This work was funded by the state program Investissements d&#8217;avenir managed by ANR (grant ANR-10-BINF-05 'Pherotaxis').

<html> Le protocole est basé sur un robot disponible dans le commerce (voir le tableau des matériaux) et les papillons mâles (Agrotis ipsilon) avec leur phéromone sexuelle. Pourtant, il peut être adapté avec des modifications mineures à d&#39;autres espèces d&#39;insectes, odorants, et les robots. Une. Insectes <ol><li> Larves arrière de Agrotis ipsilon Hufnagel (Lepidoptera: Noctuidae) sur une alimentation artificielle et les maintenir dans des gobelets en plastique individuelles jusqu&#39;à la nymphose à 23 ± 1 ° C et une humidité relative de 50 ± 5% comme décrit précédemment 24. </li><li> pupes de sexe et de garder les mâles adultes séparément des femmes dans des boîtes en plastique. Donnez-leur un accès gratuit à une solution de saccharose à 20%. </li><li> Réaliser des expériences avec les hommes. Les papillons mâles sont très sensibles à la phéromone sexuelle émise par leurs femelles de la même espèce. Dans A. ipsilon, la principale composante de la phéromone, l&#39;acétate de cis-7-dodécényle (Z7-12: OAc) est le composé le plus actif sur l&#39;antenne. </li></ol>itre &quot;&gt; 2. électrophysiologie <ol><li> Notez le EAG partir d&#39;une préparation toute-insecte, tel que décrit ci-dessous (figure 1A). Antennes intacts sont préférés aux antennes excisée car ils présentent une durée de vie plus longue (voir résultats représentatifs). </li><li> Chlorer deux fils d&#39;argent par immersion dans une solution d&#39;eau de Javel concentrée pendant 10-20 min et rincer ensuite. Ce processus empêche électrodes de polarisation. Il doit être répété chaque fois que la ligne de base dérive au cours des expériences ou lorsque la tension de décalage entre les électrodes est trop grand pour être compensé par l&#39;amplificateur. </li><li> Assurez-électrodes de verre de feu capillaires poli avec un extracteur d&#39;électrode. polissage au feu empêche les rayures fil d&#39;argent chloré avec des électrodes. </li><li> Anesthésier un papillon mâle avec le CO 2 et le placer dans un bloc de polystyrène avec la tête dépassant du haut. </li><li> Attachez la tête de l&#39;insecte avec du ruban adhésif de peintre autour du cou. </li><li> Insérez un fil d&#39;argent servant d&#39;électrode de référence dans le cou. </li><li> Sous un microscope stéréoscopique, immobiliser l&#39;une des antennes avec de fines bandes de ruban de peintre sur la pointe et la base. </li><li> Découper les segments distaux 2-3 de l&#39;antenne avec des ciseaux chirurgicaux. </li><li> Positionner l&#39;électrode de verre près de la pointe de l&#39;antenne avec un micro-manipulateur coupe. </li><li> Découper l&#39;extrémité du tube capillaire en verre avec une pince à obtenir un diamètre légèrement plus grand que la pointe de l&#39;antenne de coupe. </li><li> Remplir la pipette en verre avec (en mM) KCl 6,4, glucose 340, Hepes 10, 12 MgCl 2, CaCl 2 1, 12 NaCl, pH 6,5. </li><li> Insérer l&#39;extrémité de l&#39;antenne de coupe dans le tube capillaire en verre avec le micromanipulateur. </li><li> Glisser le fil d&#39;argent servant d&#39;électrode d&#39;enregistrement dans la plus grande extrémité du tube capillaire en verre. </li></ol> 3. Interface matérielle <ol><li> Monter toute la préparation, c&#39;est-insectes-électrodes-micromanipulateur, sur une plaque métallique vissée sur la partie supérieure du robot (figure 1B). Connecter les électrodes au robot, tel que décrit ci-dessous. </li><li> Sur la base de travaux antérieurs 25-26, concevoir une interface matérielle pour adapter la tension de sortie EAG (de l&#39;ordre de 1 mV à plusieurs MQ) à la plage appropriée pour la carte d&#39;extension du robot. Le conseil accepte les entrées 0-5 V analogiques et une tension négative en dessous de -200 mV peut causer de graves dommages. Suivre les étapes 3.2.1 à 3.2.4 pour concevoir l&#39;interface avec Eagle. <ol><li> Concevoir une alimentation ± 5V à partir d&#39;une batterie 12 V en utilisant le régulateur de tension 78L10 (① sur les figures 2A à 2C). </li><li> Concevoir un préamplificateur headstage (10X) sur la base de l&#39;instrumentation amplificateur INA121 (③ dans les figures 2A à 2C). </li><li> Concevoir un amplificateur de deuxième étape (25X) avec filtrage du bruit (premier ordre passe-haut filtre 0,1 Hz, second ordre filtre passe-bas de 500 Hz, entaille 50 filtre Hz) sur la base de quad op-ampères LT1079 (315; les figures 2A-2C). </li><li> Concevoir une étape de conditionnement du signal qui calcule avec ampli-op LT1079 et diode 1N4148 (⑤ dans les figures 2A à 2C). Le gain total est de 250 et la sortie EAG est dans la gamme de 0 à 5 V avec zéro étant à 2,5 V. </li></ol></li><li> Connectez les électrodes aux entrées de l&#39;EAG différentiel (② sur les figures 2A-2C). Connecter l&#39;électrode d&#39;enregistrement à l&#39;entrée inverseuse de l&#39;INA121 obtenir EAG positifs. </li><li> Connectez la sortie EAG (⑥ sur les figures 2A à 2C) pour les 12 entrées analogiques de la carte d&#39;extension du robot. Comme chaque entrée est lu séquentiellement toutes les millisecondes, la fréquence d&#39;échantillonnage est de 1 KHz. </li></ol> 4. Logiciel d&#39;interface Les fils principaux contiennent une interface utilisateur graphique (GUI), des procédés de détection de signal et pour commander