı bir kamera pratik ve işlemek için çok pahalı olabilir, çok fazla veri kaydeder. Örneğin, başlangıçta bizim kamera binada düzenli titreşimlerin tetikledi (örneğin, koridor, klima, vb geçirerek kişi) 1R sonuçlandı,11; her 150-200 Kaydedilen video klipler için 2 geçerli veri noktaları. Diğer taraftan, çok daha ciddi bir hata önemli verileri kaçırma bir düşük hassasiyet yapılandırma vardır. Aksi takdirde, örnekleme hataları sonuçları saptırabilir, aynı şekilde tüm kameralar yapılandırmak için çok önemlidir. Deney Özeti Uygunluk testleri dört çoğaltılmış iyiliği şans anlamlı sapmış üç grup oranlarda, ve olmayan bir anlamlı bir genel oran (Tablo 3 ve Şekil 5) bulundu. (1) Desen önemlidir: Merkez-eş desen üzerinde merkezi-radyal için önemli bir tercih (Tablo 3) tespit edildi. (2) ışınsal pozisyonu az önemlidir:-merkezi radyal ve çevresel radyal kombinasyonu sunum şansı hiçbir anlamlı farklılık gösterdi. (3) merkezinden radyal ve periferal-eş kombinasyonu karşı yönelik kuvvetli bir tercihine yol açmıştırMerkez-radyal desen s. -Orta konsantrik ve periferik-radyal kombinasyonu çevresel-ışınsal yolunda önemli tercihini ortaya çıkardı. Desen konumu uydurma. Bireysel farklılıklar dört kombinasyonları (bakınız Tablo 3) olmayan anlamlıydı. <img alt="Şekil 5," src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"> . Deney 2. dört farklı çiçek kombinasyonlarından Şekil 5. Hareket Duyarlı video yapılabilecek seçimlerin frekansları sonuçları desen konumlandırma üzerinde desen Çeşidi önemini göstermektedir: Radyal desen desenler periferik konumlandırılmış olsa bile tercih edildi. Değerler Görüntülenen desen seçenek sayısını gösterir. Yıldız şansı büyük ölçüde farklı olan bir seçim oranını gösterir. Edin. ** P &lt;0.01, *** P &lt;0.001. Bu rakam Orban 11 modifiye edilmiştir. <table border='"0"' cellpadding='"0"' cellspacing='"0"&gt;'><tr><td rowspan="2"> Koşullar </td><td> Oturum 1 </td><td colspan="2"> Oturum 2 </td><td colspan="2"> Oturum 3 </td></tr><tr><td> Colony 1 </td><td> Colony 2 </td><td> Colony 3 </td><td> Colony 4 </td><td> Colony 5 </td></tr><tr><td> İşçi Sayısı </td><td> 45 </td><td> 7 </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> 23 </td></tr><tr><td> Seçimlerin Hayır </td><td> 151 </td><td> 25 </td><td> 2 </td><td> 20 </td><td> 65 </td></tr></table> Tablo 2. Hareket Duyarlı video Verilerin Betimsel İstatistik. Toplam her koloni için Deney 2 yapay çiçekler kaydedilen seçenek sayısını ve bu seçimler yapma işçilerin sayısı. Bu tablo Orban ve diğerleri. 11 modifiye edilmiştir. Yazının bakınTüm ayrıntılar için. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Koşullar </td><td colspan="3"> Biriktirilip </td><td colspan="3"> Heterojenite </td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td></tr><tr><td> Merkez-Konsantrik vs Merkez-Radyal </td><td> 17.98 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 40.72 </td><td> 29 </td><td> 0.073 </td></tr><tr><td> Periferik Radyal vs Merkez-Radyal </td><td> 1.85 </td><td> 1 </td><td> 0.173 </td><td> 53.63 </td><td> 39 </td><td> 0.060 </td></tr><tr><td> Merkez Konsantrik vs Periferik Radyal </td><td> 6.57 </td><td> 1 </td><td> 0.010 </td><td> 26.31 </td><td> 27 </td><td> 0.500 </td></tr><tr><td> Periferik Konsantrik vs Merkez Radyal </td><td> 18.18 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 41.92 </td><td> 37 </td><td>0.256 </td></tr></tbody></table> Tablo 3. Vardamlı İstatistik Hareket Duyarlı Video Verileri. Deney 2. Bu tablo G p tesadüfen bir grup oranda önemli sapmayı ifade eder 11.. Orban ve diğerleri modifiye edilmiş, ve G h bireysel farklılıklara testleri (anlamına gelir yani, heterojenlik). Istatistiksel testler hakkında ayrıntılı bilgi için yazının bakınız.

