Seguimiento visual mediada olor durante el vuelo en Drosophila

Resumen

Aquí se describe cómo optimizar la imagen de vídeo adquirido por un olfato magnético de sujeción (OMT) aparato. También describe dos protocolos de la muestra experimental para el estudio visual-olfativa de fusión.

Resumen

Los insectos voladores usar señales visuales para estabilizar su título en una corriente de viento. Muchos animales, además, la pista lleva a los olores en el viento. Por lo tanto, la estabilización visual de seguimiento directamente contra el viento ayuda en el seguimiento de olor. Pero las señales olfativas directamente influyen en el comportamiento de seguimiento visual independientemente de las señales de viento? Además, los recientes avances en genética molecular olfativa y la neurofisiología, han motivado la novela analiza el comportamiento cuantitativo para evaluar la influencia del comportamiento de (por ejemplo) genéticamente la inactivación específica de circuitos de activación olfativa. Hemos modificado un sistema de sujeción magnética originalmente ideado para experimentos de visión y dotar a la arena con plumas estrechas laminar olor del flujo. Aquí nos centramos en los experimentos que se pueden realizar después de una mosca se ata y es capaz de navegar en el campo magnético. Se muestra cómo la adquisición de imágenes de vídeo optimizado para medir el ángulo del cuerpo, ¿cómo juzgar el seguimiento de olor estable, y nos muestran dos experimentos para examinar la influencia de los estímulos visuales en el seguimiento de olor.

Protocolo

La OMT es una adaptación de un sistema de sujeción magnética ^{1, destinada} a incorporar un ² penacho simulador virtual. Los siguientes protocolos se explica cómo optimizar las imágenes de vídeo adquirida (Parte 1) y ejecutar dos tipos de básicos viso-olfativas experimentos (Parte 2 y 3).

Parte 1: Adquisición de vídeo

La optimización de la imagen de vídeo es crucial para la calidad de los datos adquiridos. Siga estos pasos para imágenes más nítidas.

1. Coloque una mosca recién atados en la arena con un par de pinzas.
2. La posición de la placa de la cámara firewire (Fuego-I 1394store.com) en la cámara de vacío de acrílico transparente de manera que la vista de la cámara directamente hacia arriba a través de la cámara, a través de un tubo de vidrio, a la cara ventral de la mosca atada. Asegúrese de que no hay capa de filtro IR en el objetivo del sistema de vídeo.
3. Para iluminar la marcha, utilizar una matriz circular de LEDs infrarrojos (piezas pequeñas Inc) situada justo debajo de los paneles LED. Enfoque de cada LED en el cuerpo de la mosca de forma individual para una iluminación uniforme.
4. Para reducir los reflejos del sistema de paneles y reducir al mínimo las señales visuales observadas por la mosca, es útil para cubrir todas las superficies reflectantes dentro de la cámara con planos de pintura color negro. Luces de la habitación debe estar apagado para reducir el resplandor y el brillo de las modulaciones detectable por el ojo de la mosca.
5. Inspeccione visualmente la imagen de la cámara. La mosca debe ser de color blanco brillante contra un fondo negro. Si la imagen es borrosa la lente tenga que estar concentrado. Si la marcha es oscura, la matriz de LED puede ser fuera de foco o insuficiente potencia para la iluminación adecuada. Si el fondo contiene los objetos brillantes, montar un disco de papel de rebaño negro justo por encima de la marcha para minimizar la reflexión de fondo.
6. Adquirimos de vídeo con las subrutinas personalizadas escritas en Matlab usando la caja de herramientas de adquisición de imágenes.

Parte 2: La mosca de la búsqueda de la pluma de olor

Un simple experimento en la OMT está cumpliendo con un hambre (hambre) y luego volar la localización de un seguimiento activo de una nube de olor a comida atractiva. Manipular el entorno influye en la capacidad visual de la mosca de la pista con firmeza un olor del alimento apetito. Tenga en cuenta que los experimentos se ejecutan normalmente en un formato de bloques al azar para minimizar el sesgo con el fin experimental. Todo el hardware externo (multiplexores gas, arena LED, la adquisición de vídeo) están controlados por las rutinas de software a medida en Matlab (Mathworks).

1. Coloque una mosca recién atados en la arena con un par de pinzas.
2. Antes de cada experimento, utilizando la pantalla visual, haga girar la marcha de varias revoluciones ³ para asegurar un movimiento suave en todo el eje de guiñada total de 360. Si la marcha no gira con suavidad desprenderse de ella. Si el problema persiste, la causa más probable es imanes alineados. Nota: Si la distribución de la arena en dirección a varias trayectorias durante el juicio giro muestra picos significativos (es decir, no es plana en 360 grados), es posible que haya un sesgo debido a la orientación de los imanes alineados.
3. Presente al vuelo con las condiciones siguiente ejemplo experimental en orden aleatorio: i) de alto contraste patrón de rayas con vapor de agua que emana desde el puerto de olor, ii) de alto contraste patrón de rayas con un olor atractivo de vapor, y iii) una raya vertical único de compensación de 90 grados de la boquilla de vapor de agua, y iv) una sola banda de 90 grados de compensación con el vapor de olor. En nuestra experiencia, a intervalos de 30 segundos funcionan bien para los experimentos en moscas tienen el reto de localizar la fuente de olor por sí mismos. Adquirimos de vídeo a 30 Hz para la duración de cada condición experimental y analizar las imágenes en línea con las rutinas de software a medida en Matlab (uno de los más útiles funciones incorporadas de Matlab es regionprops.m que analiza las propiedades geométricas de una elipse.
4. Cuando se utilizan altas concentraciones de olores, el olor residual puede ser lanzado desde el puerto de olor después de que el olor está apagado. Para minimizar los efectos que esto puede tener es útil para hacer girar la marcha durante unos segundos con un panorama de rotación para que el sistema para eliminar cualquier mal olor residual.
5. También es beneficioso para rotar visualmente la marcha entre los tratamientos experimentales para (i) mantener las moscas participan activamente en el experimento y (ii) mantener a las moscas de permanecer en un solo lugar. Un experimento de ejemplo puede tener el siguiente orden: i) veinte segundos giro de diagnóstico inicial; ii) cinco segunda vuelta intermedios, iii) veinte pares segunda condición # 1; iv) cinco segundos centrifugado intermedio; v) veinte pares segunda condición # 2.