les diverses fonctions du robot. <ol><li> Écrire un GUI (figure 2D) dans Qt C + + fo<html> données r visualisation, le filtrage numérique (20 Hz 5 ème ordre Butterworth bas de filtre passe) et la détection de l&#39;odeur de l&#39;EAG. Ce dernier peut être réalisé de deux façons: soit par déconvolution l&#39;EAG avec un filtre approprié (approche technique, section 4.2), ou par la modélisation des mécanismes neuronaux qui permettent la détection des phéromones rapide et fiable dans A. mites ipsilon (approche bio-inspirée, section 4.3). </li><li> filtre de déconvolution. L&#39;EAG est bien décrite par une cascade non linéaire 27 qui se compose d&#39;une non-linéarité statique <img alt="Equation 1" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq1.jpg" /> et un filtre passe-bas d&#39;ordre 1 avec la fonction impulsion exponentielle <img alt="Equation 2" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq2.jpg" /> pour <img alt="Equation 3" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq3.jpg" /> , Voir la figure 3A. En réponse aux fluctuations de la concentration d&#39;odeurluation 4 &quot;fo: contenu width =&quot; 0.3in &quot;src =&quot; / files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg &quot;/&gt;, la sortie EAG est donnée par l&#39;intégrale de convolution <img alt="Equation 5" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq5.jpg" /> . La déconvolution est obtenue simplement par l&#39;inverse du système; à savoir <img alt="Equation 6" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq6.jpg" /> dans le domaine fréquentiel. Ensuite, <img alt="Equation 7" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq7.jpg" /> comme la transformée de Fourier de la réponse impulsionnelle est <img alt="Équation 8" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq8.jpg" /> . Pour la détection du signal, suivez les étapes 4.2.1 à 4.2.3. <ol><li> Effectuer le processus de déconvolution dans le domaine de temps que <img alt="Equation 9" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq9.jpg" /> et <img alt="Equation 10" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq10.jpg" /> , La figure 3B. </li&gt; <li> Se rapprocher de la non-linéarité <img alt="Equation 11" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq11.jpg" /> par une fonction polynomiale. Monter les paramètres de polynômes et la constante de temps sur des paires de données d&#39;entrées-sorties afin de minimiser l&#39;erreur quadratique moyenne entre le réel <img alt="Equation 4" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg" /> et reconstruit <img alt="Equation 12" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" /> concentration d&#39;odeur. </li><li> Détecter les coups de phéromones chaque fois <img alt="Equation 12" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" /> dépasse un seuil prédéfini. </li></ol></li><li> Détecteur neuromorphique. Une autre approche de détection consiste à mimer la biologie. Dans A. mites ipsilon, neurones centraux recevant entrée de l&#39;antenne de répondre à la phéromone avec un motif de licenciement stéréotypée de l&#39;excitation-inhibition 13. Un Hodgkin-Huxley type modèle de neurone avec quatre courants ioniques <img alt="Équation 13" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq13.jpg" /> (Un redresseur retardé courant de K +, voltage-gated Na + et Ca 2 + courants, une petite conductance K + Ca 2 +-dépendante actuelle) a déjà été mis au point pour reproduire les réponses physiologiques observées 13. Pour la détection du signal, suivez les étapes 4.3.1 à 4.3.3. <ol><li> Mettre en œuvre le modèle de neurone sous forme d&#39;équations différentielles. Utilisez le signal EAG comme courant d&#39;entrée <img alt="Equation 14" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq14.jpg" /> dans l&#39;évolution du potentiel de membrane <img alt="Équation 15" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq15.jpg" /> . Utilisation d&#39;une membrane capacité C = 22,9 pF et un courant de fuite proposée par <img alt="Équation 16" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq16.jpg" /> conductance g L = 0.011161 uS etrenversement potentiel E L = -61,4 mV. Les courants ioniques sont décrits par <img alt="Équation 17" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq17.jpg" /> avec <img alt="Equation 18" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq18.jpg" /> par où <img alt="Équation 19" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq19.jpg" /> sont des fonctions non linéaires de V. Voir les travaux antérieurs 13 pour les détails. </li><li> Simuler le modèle de neurones en temps réel avec Sirène en intégrant les équations différentielles avec un 4 ème ordre méthode Runge-Kutta et une étape de temps <img alt="L&#39;équation 20" fo:content-width="0.1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq20.jpg" /> = 0,01 ms. Exécutez le test du pic V (t f)&gt; 0 mV et V (t f - <img alt="L&#39;équation 20" fo:content-width="0.1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq20.jpg" /> ) &lt;0 mV en ligne pour obtenir des temps de pic et interspike intervalles. </li><li> Détecter laRésultats de phéromones chaque fois une rafale d&#39;excitation (3 intervalles de interspike consécutifs &lt;70 ms) est suivi par inhibition (interspike intervalle ≥ 350 msec), voir la figure 3C. </li></ol></li></ol>