Bu videoda, bombus arılarının seçim davranışını izlemek için Radyo Frekansı Tanımlama (RFID) ve harekete duyarlı video kayıt yöntemleri açıklanmaktadır.

Radyo Frekansı ile Tanımlama ve Verimli Hareket duyarlı video Bumblebees tarafından karşılıksız seçim davranışının Kayıt otomatikleştirin

We present two methods for observing bumblebee choice behavior in an enclosed testing space. The first method consists of Radio Frequency Identification ...

Bu prosedürlerin genel amacı, yapay çiçeklerde arı seçim davranışının gözlemlenmesini otomatikleştirmektir. Bu, önce protokole bağlı olarak plastik sayı etiketleri veya RFID etiketleri ile bir koloni içindeki tüm arılara bir tanımlama etiketi yapıştırılarak gerçekleştirilir. İkinci adım, harekete duyarlı video kameraları veya RFID okuyucuları test alanına kurmaktır.Daha sonra, yapay çiçekler test alanında bir yer. Son adım, B kolonilerine test alanına erişim sağlamaktır. Sonuç olarak, her çiçek ziyaretinin zamanı ve konumundan oluşan geniş bir kayıt veritabanı oluşturulur.Bu tekniklerin, gözlemleri gerçek zamanlı olarak manuel olarak kaydetmek gibi diğer yöntemlere göre en büyük avantajı, bu tekniklerin çiçekler üzerinde henüz hiç ödül yaşamamış arıların davranışlarını incelememizi sağlamasıdır. Arıların çiçekleri keşfetmesi zaman alır, hatta bazen günler sürer. Yöntemlerimiz bu çok nadir olayları yakalamamıza izin veriyor.Bütün bir bombus arısı kolonisinin faaliyetlerini uzun bir süre boyunca sürekli olarak ve yüksek hassasiyetle kaydedebiliriz. Bu, böcek davranışındaki bireysel farklılıkların kökenleri hakkındaki temel soruları yanıtlamamıza yardımcı olabilir. Bu protokol için test ortamı, izole bir oda veya uçuş kafesi üzerinde iki metreküp metal ekranlı bir uçuş kafesi olmalıdır.Küçük bir delik, bir nikelin çapı veya yaklaşık iki santimetre, arılar için giriş ve çıkış noktası görevi görür. Arı. Koloniler, birkaç arının aynı anda dolaşmasına izin verecek kadar geniş bir kanal kullanılarak test alanına bağlanır. Elek borusu kanalları idealdir çünkü bu deneyler sırasında iyi çekiş sağlarlar.Arılar, test alanı içindeki bu kanallar aracılığıyla uçuş kafesi ile koloni kutusu arasında serbestçe hareket eder, yapay çiçek yerleştirme için iki tutucu vardır. Mekanın ortasına yerleştirilen veya duvara tutturulan 1,2 metre boyunda ahşap sehpalardır. Standın üst kısmında çiçekleri tutmaya yarayan bir mekanizma vardır.Deney boyunca, konum etkisi artefaktlarının ortaya çıkmasını önlemek için tutucuların konumları periyodik olarak hareket ettirilir. RFID deneyleri sırasında, renk etiketi deneyleri için özel olarak tasarlanmış bir yapay çiçeğin üzerine 2K altı kafa monte edilir. Harekete duyarlı video kameralar yapay çiçeklerden iki metre uzağa yerleştirilir.Test alanı, minimum 1.200 lux yoğunluk üreten floresan ışıklarla aydınlatılır, çünkü arılar sıradan floresan ışıkların titremesini algılayabilir, deney sırasında 200 hertz'in üzerinde titreyen özel yüksek frekanslı balastlar kullanılmalıdır. İşçiler göğüs kafesinde RFID etiketleriyle etiketlenir, işçileri kozalarından çıktıklarında ayrı kaplara seçerler ve hala darağacında ve uçamazlarken, onları yedi santigrat dereceye ayarlanmış bir buzdolabında yaklaşık bir saat boyunca aşağı çağırın. Bu, etiketleme sırasında sokulma olasılığını en aza indirecektir.Soğuduktan sonra, toksik olmayan yapıştırıcı kullanarak her çalışana benzersiz bir RFID etiketi uygulayın. İşçiyi koloniye yeniden sokmadan önce yapıştırıcının en az 10 dakika kurumasını bekleyin. Etiketlemeden kaçan veya RFID'lerini kaybeden tüm çalışanlar