Cohoused suda yaşayan hayvanların uzun süreli Video izleme: Norveç ıstakoz (Nephrops norvegicus) ve günlük Lokomotor aktivite bir vaka çalışması

Bu protokol, birden fazla hayvanın takibinin otomasyonuna olanak sağlar. Etiketleri algılamak için her hayvanı tanımlamak için basit bir etiket kullanmak. Bu protokol, leskey verilerini kullanarak video kayıtlarını çözümlemek için gereken saat sayısını önemli ölçüde azaltır.

deneysel çalışmalardan daha doğru tamamlamaları tahmin etmek. Benzer şekilde etiketlenebilecek diğer ortamlardaki hayvanlar kronobiyoloji, ekoloji, viral araştırma veya nöroloji uygulamaları sağlayan benzer protokollerle takip edilebilir. Donanım tasarımı ve açık kaynak programlama dilini sağladık ve kullanıcıların Python programlama dilini öğrenmek için protokollerde benimsemelerini önerdiğimiz bir model sunduk.

Hedef hayvan için bir etiket oluşturmak için, ilk siyah plastik levha dört 40 milimetre çapında daireler kesti, ve iki 26 milimetre taraflı eşkenar üçgen ve iki 26 milimetre çapında daireler beyaz plastik PVC levha. Bir beyaz üçgenin ortasını ve bir beyaz daireyi işaretleyin. Ve her bir işarette 10 milimetrelik bir delik aç.

Sonra dört siyah dairelerin her birinin ortasına bir beyaz şekil tutkallayın. Deneysel alanı kurmak için, kızılötesi karanlık zaman LED'lerini tankın içine yerleştirin. Kızılötesi ışıkları her zaman açık tutun.

Daha sonra, mavi ışık zamanı LED ışıklarını kum ve dört esnek PVC boru yuvası içeren modifiye fiberglas tanka yerleştirin ve ışıkları fotoğraf dönemini yönetmek için bir cihaza bağlayın. Tüm ışıklar yerleştirildiğinde, soğutulmuş deniz suyu girişini tankın bir köşesine, karşı köşede ilgili priz ile yerleştirin. Deniz suyu girişidakikada yaklaşık 4 litre bir akış hızında kurulmuş olup olmadığını kontrol edin.

Dış ışıktan tam izolasyon sağlamak için siyah bir perde ile oda surround. Web kamerasıyla donatılmış tripodu, 130 santimetre yukarıda ve deneysel arenanın ortasına yerleştirin. Kamerayı perdenin dışındaki bir bilgisayara bağlayın ve video kaydının parametrelerini türün özelliklerine göre ayarlayın ve nihai davranışsal puanlama için hızlandırılmış videodaki tarih de dahil olmak üzere bir zaman damgası oluşturduğunuzdan emin olun.

Hayvanları etiketlemek için, batık bölmeleri olan bir buzkutusuna 7 derece su ekleyin ve 4 ayrı bölmeye 4 ıstakoz yerleştirin. ıstakoz yaklaşık 30 dakika alışmak için izin verdikten sonra, beş dakika boyunca ezilmiş buz bir tepsi üzerine bir ıstakoz aktarın ve immobilize ıstakoz sefalosaks üst kısmını kurutmak için absorptive kağıt kullanın. Kurutulmuş karaayak üzerine hızlı kurutma tutkal bir damla yerleştirin ve tutkal sertleşir kadar, yaklaşık 20 saniye boyunca tutkal üzerine etiketi basın.

Sonra ıstakozbuz kutusundakendi bölmesine dönmek ve aynı şekilde diğer üç hayvan etiket. Tüm ıstakozlar etiketlendiğinde, ıstakozları 24 saat boyunca ceplerine geri yerleştirin. Ertesi gün, aynı buzlukta ıstakozları alışma tesisinden deney odasına transfer etmek ve video kaydını başlatmak için kullanın.

Reseptörler için ıstakoz radyal hasarı önlemek için kırmızı ışık koşulları altında etiketleme ve transfer adımları yürütmek. Ek su türleri veya karasal türler bu bakıma gerek olmayabilir. Daha sonra, hayvanları kendi su bölmelerinin içindeki deney tankına tek tek sokmadan önce beş dakikalık videodan veya ilk 100 kareden ortalama bir arka plan görüntüsü elde edin ve ıstakozların bölmelerinden çıkmasını bekleyin.

Bu temsili deneyde sayılan toplam hayvan sayısının yüzde 79'u program tarafından doğru bir şekilde eşleşti ve etiketlerin yüzde 89,5'i doğru bir şekilde tanımlandı. Etiketlerin sadece yüzde 3.8'i yanlış sınıflandırıldı. Ama geri kalan yüzde 6.6 yanlış pozitiflere karşılık geliyor.

Belirli bir video analizi tamamlandıktan sonra, elde edilen pozisyonlar verileri ıstakozların farklı davranış kalıplarını değerlendirmek için kullanılabilir. Örneğin, uzay doluluk haritası çizimi, kare ızgara üzerinde değerlendirilen değişken normal çekirdek tarafından hizalanmış bir eksenle iki boyutlu kernal yoğunluk tahmini kullanarak, ıstakozların zamanlarının daha yüksek bir yüzdesini yüksek renk yoğunluğu çizimleriyle temsil etmek için harcadıkları alanlara olanak sağlar. Istakozgünlük aktivite ritimleri de milimetre zaman içinde on dakikalık binned aralıklarla kaplı olarak çizilebilir.

Boyut ve şekil açısından kesin özellikleri korumak ve kullanıcı arabirimi olmadan arka planda binned çözümleme adımını her zaman yürütmek önemlidir. Görüntü analizi modeli hayvan etkileşimleri açısından davranışsal çalışma geliştirmeye yardımcı olmak için kabukluların belirli bileşenleri bakmak için genişletilebilir. Bu karmaşık hayvan sosyal etkileşimleri ekoloji ve nöroloji için bazı uygulama ile biyolojik araştırma tarzı ve önemli yönlerini sağlayan gerçek bir ortamda benzer bir şekilde meydana gelir.