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I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term='Infotaxis'+as+a+strategy+for+searching+without+gradients.">'Infotaxis' as a strategy for searching without gradients.</a> Nature. 445, 406-409 (2007).</li><li>Martin-Moraud, E., Martinez, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effectiveness+and+robustness+of+robot+infotaxis+for+searching+in+dilute+conditions.">Effectiveness and robustness of robot infotaxis for searching in dilute conditions.</a> Frontiers in neurorobotics. , (2010).</li><li>Masson, J. -. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Olfactory+searches+with+limited+space+perception).">Olfactory searches with limited space perception).</a> PNAS. 110, 11261-11266 (2013).</li><li>Masson, J. -. B., Bailly Bechet, M., Vergassola, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chasing+information+to+search+in+random+environments.">Chasing information to search in random environments.</a> J. Phys. A: Math. Theor. 42, (2009).</li></ol>

Authors have nothing to disclose.

Il ya près de vingt ans, Kanzaki et ses collègues pionniers de l&#39;idée d&#39;utiliser GCE sur les robots olfactifs 29-30. Leur technique était à l&#39;origine basée sur les antennes excisée. Ici, nous avons enregistré de antennes intact pour améliorer la sensibilité et la durée de vie de la préparation. D&#39;autres études 31-32 ont également remarqué la supériorité de la préparation du corps entier sur les antennes isolé. Dans nos expériences robotiques, nous avons connu des enregistrements stables dans la journée. En revanche, EAG enregistré sur les antennes isolé avoir une durée de vie de 2 heures (figure 5). Notre plate-forme EAG-robot a été principalement développé pour tester des hypothèses biologiques sur le codage olfactif et les stratégies de recherche chez les insectes 13. Semblables à des neurones centraux recevant entrée de antennes des insectes, nous avons connecté un modèle de neurone à une antenne réelle de papillon sur un robot et effectué la détection des phéromones en fonction de son type de déclenchement. Les évènements de Détection et non détection étaientensuite utilisé pour entraîner le robot vers la source de phéromone. La stratégie de recherche réactive considéré ici a été inspiré par les comportements des papillons mâles attirés par une phéromone sexuelle. Il s&#39;est bien dans des conditions de laboratoire (figure 6), permettant la localisation d&#39;une source à faible émission (dose de phéromone de 10 pg dans notre cas contre 10 mg dans les travaux antérieurs 24) dans un espace relativement grand de recherche (distance initiale de la source de 2 m contre 10 cm dans les expériences précédentes 20-21). Ces expériences robotiques devraient être considérés comme une preuve de concept démontrant que les antennes des insectes sont adaptés pour les recherches olfactives robotiques. Bien que les antennes des insectes sont connues pour répondre aux gaz toxiques, drogues et d&#39;explosifs 9-11, plusieurs extensions sont nécessaires pour faire face aux applications du monde réel. Tout d&#39;abord, une méthode de recherche plus sophistiqué 34-36 peut être plus efficace à des distances au-delà de 10 m, lorsque la réacquisitiondu panache devient très improbable. En second lieu, il peut être nécessaire de combiner EAGs d&#39;espèces différentes dans une configuration de nez bio-électronique 14 afin de détecter les substances odorantes d&#39;intérêts. Troisièmement, des capacités de détection stéréo obtenus par l&#39;enregistrement des deux antennes de l&#39;insecte peut s&#39;avérer bénéfique en termes d&#39;efficacité. Deux capteurs utilisés en parallèle peuvent en effet augmenter la directivité. Quatrièmement, les extensions de la stratégie de recherche à des recherches collectives robotiques sont 37 doit être considéré pour des applications pratiques, même si elles ne sont pas biologiquement pertinente dans le cas des papillons de nuit.

Aujourd&#39;hui, les animaux comme les chiens sont souvent utilisés dans des applications de sûreté et de sécurité qui impliquent la localisation de fuites de produits chimiques, de médicaments et d&#39;explosifs en raison de leurs excellentes capacités de détection de l&#39;odeur 16. Pourtant, ils présentent des variations de comportement, fatigués après d&#39;importants travaux, et exigent le recyclage de fréquentes que leur rendement diminue au fil du temps 17. Une façon de contourner ces limites est de remplacer les chiens formés par des robots olfactifs. Néanmoins, le suivi des parfums et des sources d&#39;odeurs est un enjeu majeur de la robotique. Dans les environnements turbulents, le paysage d&#39;un panache d&#39;odeur est très hétérogène et instable, et se compose de plaques sporadiquement situé à 4. Même à des distances moyennes de la source, aussi courte que quelques mètres, les détections deviennent sporadiques et ne fournissent des repères par intermittence. En outre, les gradients de concentration locales pendant détections ne font généralement pas vers la source. Compte tenu de disqueflux CONTINUE de l&#39;information et l&#39;information locale limitée en cas de détections sont faites comment naviguer un robot vers la source? Il est bien connu que les insectes tels que les papillons mâles utilisent la communication chimique pour localiser avec succès leurs camarades sur de longues distances (plusieurs centaines de mètres). Pour ce faire, ils adoptent un comportement stéréotypé 18-20: ils surtension au vent lors de la détection d&#39;un patch odeur et d&#39;effectuer une recherche étendue appelée coulée lorsque les informations de l&#39;odeur disparaît. Cette stratégie de montée-casting est purement réactive, ie actions sont entièrement déterminés par les perceptions actuelles (événements de détection et de non-détection). Pourtant, sa mise en œuvre sur les robots olfactifs avait limité le succès dans le passé en raison de la détection de plaques d&#39;odeur est entravée par la lenteur de capteurs de gaz artificiels. Capteurs à oxyde métallique utilisés dans la plupart des robots olfactifs ont des temps de plusieurs dizaines de secondes intervention et de rétablissement afin qu&#39;ils filtrent généralement surles fluctuations de concentration rencontrés dans les panaches turbulents 21. En revanche, le temps de chimiorécepteurs insectes de réponse est beaucoup plus courte, par exemple, le temps de montée de électroantennogrammes insectes (GCE) est inférieur à 50 msec 22. Par conséquent, en utilisant EAG insectes, des impulsions d&#39;odeur sont réglés à des fréquences de plusieurs Hertz 23. Cette propriété rend les capteurs EAG bien adapté pour la détection des odeurs dans les filaments de plumes naturelles. Nous décrivons ici un protocole pour intégrer EAG insectes sur des robots permettant recherches olfactives efficaces en utilisant les surtensions et coulée stratégies.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="681">
	<tbody>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:216px;">Name of Material/ Equipment</td>
			<td style="width:179px;">Company</td>
			<td style="width:119px;">Catalog Number</td>
			<td style="width:167px;">Comments/Description</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="85" rowspan="2" style="height:85px;width:216px;">Agrotis ipsilon&#160;</td>
			<td style="width:179px;">PISC&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">moth</td>
		</tr>
		<tr height="64">
			<td height="64" style="height:64px;width:179px;">http://www-physiologie-insecte.versailles.inra.fr/indexenglish.php</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="43" rowspan="2" style="height:43px;width:216px;">Robot Khepera III&#160;</td>
			<td style="width:179px;">K-team&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">Khe3Base + KorBotLE + KorWifi</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:179px;">www.k-team.com</td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:216px;">KoreIOLE</td>
			<td style="width:179px;">K-team</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;">Input/output extension board</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="43" rowspan="2" style="height:43px;width:216px;">EAG-robot interface</td>
			<td style="width:179px;">LORIA&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">Custom-made hardware and software</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:179px;">www.loria.fr</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="42" rowspan="2" style="height:42px;width:216px;">Sirene</td>
			<td rowspan="2" style="width:179px;">LORIA&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">neuronal simulator sirene.gforge.inria.fr</td>
		</tr>
		<tr height="21">
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="41" rowspan="2" style="height:41px;width:216px;">Eagle</td>
			<td rowspan="2" style="width:179px;">CadSoft www.cadsoftusa.com</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;"></td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">PCB design software</td>
		</tr>
		<tr height="21">
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Micromanipulator</td>
			<td style="width:179px;">Narishige / Bio-logic</td>
			<td style="width:119px;">UN-3C</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Magnet base</td>
			<td style="width:179px;">Narishige/ Bio-logic</td>
			<td style="width:119px;">USM-6</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Adapter</td>
			<td style="width:179px;">Narishige/ Bio-logic</td>
			<td style="width:119px;">UX-6-6</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Rotule</td>
			<td style="width:179px;">Narishige/ Bio-logic</td>
			<td style="width:119px;">UPN-B</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Micro scisors</td>
			<td style="width:179px;">MORIA / Phymep</td>
			<td style="width:119px;">15371-92</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:216px;">Stereo microscope Zeiss St&#233;mi 2000</td>
			<td style="width:179px;">Fisher Scientific</td>
			<td style="width:119px;">B19961</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Light source 20W KL200</td>
			<td style="width:179px;">Fisher Scientific</td>
			<td style="width:119px;">W41745</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Narishige PC-10 Na PC-1</td>
			<td style="width:179px;">Narishige</td>
			<td style="width:119px;">Narishige PC-10</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">Capillaries Na PC-1</td>
			<td style="width:179px;">Fisher scientific</td>
			<td style="width:119px;">C01065</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:216px;">Pheromone cis-7-Dodecenyl acetate(Z7-12:OAc)</td>
			<td style="width:179px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:119px;">259829</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Pack of 3 pipettes&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:179px;">Eppendorf</td>
			<td rowspan="2" style="width:119px;">4910000514</td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">For pheromone dilution and deposition on paper filter</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">2-20 &#181;l/ 50-200 &#181;l/ 100-1000 &#181;l&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:216px;">Gas sensor TGS2620&#160;</td>
			<td style="width:179px;">Figaro www.figarosensor.com</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;">Optional, for comparison with EAG</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:216px;">electrode puller&#160;</td>
			<td style="width:179px;">Narishige&#160;</td>
			<td style="width:119px;">PC-10</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using insect electroantennogram sensors on autonomous robots for olfactory searches