kaldırılmalıdır.Deney yapay çiçek yapıları bir makine atölyesi tarafından yapılabildiğinde, daha sonra renkli kil ile kaplanır. Düz mavi yapay çiçek, üzerine farklı görsel özelliklerin eklendiği temel şablondur. Görsel bir özellik, ince bir sarı kil astarı kullanan bir tasarımdır.Yapay çiçeğin silindirik kısmındaki yuva, RFID okuyucuya kolayca oturur. Çiçek uyaranının tasarımı çok önemlidir. İç mekan, tüm bombus parçalarının içine tırmanabileceği kadar büyük, ancak yaban arısı üzerindeki etiketin okuyucunun üç ila dört milimetre yakınına geleceği kadar küçük olmalıdır.Ayrıca, yapay çiçek, silindir ve rakun kısımları arasında herhangi bir bozulma olmayacak şekilde görsel özellikleri gösterecek şekilde tasarlanmalıdır. RFID etiketlerine bir alternatif, renkli sayı etiketleridir. Bu etiketler, işçi arılara kozalarından çıktıktan kısa bir süre sonra da uygulanır.RFID etiketlerine göre bir avantaj, arıların yerinden çıkmasının daha zor olmasıdır. RFID etiketlemede olduğu gibi, tüm çalışanları koloniden çıkarın ve etiketlemeden önce onları arayın. Sonra. Deney başladıktan ve arı davranışı kaydedildikten sonra, yeni işçiler ortaya çıkacak ve etiketlenmeleri gerekecektir.Tipik olarak, renk etiketli arıların verilerini kaydetmek için her iki ila üç günde bir yedi ila 10 yeni işçi ortaya çıkar. Harekete duyarlı video kameralar, test ortamının dışından her çiçeğe yönelik olmalıdır. Bunlar, en az bir megapiksel çözünürlüğe ve ışık modifikasyonuna sahip internet protokolü kameraları olabilir.Daha iyi odaklama ve çiçeğe yakınlaştırma kapasitesi sağlamak için stok lensi 1,8 milimetre çok odaklı bir lensle değiştirin. İki çiçeğin önündeki alanı yakalamak için başka bir kamerayı odaklayın. Bu kamera, çiçeklerin yaklaşık yarım metre yukarısına yerleştirilmiştir.Yaklaşma, havada asılı kalma ve hatta tonlama dahil olmak üzere inişten önce meydana gelen davranışları yakalar. 375 işçiden oluşan bir koloni RFID'lerle etiketlendi. %85'i çalışma sırasında uçuş kafesine girdi ve bu arıların %62'si de dört çiçek uyaranından birini keşfetti.Bu, üzerinde gezinme, Tonlama, iniş ve keşif olarak puanlandı. Deney, hepsi bir fare dünyası veritabanında saklanan yaklaşık 300.000 kayıtlı olay üretti. Eşmerkezli bir model yerine radyal bir model için gösterilen bir tercih vardı.Bununla birlikte, eşmerkezli desen çiçeğin merkezine yerleştirildiğinde ve radyal desen çevresel olduğunda radyal desen tersine döndü. İkinci bir deneyde, arılar renkli sayılarla etiketlendi ve harekete duyarlı video kameralarla filme alındı. Bu deneyde, merkezi olarak konumlandırılmış eşmerkezli desen yerine merkezi olarak konumlandırılmış radyal desenli çiçekler tercih edildi. Çiçek.Çiçek üzerindeki bir desenin konumu bir fark yaratmadı. Bu prosedürler, küçük beyinler tarafından görsel bilgi işlemenin özellikleri hakkında hesaplamalı modelleme ve yapay zeka tarafından sunulan teorik tahminleri ampirik olarak test etmemizi sağlar. Örneğin, otomatik yöntemlerimizi kullanarak test ettiğimiz simetri tercihleriyle ilgili tahminler oluşturmak için denetimsiz sinir ağları kullanıldı.Bombus arılarının kolonilerini ilk kez terk etme davranışları ihmal edilmiş bir çalışma alanıdır ve araştırmanın önündeki engellerin bir kısmı metodolojiktir. Bu videoda anlattığımız teknikler, kolonilerini terk eden ve ilk kez yiyecek arayan bombus arılarının davranışlarını incelemek için özellikle uygundur. RFID'yi seçin. Etiketleme ve harekete duyarlı video kayıtları şu anda psikologlar ve biyologlar tarafından yakın zamana kadar ulaşılamayan yeni soruları incelemek için kullanılıyor.