Parte 3: La mosca de permanecer dentro de la pluma de olor

Un segundo experimento básico en la OMT es arrastrar visualmente una mosca en una nube de olor, instantáneamente cambiar las condiciones visuales, y luego medir su capacidad para permanecer en la pluma. Una vez más, tenga en cuenta que todos los experimentos se hacen en una forma de bloques al azart para minimizar cualquier sesgo con el fin experimental.

1. Coloque una mosca recién atados en la arena con un par de pinzas.
2. Visualmente girar (spin) de los tiempos vuelan varias alrededor de la arena antes de cada experimento como una verificación de diagnóstico para asegurarse de que el animal tiene la capacidad de orientarse en cualquier dirección (ver apartado 2.2).
3. Antes de cada estado, a su vez en el olor experimental (agua o vinagre) y visual de "arrastrar" la mosca en la columna oscilante por una pequeña franja vertical en la posición de la pluma. Este se aprovecha de la conducta de fijación poderosa banda observada en las moscas [4].
4. Ahora que la marcha se orienta hacia la columna, eliminar la franja de oscilación y presentan las condiciones de la muestra visual de lo siguiente: i) franjas de alto contraste panorámica con vapor de agua (Fig. 1A), ii) el fondo uniforme de vapor de agua (Fig. 1B); iii) franjas de alto contraste panorámica con olor a vapor (Fig. 1C); iv) uniformes de fondo con el olor de vapor (Fig. 1D). Adquirir el vídeo como en 2.3. Un experimento de ejemplo puede tener la orden de flujo: i) veinte segundos giro inicial de diagnóstico; ii) cinco segundos banda de oscilación pluma; iii) veinte pares segunda condición # 1; iv) cinco segundos banda de oscilación pluma; v) veinte pares segunda condición # 2 .

Los resultados representativos:

Figura 1

Parte 1 explica cómo optimizar las imágenes de vídeo OMT. La imagen de vídeo debe tener una visión clara de la mosca iluminados sobre un fondo negro oscuro. Demasiado brillantes imágenes se pueden mejorar mediante la reducción de la interferencia de fondo, lo que reduce la intensidad de los LEDs IR, o apagando las luces del cuarto. Si la mosca no está bien iluminado, de ajustar el enfoque de los LEDs IR o la modulación de la intensidad de los LEDs IR puede solucionar el problema. Partes 2 y 3 describen experimentos sencillos para llevar a cabo para verificar el correcto funcionamiento de una OMT. En todos los casos, una mosca debe ser visualmente "forzada" (a través de las respuestas optomotor) para girar varias revoluciones en el campo para asegurar una amplia y fluida de movimiento. En la Parte 2 de una mosca es el reto de encontrar una pluma de olor por sí mismo. Para mantener la marcha participan en el experimento, para reducir el efecto de la liberación de olor residual, y mantener a las moscas de mantener una sola línea durante todo el experimento, es útil rotar visualmente la marcha durante unos segundos entre los ensayos. Una mosca no debe localizar una nube de vapor de agua en un grado significativo, y siempre se debe localizar una pluma de olor en la presencia de ricos señales visuales panorámicas. En la parte 3 de una mosca es visualmente arrastrar directamente en una pluma de olor y el reto de mantener su rumbo dentro de la pluma contra una variedad de fondos fijos visual. Si la mosca se arrastra en una nube de vapor de agua, rápidamente se debe rechazar. Si la mosca se arrastra en una nube de olor y hay suficientes indicaciones visuales para mediar en el seguimiento de robusta, la mosca se mantendrá en la pluma.

Discusión

La adquisición de las imágenes de este sistema utiliza una cámara firewire placa de bajo costo y software escrito en Matlab. Imágenes claras son cruciales para la obtención de trazas de datos precisos. Las estrategias descritas anteriormente son útiles para la limpieza de las imágenes en este sistema. Otros procedimientos de seguimiento de vídeo de este sistema se han descrito ^1. Además, este sistema podría ser fácilmente modificado para incluir seguimiento en tiempo real de vídeo. Los protocolos ...

Materiales

Name	Company	Catalog Number	Comments
Firewire camera	1394store.com	Fire-I board camera BW	4.3mm lens no IR coating
IR LEDs	Small Parts, Inc.
Black spray paint	Rustoleum		Flat black
Black flock paper	Edmund Scientific
Panel system	Caltech		3
Matlab 2006a	Mathworks		Image acquisition toolbox