Robots conçus pour suivre les fuites de produits chimiques dans les installations industrielles dangereuses 1 ou traces d&#39;explosifs dans les champs de mines 2 face au même problème que les insectes en quête de nourriture ou à chercher des partenaires 3: la recherche olfactive est limitée par la physique du transport turbulent 4. Le paysage de la concentration de vent origine des odeurs est discontinue et se compose de plaques situées de façon sporadique. Une condition préalable à la recherche olfactive est que les correctifs d&#39;odeurs intermittents sont détectés. En raison de sa grande vitesse et la sensibilité 5-6, l&#39;organe olfactif des insectes offre une occasion unique pour la détection. Antennes d&#39;insectes ont été utilisés dans le passé afin de détecter non seulement les phéromones sexuelles 7, mais aussi des produits chimiques qui sont pertinents pour les humains, par exemple les composés volatils issus de cellules cancéreuses 8 ou toxiques et illicites 9-11. Nous décrivons ici un protocole pour l&#39;utilisation des antennes des insectes sur un des robots autonomesd présenter une preuve de concept pour le suivi des panaches d&#39;odeurs à leur source. La réponse globale des neurones olfactifs est enregistré in situ sous forme de électroantennogrammes (GCE). Notre conception expérimentale, basée sur toute une préparation d&#39;insectes, permet des enregistrements stables dans une journée de travail. En comparaison, GCE sur les antennes excisées ont une durée de vie de 2 heures. Une interface matériel personnalisé / logiciel a été développé entre les électrodes EAG et un robot. Le système de mesure d&#39;odeur résout patchs individuels vers le haut à 10 Hz, ce qui est supérieur à l&#39;échelle de temps des capteurs chimiques artificiels 12. L&#39;efficacité des capteurs EAG pour les recherches olfactives est également démontré dans la conduite du robot vers une source de phéromone. En utilisant des stimuli olfactifs et des capteurs identiques chez les animaux réels, notre plate-forme robotique est un moyen direct pour tester des hypothèses biologiques sur le codage olfactif et les stratégies de recherche 13. Il peut également s&#39;avérer bénéfique pour détecter d&#39;autres substances odorantes d&#39;intérêts parEAG combinant de différentes espèces d&#39;insectes dans une configuration de nez bioélectronique 14 ou à l&#39;aide des capteurs de gaz qui imitent nanostructurés insecte antennes 15.