radio-frequency-identification-motion-sensitive-video-efficiently

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Sinirbilim

Kaygan bir yüzey üzerinde yürüme, bir gergin böcek elektrikli kaydedildi tarsal kontak sinyali zamanlı motor aktivite, kaydetmek için bir yöntem açıklanmaktadır. Bu yüzey ile bacakları arasındaki mekanik etkileşimi az etkisi altında adaptif davranış nöral temelini çalışmak için kullanılır.

Böcekler Adaptif Lokomotor Davranış Sinir Dayanak incelenmesi

Bu protokolü biz durumu dokunsal uyaranlara karşı bal arıları koşulmuş ve ince çaplı anten örnekleme deseni kinematik analiz için bir 2B hareket yakalama tekniği tanıtmak nasıl gösterir.

Dokunsal İklimlendirme Ve Bal Arısı yılında antennal Örnekleme Stratejileri Hareket Analizi (<em&gt; Apis mellifera</em&gt; L.)

Manduca sexta'nın erken metamorfik evrelerinde elektrot implante etmek için yeni bir cerrahi prosedür sunuyoruz. Bu teknik, uçuş nörofizyoloji dinamiklerini incelemek için nöromüsküler doku ile mekanik olarak stabil ve elektriksel olarak güvenilir bir eşleşmeye izin verir. Ayrıca, böcek yalpalama ile ilgili bağlı çalışmalar için yeni bir manyetik kaldırma platformu sunuyoruz.

Böcek Uçuş Behavior Monitoring için erken Metamorfik Yerleştirme Teknoloji

İki farklı beyin neuropiles veya iki farklı anatomik yolları eşzamanlı dışı uzun süreli kayıtları arıları kuruldu. Bu kayıtlar farklı beyin bölgelerinde tek nörona yanı sıra davranıyor hayvanda topluluk düzeyinde karşısında nöronal işleme zamansal açıdan soruşturma izin.