Le protocole décrit ci-dessus a d&#39;abord été testé avec de courtes impulsions de 20 ms de la phéromone (dose de 1 pg et 10 pg) directement soufflé sur l&#39;antenne. Figure 4A montre les EAG en réponse aux impulsions de phéromone. Ils sont positifs, car l&#39;électrode d&#39;enregistrement est reliée à l&#39;entrée inverseuse de l&#39;amplificateur, comme il est décrit dans l&#39;étape 3.3. Comme indiqué par le spectre de puissance, le système de mesure est capable de résoudre les impulsions de phéromone jusqu&#39;à 10 Hz. A titre de comparaison, nous avons également testé un capteur de gaz disponible dans le commerce. Le TGS2620 est un capteur d&#39;oxyde métallique fabriquée pour la détection de vapeurs de solvant. Bien que le capteur présente une grande sensibilité à l&#39;éthanol, il a été incapable de suivre les variations de concentration (voir la courbe en pointillés sur la figure 4B). Le problème est venue du boîtier de capteur. Le TGS2620 est commercialisé avec un capuchon qui a une toile d&#39;acier inoxydable ignifuge. Le temps de réponse est lent parce que, dans la pratique, il faut unecertain temps pour que le gaz de diffuser à travers la toile métallique et d&#39;atteindre la surface de l&#39;oxyde métallique. La récupération est aussi lent car il faut du temps pour nettoyer le capteur lorsque le gaz est piégé à l&#39;intérieur du capuchon. Nous avons donc retiré le capuchon et cette modification amélioré la dynamique de manière significative (voir la courbe plaine à la figure 4B). Pourtant, il a été un facteur dix entre le GCE et le TGS2620 (10 Hz par rapport à 1 Hz). Cette comparaison est néanmoins qualitative que l&#39;EAG et le TGS2620 n&#39;ont pas été testé dans les mêmes conditions. Nous avons ensuite évalué la stabilité dans le temps de notre préparation tout-insecte (n = 12 papillons) par rapport aux antennes excisée (n = 7 antennes). L&#39;EAG a été enregistré périodiquement en réponse à des stimulations phéromones (durée 500 ms, la dose 1 ug). EAG premières (en mV) ont été converties en EAG relatives (pourcentages de la valeur initiale obtenue au temps t = 0). Figure 5 montre une très bonne stabilité de notre préparation tout-insectearation dans une journée de travail. En revanche, EAG enregistrés sur isolé diminution antennes rapidement au fil du temps de sorte que le signal tombe à la moitié de sa valeur initiale après seulement 1,5 heures. Cette dépendance temporelle est bien décrite par une décroissance exponentielle avec une durée de vie de 2 heures. Enfin, nous avons testé la capacité de la plateforme robotisée EAG pour trouver une source de l&#39;odeur (composé de phéromone Z7-12: OAc) en utilisant une stratégie de recherche réactive (Figure 6A). La stratégie de recherche combine surtension au vent chaque fois que le phéromone est détectée par coulée en spirale en l&#39;absence de détection 28. La présence de phéromones est détectée à partir de l&#39;EAG par le détecteur neuromorphique, comme décrit dans l&#39;étape 4.3. Deux exemples de EAG enregistrées au cours de la recherche sont présentés dans la figure 6B. Sans la source de l&#39;odeur, l&#39;EAG reste autour de zéro (2,5 V) avec très peu ou pas de détections. Le robot effectue coulée spirale et laisse le BEF espace de recherche généraleminerai atteindre l&#39;emplacement cible (dans 92% des essais, n = 26 essais, la figure 6C droite). Avec la source de l&#39;odeur (figure 6C gauche), l&#39;EAG présente éclats de l&#39;activité (détection) entrelacés avec des périodes de silence (aucune détection). Coulée spirale se produit principalement sur ​​le contour du panache (Figure 6C gauche, ligne rouge) et semble être une stratégie efficace pour la relocalisation de l&#39;axe du panache lorsque l&#39;odeur est perdu. Dans cet état, la source se trouve généralement (taux de réussite = 96%, n = 44 essais). <img alt="Figure 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig1highres.jpg" width="500" /> Figure 1. Tout-insecte préparation de l&#39;EAG et installation robotique. A) Le électroantennogramme (EAG) est enregistré à partir d&#39;une préparation toute-insectes (voir le texte pour plus de détails). B) La préparation est monté sur la robot. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51704/51704fig1highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> <img alt="Figure 2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig2highres.jpg" width="500" /> Figure 2. L&#39;interface matériel-logiciel. A) schématique Aigle du matériel. Le circuit se compose de six sections (voir texte pour les détails). Il permet de filtrer (bande de fréquence 0,1-500 Hz, entaille à 50 Hz), amplification (250X totale de gain) et le conditionnement de signaux dans la gamme 0-5 V. B) Aigle disposition montrant les lignes de cuivre (la partie supérieure est en rouge et le fond en bleu) et les trous (en vert). C) Carte de circuit imprimé (PCB) montrant les éléments discrets. D) de l&#39;interface utilisateur graphique (GUI) écrit en Qt C + + pour la visualisation des données (trace rouge = entrée EAG, trace verte= Sortie du modèle de neurone), conception de filtre et la détection du signal. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51704/51704fig2highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> <img alt="Figure 3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig3highres.jpg" width="500" /> Détection Figure 3. Signal de l&#39;EAG. A) électroantennogramme (EAG) modèle. L&#39;EAG est modélisé par une cascade non linéaire 27 qui se compose d&#39;une non-linéarité statique suivi d&#39;un filtre passe-bas 1er ordre avec la fonction impulsion exponentielle <img alt="Equation 21" fo:content-width=".2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq21.jpg" /> . La sortie EAG est donnée par l&#39;intégrale de convolution avec <img alt="Équation 22" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq22.jpg" /> . B) approche d&#39;ingénierie. Le filt de déconvolutioner écrit <img alt="Équation 23" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq23.jpg" /> et <img alt="Équation 24" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq24.jpg" /> , Voir le texte pour plus de détails. rencontres d&#39;odeur (hits) sont détectés chaque fois <img alt="Equation 12" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" /> dépasse un. C) approche de seuil prédéfinie bio-inspirée. Un modèle de neurone de type Hodgkin-Huxley avec cinq courants internes (de fuites, K +, Na +, Ca 2 + et SK) est utilisée pour reproduire le motif de mise à feu observé de l&#39;excitation-inhibition (EI) observée expérimentalement 13. Pour la détection du signal, le signal EAG est utilisé comme courant d&#39;entrée et de résultats sont détectées à chaque fois une salve d&#39;excitation est suivie d&#39;une inhibition de l&#39;activité de mise à feu. <img alt="Figure 4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig4highres.jpg" width="500" /> &lt;<html> br /&gt; Figure 4. EAG temps de réponse. A) Des enregistrements d&#39;EAG en réponse à 20 impulsions de phéromones ms (dose 1 pg et 10 pg) livrées à des taux différents (1, 2, 4, 6, 8 et 10 impulsions / sec). Le spectre de puissance EAG normalisée est indiquée pour un stimulus pulsé à 1 et 10 Hz (dose 1 pg et 10 pg). L&#39;EAG décide impulsions individuelles jusqu&#39;à 10 Hz. B) Les enregistrements de capteur de gaz TGS2620 en réponse à l&#39;éthanol (concentration fluctuante). Les courbes en pointillés sont lisses et la réponse du capteur, avec ou sans le bouchon, respectivement. Le capteur avec le bouchon a un temps de plusieurs dizaines de secondes de réponse et ne peut donc pas suit les fluctuations de la concentration de gaz. Le TGS2620 sans capuchon décide fluctuations individuelles jusqu&#39;à 1 Hz. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51704/51704fig4highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> toujours &quot;&gt; <img alt="Figure 5" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig5highres.jpg" width="500" /> Figure 5. Stabilité EAG (préparation des insectes tout vs antenne excisée). L&#39;EAG a été enregistrée toutes les heures pendant 8 heures pour la préparation tout-insecte (n = 12 mites) et toutes les 20 minutes pendant 3,2 h pour les antennes excisée (n = 7 antennes). La figure montre EAG relatives (pourcentages de la valeur initiale obtenue au temps t = 0). La dépendance du temps pour antennes excisée est bien équipée par une décroissance exponentielle avec une durée de vie de 2 heures (demi-vie de 1,5 heures). <img alt="Figure 6" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig6highres.jpg" width="500" /> Figure 6. Des expériences robotiques. A) La stratégie de montée-casting combine montée au près dans laprésence de l&#39;odeur de coulée spirale en son absence 28. B) EAG typique enregistrée au cours de la recherche tandis que le robot se déplace (avec et sans l&#39;odeur). C) trajectoires de robot avec une odeur (n = 44 essais) et sans odeur (n = 26 essais). La ligne en pointillés rouge représente le contour de panache où 90% de toutes les détections eu lieu pendant les essais. Les conditions expérimentales: l&#39;espace de recherche = 4 mx 2,5 m, la vitesse de robot = 5,6 cm / s, cible = 10 pg de phéromone déposée sur un filtre en papier et remplacé tous les 2 essais, robot emplacement initial = 2 m de la cible, la vitesse du vent = 0,9 ± 0,2 m / s à l&#39;emplacement cible. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51704/51704fig6highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a>

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Using Insect Electroantennogram Sensors on Autonomous Robots for Olfactory Searches

We describe a protocol for using insect antennae in the form of electroantennograms (EAGs) on autonomous robots. Our experimental design allows stable recordings within a day and resolves individual odor patches up to 10 Hz. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is demonstrated in driving a robot toward an odor source.

Utilisation d&#39;insectes électroantennogramme capteurs sur autonome Robots Recherches olfactives

Robots designed to track chemical leaks in hazardous industrial facilities1 or explosive traces in landmine fields2 face the same problem as insects ...

using-insect-electroantennogram-sensors-on-autonomous-robots-for

Research

JoVE Journal

Neuroscience

22.8K vues.  Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). We describe a protocol for using insect antennae in the form of electroantennograms (EAGs) on autonomous robots. Our experimental design allows stable recordings within a day and resolves individual odor patches up to 10 Hz. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is demonstrated in driving a robot toward an odor source.

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Vibrodissociation of Neurons from Rodent Brain Slices to Study Synaptic Transmission and Image Presynaptic Terminals

Mechanical dissociation of neurons from the central nervous system has the advantage that presynaptic boutons remain attached to the isolated neuron of interest. This allows for examination of synaptic transmission under conditions where the extracellular and postsynaptic intracellular environments can be well controlled. A vibration-based technique without the use of proteases, known as vibrodissociation, is the most popular technique for mechanical isolation. A micropipette, with the tip fire-polished to the shape of a small ball, is placed into a brain slice made from a P1-P21 rodent. The micropipette is vibrated parallel to the slice surface and lowered through the slice thickness resulting in the liberation of isolated neurons. The isolated neurons are ready for study within a few minutes of vibrodissociation. This technique has advantages over the use of primary neuronal cultures, brain slices and enzymatically isolated neurons including: rapid production of viable, relatively mature neurons suitable for electrophysiological and imaging studies; superior control of the extracellular environment free from the influence of neighboring cells; suitability for well-controlled pharmacological experiments using rapid drug application and total cell superfusion; and improved space-clamp in whole-cell recordings relative to neurons in slice or cell culture preparations. This preparation can be used to examine synaptic physiology, pharmacology, modulation and plasticity. Real-time imaging of both pre- and postsynaptic elements in the living cells and boutons is also possible using vibrodissociated neurons. Characterization of the molecular constituents of pre- and postsynaptic elements can also be achieved with immunological and imaging-based approaches.

This report demonstrates a technique for mechanical isolation of individual viable neurons retaining attached presynaptic boutons. Vibrodissociated neurons have the advantages of rapid production, excellent pharmacological control and improved space-clamp without influence from neighboring cells. This method can be used for imaging of synaptic elements and patch-clamp recording.

Vibrodissociation des neurones à partir de tranches de cerveau de rongeurs pour étudier la transmission synaptique et de l&#39;image terminaisons présynaptiques

Mechanical dissociation of neurons from the central nervous system has the advantage that presynaptic boutons remain attached to the isolated neuron of ...

Recherche

Neurosciences

Odorant-induced Responses Recorded from Olfactory Receptor Neurons using the Suction Pipette Technique

Animals sample the odorous environment around them through the chemosensory systems located in the nasal cavity. Chemosensory signals affect complex behaviors such as food choice, predator, conspecific and mate recognition and other socially relevant cues. Olfactory receptor neurons (ORNs) are located in the dorsal part of the nasal cavity embedded in the olfactory epithelium. These bipolar neurons send an axon to the olfactory bulb (see Fig. 1, Reisert &amp; Zhao1, originally published in the Journal of General Physiology) and extend a single dendrite to the epithelial border from where cilia radiate into the mucus that covers the olfactory epithelium. The cilia contain the signal transduction machinery that ultimately leads to excitatory current influx through the ciliary transduction channels, a cyclic nucleotide-gated (CNG) channel and a Ca2+-activated Cl- channel (Fig. 1). The ensuing depolarization triggers action potential generation at the cell body2-4.
In this video we describe the use of the "suction pipette technique" to record odorant-induced responses from ORNs. This method was originally developed to record from rod photoreceptors5 and a variant of this method can be found at jove.com modified to record from mouse cone photoreceptors6. The suction pipette technique was later adapted to also record from ORNs7,8. Briefly, following dissociation of the olfactory epithelium and cell isolation, the entire cell body of an ORN is sucked into the tip of a recording pipette. The dendrite and the cilia remain exposed to the bath solution and thus accessible to solution changes to enable e.g. odorant or pharmacological blocker application. In this configuration, no access to the intracellular environment is gained (no whole-cell voltage clamp) and the intracellular voltage remains free to vary. This allows the simultaneous recording of the slow receptor current that originates at the cilia and fast action potentials fired by the cell body9. The difference in kinetics between these two signals allows them to be separated using different filter settings. This technique can be used on any wild type or knockout mouse or to record selectively from ORNs that also express GFP to label specific subsets of ORNs, e.g. expressing a given odorant receptor or ion channel.

Olfactory receptor neurons (ORNs) convert odor signals first into a receptor current that in turn triggers action potentials that are conveyed to second order neurons in the olfactory bulb. Here we describe the suction pipette technique to record simultaneously the odorant-induced receptor current and action potentials from mouse ORNs.

Odorant induites réponses enregistrées à partir de neurones récepteurs olfactifs en utilisant la technique de la pipette d&#39;aspiration

Animals sample the odorous environment around them through the chemosensory systems located in the nasal cavity. Chemosensory signals affect complex ...