Davranan Bal arısı iki nöronal İşleme Dönemlerinde Eşzamanlı Uzun vadeli Kayıtlar

Serbestçe hareket eden bombus arılarının (Bombus terrestris) ağız kısımlarının çözeltideki besin maddelerine ve toksinlere karşı kısa vadeli tat tepkilerini araştırmak için yeni bir davranışsal test tanımlanmıştır.

A Novel Davranış Testi (Bumble Bees Serbestçe hareket eden Bireyin Tat Cevapları, Araştırma<em&gt; Bombus terrestris</em&gt;)

Bu protokol, bir böcek-makine hibrit sistemi oluşturma ve uçan bir böceğin dönme hareketini kontrol etmek için gerekli olan uçuş kaslarının kablosuz elektrik stimülasyonunu gerçekleştirme sürecini tanımlar.

Böcek-makine Hibrid Sistem: Serbest Uçan Beetle Uzaktan Radyo Kontrol (<em&gt; Mercynorrhina torquata</em&gt;)

Bir koku kaynağı yerelleştirilmesine yeteneği böcek hayatta kalmak için gerekli olan ve yapay koku izleme için geçerli olması bekleniyor. Böcek kontrollü robot gerçek bir silkmoth tarafından tahrik ve bir robot platform üzerinden böceklerin koku izleme yeteneği değerlendirmek için bize sağlar edilir.

Böcek kontrollü Robot: Bir Mobil Robot Platformu bir Böcek Koku izleme Yeteneği değerlendirin

Bal arısı kolonilerinin kaybı ekin tozlama hizmetleri için bir meydan okuma sunar. Günümüzdeki polinatör koruma uygulamaları, bal arılarının kovucu kimyaları kullanarak zararlı böcek ilacıyla temasını en aza indirmek için alternatif bir yaklaşım garanti etmektedir. Burada, arılar için caydırıcı maddeleri taramak için görsel izleme protokolü için ayrıntılı yöntemler sunuyoruz.

Bal Arıları İçin Ekran Koruma Kimyagerleri için Video İzleme Protokolü

Bu iletişim kuralı--dan geleneksel bilgisayarları kullanan geleneksel web kamera video böcek anten ve hortum pozisyonların kare kare takibi için yeni yazılım, SwarmSight, kullanma adımları açıklar. Ücretsiz, açık kaynak yazılım çerçeveler yaklaşık 120 kez insanlar daha hızlı işler ve insan doğruluğu daha iyi at gerçekleştirir.

SwarmSight: Gerçek zamanlı izleme böcek anten hareketleri ve hortum uzantısı refleks bir ortak hazırlık ve geleneksel donanım kullanarak

Mevcut protokol, Drosophila'nın lokomotor aktivitesini, hız, mesafe vb. parametreleri hesaplamak için yüksek tanımlı video kaydına dayalı olarak her karenin piksellerini segmentlere ayırmak için eklentilerle uyumlu açık kaynaklı yazılım Fiji'yi kullanarak el yapımı bir arenada sineklerin hareketini izleyerek ve analiz ederek değerlendirir.

Drosophila'da Lokomotor Aktiviteyi Test Etmek İçin Basit Bir Teknik

Keşfedin, RFID ve hareket duyarlı video kaydı kullanarak yapay çiçeklerde bombus arısı seçim davranışlarını nasıl otomatikleştirebilirsiniz. Bu yöntem, nadir olayları yakalayıp bireysel farklılıkların kökenlerini incelemenizi sağlar.

Radyo Frekansı ile Tanımlama ve Verimli Hareket duyarlı video Bumblebees tarafından karşılıksız seçim davranışının Kayıt otomatikleştirin (Video) | JoVE Journal

Radyo Frekansı ile Tanımlama ve Verimli Hareket duyarlı video Bumblebees tarafından karşılıksız seçim davranışının Kayıt otomatikleştirin

Daha fazla video keşfet