Identification of Olfactory Volatiles using Gas Chromatography-Multi-unit Recordings (GCMR) in the Insect Antennal Lobe

All organisms inhabit a world full of sensory stimuli that determine their behavioral and physiological response to their environment. Olfaction is especially important in insects, which use their olfactory systems to respond to, and discriminate amongst, complex odor stimuli. These odors elicit behaviors that mediate processes such as reproduction and habitat selection1-3. Additionally, chemical sensing by insects mediates behaviors that are highly significant for agriculture and human health, including pollination4-6, herbivory of food crops7, and transmission of disease8,9. Identification of olfactory signals and their role in insect behavior is thus important for understanding both ecological processes and human food resources and well-being.
	To date, the identification of volatiles that drive insect behavior has been difficult and often tedious. Current techniques include gas chromatography-coupled electroantennogram recording (GC-EAG), and gas chromatography-coupled single sensillum recordings (GC-SSR)10-12. These techniques proved to be vital in the identification of bioactive compounds. We have developed a method that uses gas chromatography coupled to multi-channel electrophysiological recordings (termed 'GCMR') from neurons in the antennal lobe (AL; the insect's primary olfactory center)13,14. This state-of-the-art technique allows us to probe how odor information is represented in the insect brain. Moreover, because neural responses to odors at this level of olfactory processing are highly sensitive owing to the degree of convergence of the antenna's receptor neurons into AL neurons, AL recordings will allow the detection of active constituents of natural odors efficiently and with high sensitivity. Here we describe GCMR and give an example of its use.
	Several general steps are involved in the detection of bioactive volatiles and insect response. Volatiles first need to be collected from sources of interest (in this example we use flowers from the genus Mimulus (Phyrmaceae)) and characterized as needed using standard GC-MS techniques14-16. Insects are prepared for study using minimal dissection, after which a recording electrode is inserted into the antennal lobe and multi-channel neural recording begins. Post-processing of the neural data then reveals which particular odorants cause significant neural responses by the insect nervous system.
	Although the example we present here is specific to pollination studies, GCMR can be expanded to a wide range of study organisms and volatile sources. For instance, this method can be used in the identification of odorants attracting or repelling vector insects and crop pests. Moreover, GCMR can also be used to identify attractants for beneficial insects, such as pollinators. The technique may be expanded to non-insect subjects as well.

Identification of Olfactory Volatiles using Gas Chromatography-Multi-unit Recordings GCMR in the Insect Antennal Lobe

Olfactory cues mediate many different behaviors in insects, and are often complex mixtures comprised of tens to hundreds of volatile compounds. Using gas chromatography with multi-channel recording in the insect antennal lobe, we describe a method for the identification of bioactive compounds.

L&#39;identification des composés volatils olfactifs chromatographie en phase gazeuse-à logements multiples enregistrements (GCMR) dans le lobe antennaire des insectes

All  organisms inhabit a world full of sensory stimuli that determine their  behavioral and physiological response to their environment. Olfaction is ...

Designing and Implementing Nervous System Simulations on LEGO Robots

We present a method to use the commercially available LEGO Mindstorms NXT robotics platform to test systems level neuroscience hypotheses. The first step of the method is to develop a nervous system simulation of specific reflexive behaviors of an appropriate model organism; here we use the American Lobster. Exteroceptive reflexes mediated by decussating (crossing) neural connections can explain an animal's taxis towards or away from a stimulus as described by Braitenberg and are particularly well suited for investigation using the NXT platform.1 The nervous system simulation is programmed using LabVIEW software on the LEGO Mindstorms platform. Once the nervous system is tuned properly, behavioral experiments are run on the robot and on the animal under identical environmental conditions. By controlling the sensory milieu experienced by the specimens, differences in behavioral outputs can be observed. These differences may point to specific deficiencies in the nervous system model and serve to inform the iteration of the model for the particular behavior under study. This method allows for the experimental manipulation of electronic nervous systems and serves as a way to explore neuroscience hypotheses specifically regarding the neurophysiological basis of simple innate reflexive behaviors. The LEGO Mindstorms NXT kit provides an affordable and efficient platform on which to test preliminary biomimetic robot control schemes. The approach is also well suited for the high school classroom to serve as the foundation for a hands-on inquiry-based biorobotics curriculum.

An approach to neural network modeling on the LEGO Mindstorms robotics platform is presented. The method provides a simulation tool for invertebrate neuroscience research in both the research lab and the classroom. This technique enables the investigation of biomimetic robot control principles.

Conception et implémentation de simulations du système nerveux sur LEGO Robots

We present a method to use the commercially available LEGO Mindstorms NXT robotics platform to test systems level neuroscience hypotheses. The first step ...

Whole Mount Immunolabeling of Olfactory Receptor Neurons in the Drosophila Antenna

Odorant molecules bind to their target receptors in a precise and coordinated manner. Each receptor recognizes a specific signal and relays this information to the brain. As such, determining how olfactory information is transferred to the brain, modifying both perception and behavior, merits investigation. Interestingly, there is emerging evidence that cellular transduction and transcriptional factors are involved in the diversification of olfactory receptor neuron. Here we provide a robust whole mount immunological labeling method to assay in vivo olfactory receptor neuron organization. Using this method, we identified all olfactory receptor neurons with anti-ELAV antibody, a known pan-neural marker and Or49a-mCD8::GFP, an olfactory receptor neuron specifically expressed in Nba neuron using anti-GFP antibody.

Whole Mount Immunolabeling of Olfactory Receptor Neurons in the Drosophila Antenna

Herein we describe the process of whole mount immunostaining of Drosophila antennae, which enables us to better understand the molecular mechanisms involved in the diversification of olfactory receptor neurons (ORN)s.

Tout le mont immunomarquage des récepteurs olfactifs neurones dans le<em&gt; Drosophila</em&gt; Antenne

Odorant molecules bind to their target receptors in a precise and coordinated manner. Each receptor recognizes a specific signal and relays this ...

Olfactory Assays for Mouse Models of Neurodegenerative Disease

In many neurodegenerative diseases and particularly in Parkinson&#8217;s disease, deficits in olfaction are reported to occur early in the disease process and may be a useful behavioral marker for early detection. Earlier detection in neurodegenerative disease is a major goal in the field because this is when neuroprotective therapies have the best potential to be effective. Therefore, in preclinical studies testing novel neuroprotective strategies in rodent models of neurodegenerative disease, olfactory assessment could be highly useful in determining therapeutic potential of compounds and translation to the clinic. In the present study we describe a battery of olfactory assays that are useful in measuring olfactory function in mice. The tests presented in this study were chosen because they measure olfaction abilities in mice related to food odors, social odors, and non-social odors. These tests have proven useful in characterizing novel genetic mouse models of Parkinson&#8217;s disease as well as in testing potential disease-modifying therapies.

Impairment in olfactory function is a common feature in many neurodegenerative disorders including Parkinson, Alzheimer, and Huntington diseases. In the present article, we describe a set of tests for assessing olfaction discrimination and detection in mice that can be used to measure olfactory abilities in mouse models of neurodegenerative diseases.

Les tests olfactifs pour les modèles murins de maladies neurodégénératives

In many neurodegenerative diseases and particularly in Parkinson&#8217;s disease, deficits in olfaction are reported to occur early in the disease process ...

Using Single Sensillum Recording to Detect Olfactory Neuron Responses of Bed Bugs to Semiochemicals

The insect olfactory system plays an important role in detecting semiochemicals in the environment. In particular, the antennal sensilla which house single or multiple neurons inside, are considered to make the major contribution in responding to the chemical stimuli. By directly recording action potential in the olfactory sensillum after exposure to stimuli, single sensillum recording (SSR) technique provides a powerful approach for investigating the neural responses of insects to chemical stimuli. For the bed bug, which is a notorious human parasite, multiple types of olfactory sensillum have been characterized. In this study, we demonstrated neural responses of bed bug olfactory sensilla to two chemical stimuli and the dose-dependent responses to one of them using the SSR method. This approach enables researchers to conduct early screening for individual chemical stimuli on the bed bug olfactory sensilla, which would provide valuable information for the development of new bed bug attractants or repellents and benefits the bed bug control efforts.

Bed bugs rely on olfactory receptor neurons housed in their antennal olfactory sensilla to detect semiochemicals in the environment. Utilizing single sensillum recording, we demonstrate a method to evaluate bed bug response to semiochemicals and explore the coding process involved.

Utilisation Sensillum simple enregistrement pour détecter les réponses olfactive Neuron des punaises de lit à écomones

The insect olfactory system plays an important role in detecting semiochemicals in the environment. In particular, the antennal sensilla which house ...

Imaging Membrane Potential with Two Types of Genetically Encoded Fluorescent Voltage Sensors

Genetically encoded voltage indicators (GEVIs) have improved to the point where they are beginning to be useful for in vivo recordings. While the ultimate goal is to image neuronal activity in vivo, one must be able to image activity of a single cell to ensure successful in vivo preparations. This procedure will describe how to image membrane potential in a single cell to provide a foundation to eventually image in vivo. Here we describe methods for imaging GEVIs consisting of a voltage-sensing domain fused to either a single fluorescent protein (FP) or two fluorescent proteins capable of F&#246;rster resonance energy transfer (FRET) in vitro. Using an image splitter enables the projection of images created by two different wavelengths onto the same charge-coupled device (CCD) camera simultaneously. The image splitter positions a second filter cube in the light path. This second filter cube consists of a dichroic and two emission filters to separate the donor and acceptor fluorescent wavelengths depending on the FPs of the GEVI. This setup enables the simultaneous recording of both the acceptor and donor fluorescent partners while the membrane potential is manipulated via whole cell patch clamp configuration. When using a GEVI consisting of a single FP, the second filter cube can be removed allowing the mirrors in the image splitter to project a single image onto the CCD camera.

A method for imaging changes in membrane potential using genetically encoded voltage indicators is described.

Imaging potentiel de membrane avec deux types de capteurs codés génétiquement tension fluorescentes

Genetically encoded voltage indicators (GEVIs) have improved to the point where they are beginning to be useful for in vivo recordings. While the ultimate ...

Insect-controlled Robot: A Mobile Robot Platform to Evaluate the Odor-tracking Capability of an Insect

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor sources is an essential task for organism survival. Insects are well-studied organisms with regard to odor tracking, and their behavioral strategies have been applied to mobile robots for evaluation. This "bottom-up" approach is a fundamental way to develop biomimetic robots; however, the biological analyses and the modeling of behavioral mechanisms are still ongoing. Therefore, it is still unknown how such a biological system actually works as the controller of a robotic platform. To answer this question, we have developed an insect-controlled robot in which a male adult silkmoth (Bombyx mori) drives a robot car in response to odor stimuli; this can be regarded as a prototype of a future insect-mimetic robot. In the cockpit of the robot, a tethered silkmoth walked on an air-supported ball and an optical sensor measured the ball rotations. These rotations were translated into the movement of the two-wheeled robot. The advantage of this "hybrid" approach is that experimenters can manipulate any parameter of the robot, which enables the evaluation of the odor-tracking capability of insects and provides useful suggestions for robotic odor-tracking. Furthermore, these manipulations are non-invasive ways to alter the sensory-motor relationship of a pilot insect and will be a useful technique for understanding adaptive behaviors.

The capability to localize an odor source is necessary for insect survival and is expected to be applicable to artificial odor-tracking. The insect-controlled robot is driven by an actual silkmoth and enables us to evaluate the odor-tracking capability of insects through a robotic platform.

Robot Insecte contrôlée: Une plate-forme de robot mobile pour évaluer la capacité Odor-suivi d&#39;un insecte

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor ...

Quadruple Immunostaining of the Olfactory Bulb for Visualization of Olfactory Sensory Axon Molecular Identity Codes

The mouse olfactory system is often used to study mechanisms of neural circuit formation&#12288;because of its simple anatomical structure. An Olfactory Sensory Neuron (OSN) is a bipolar cell with a single dendrite and a single unbranched axon. An OSN expresses only one Olfactory Receptor (OR) gene, OSNs expressing a given type of OR converge their axons to a few sets of invariant glomeruli in the Olfactory Bulb (OB). A remarkable feature of OSN projection is that the expressed ORs play instructive roles in axonal projection. ORs regulate the expression of multiple axon-sorting molecules and generate the combinatorial molecular code of axon-sorting molecules at the OSN axon termini. Thus, to understand the molecular mechanisms of OR-specific axon guidance mechanisms, it is vital to characterize their expression profiles at the OSN axon termini within the same glomerulus. The aim of this article was to introduce methods for collecting as many glomeruli as possible on a single OB section and for performing immunostaining using multiple antibodies. This would allow the comparison and analysis of the expression patterns of axon-sorting molecules without staining variation between OB sections.

Olfactory sensory neurons express a wide variety of axon-sorting molecules to establish proper neural circuitry. This protocol describes an immunohistochemical staining method to visualize combinatorial expressions of axon-sorting molecules at the axon termini of olfactory sensory neurons.

Immunomarquage quadruple de l&#39;ampoule olfactive pour la visualisation des codes d&#39;identité moléculaire des axes sensoriels olfactifs

The mouse olfactory system is often used to study mechanisms of neural circuit formation&#12288;because of its simple anatomical structure. An Olfactory ...