The experiments were supported by a grant from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada to CMSP. We thank Koppert Canada for their bumblebee colony donations. Portions of this manuscript, including some figures and tables have been published in Naturwissenschaften11, and reproduced here with permission from Springer.

Le Comité de l&#39;Université d&#39;Ottawa de protection des animaux a approuvé notre protocole expérimental, qui définit les procédures de sécurité pour le personnel travaillant avec des abeilles. 1. Environnement essais Préparation <ol><li> Préparer un espace vide (chambre isolée, ou écran métallique recouverte cage de vol) de 2 mx 2 mx 2 m. REMARQUE: Si la pièce est choisie comme espace de test, assurez-vous que les abeilles ne peuvent pas échapper à travers les fenêtres, les espaces sous les portes, et les conduits d&#39;échange d&#39;air. </li><li> Ajouter des points d&#39;entrée (par exemple, les petits trous cm de diamètre environ. 2) pour le vol cage où les abeilles peuvent entrer et sortir de l&#39;espace de test sans obstruction. Concevoir un mécanisme pour bloquer les points d&#39;accès de garder les abeilles hors de l&#39;espace de test pendant les périodes réservées à la maintenance et la configuration des équipements. NOTE: Nous avons utilisé Bombus impatiens Cresson travailleurs. </li><li> Connectez un ou deux boîtes de colonie de l&#39;espace-test en utilisant un connecteur. Assurez-vous que une abeille morte ne peut pas block connecteur. NOTE: Ici, utiliser deux types de structures de connexion: un &quot;pont&quot; structure en bois avec un couvercle en verre haut, et un tube en treillis métallique. Ils sont faciles à nettoyer et ils fournissent la traction pour les abeilles. </li><li> Placez deux détenteurs de fleurs artificielles à l&#39;intérieur de l&#39;espace de test. <ol><li> De placer les titulaires de fleurs dans le centre de l&#39;espace de test, ou les attacher à la paroi. </li><li> Connectez un &quot;tête 2k6&quot; lecteur RFID pour le haut de la partie cylindrique de la fleur artificielle en utilisant du ruban adhésif (voir la figure 1 pour le positionnement). Utilisez un support en bois de 1,2 m de hauteur à laquelle attacher fleurs artificielles. REMARQUE: Le haut de la tribune devrait figurer un mécanisme de fixation où les fleurs artificielles peuvent être connectés. Voir la Figure 2 pour un dessin schématique </li></ol></li><li> Ajouter à haute fréquence (min. 200 Hz) appareils d&#39;éclairage fluorescent à la lumière de manière adéquate l&#39;espace d&#39;essai. Utilisation d&#39;un ballast électronique à haute fréquence pour faire en sorte que light scintillement est au-dessus de scintillement visuel seuil de fusion de 6 bourdons. NOTE: Ici, utiliser 12 ampoules fluorescentes lumière du jour qui produisent environ 1.200 intensité lumineuse Lux pour un espace de 2 x 2 x 2 m. </li></ol><img alt="Figure 1" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg" /> Figure 1. RFID Design Fleur artificielle. Diagramme schématique de la fleur artificielle RFID utilisé dans l&#39;expérience 1. Le lecteur RFID reposait sur ​​le dessus du cylindre ouvert à travers le centre de la fleur. Modèles stimuli et positions: a. périphérique concentrique, b. central concentrique, c. périphérique radiale et d. central radial. Ce chiffre a été modifié depuis Orbán et al. 11. <img alt="Figure 2" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" /> <strong&gt; Figure 2. stimulation Présentoir. Un schéma montrant la conception du stand fleur de relance artificielle, et le clip de fixation. Le clip de fixation est collé à la fleur artificielle et est utilisé pour fixer rapidement et détacher les stimuli et des stands stimuli. Cette configuration a été utilisé dans l&#39;expérience de vidéo à détection de mouvement. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">Se il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> 2. Bumblebee Colony Préparation <ol><li> À l&#39;arrivée des colonies commandés commerce, connectez la boîte de colonie à la cage de vol. </li><li> Fournir pollen (recueilli par les abeilles à partir d&#39;une variété de plantes) et le sucre dans l&#39;eau (1: 1 en volume) ad libitum jusqu&#39;à ce que le début des séances d&#39;essais. <ol><li> Faire bouillir 1 litre d&#39;eau, et mélanger dans le même volume de sucre pour créer la solution d&#39;eau sucrée. </li><li> Achetez pollen d&#39;un apiculteur ou la comfournisseur commercial de colonies de bourdons. Moudre le pollen avec un mortier et un pilon, et mélanger avec du miel et de l&#39;eau (au besoin) pour en faire une pâte humide. </li></ol></li><li> Une fois l&#39;expérience commence, fournir de 15 à 40 ml d&#39;eau sucrée (quantité proportionnelle à la taille des colonies) par jour. Continuer à fournir pollen ad libitum. Adapter la quantité de sucre dans l&#39;eau en fonction des niveaux de stockage dans les pots de miel. NOTE: Garder les niveaux de stockage des aliments à faible incite les travailleurs à quitter le nid pour chercher plus de nourriture. </li><li> Autoriser les abeilles d&#39;entrer dans l&#39;environnement de test via la structure de connecteur, comme décrit dans l&#39;étape 1.3. NOTE: Les abeilles se déplacent librement entre le nid et l&#39;environnement de test tout au long de l&#39;expérience. </li></ol> 3. Préparation pour l&#39;observation par Radio-Frequency Identification <ol><li> Commencer par coller des étiquettes RFID sur le thorax des travailleurs dès que la colonie arrive, et continuer tout au long de l&#39;expérience, en tant que nouveau travailERS émergent. </li><li> Technique de collage <ol><li> Placez tous les travailleurs dans des récipients individuels pendant le marquage initial. Travailleurs refroidir pendant environ 1 heure au réfrigérateur (environ 7 ° C) pour les ralentir. REMARQUE: Refroidissement travailleurs à l&#39;avance de l&#39;étiquetage contribue à rendre colonies agressives plus gérable. Cela réduit le risque de piqûres. </li><li> En utilisant l&#39;appareil de marquage et d&#39;une colle non toxique (fourni par le fournisseur de balise), fixez l&#39;étiquette RFID sur le thorax du travailleur. Les étiquettes RFID colle aux travailleurs tels qu&#39;ils ressortent, alors qu&#39;ils sont encore au stade de novice (avant qu&#39;ils ne soient capables de voler). </li><li> Attendez un minimum de 10 minutes avant de placer le travailleur retour dans la colonie pour assurer l&#39;étiquette RFID ne peut être enlevé par le travailleur. </li></ol></li><li> Éliminer des travailleurs qui ne sont pas marqués au cours de leur stade de novice, ou des travailleurs qui ont perdu leurs étiquettes RFID (comme on le voit par les résidus de colle ou de calvitie sur le thorax). NOTE: Ces abeilles peuvent avoir eu l&#39;expérience outside la colonie. </li><li> Logiciel Lecteur RFID <ol><li> Utilisez un ordinateur personnel (PC) pour configurer le logiciel de lecteur RFID. Changer le format de la date du système d&#39;exploitation à hh aaaa-mm-jj: mm: ss pour assurer que les données RFID téléchargés sont correctement encodés. Régler le programme fourni avec les lecteurs RFID en utilisant le langage de programmation C ++ pour permettre l&#39;exportation des données sur le lecteur RFID Comma Separated Values ​​(CSV). </li><li> Connectez le lecteur de RFID à l&#39;ordinateur via un connecteur RS-232 à USB. Télécharger les données au lecteur RFID périodiquement, avant que le lecteur atteint une capacité de stockage (jusqu&#39;à 32 000 entrées). Utilisez lecteurs RFID à date, l&#39;heure et une chaîne unique de treize caractère associé à chaque enregistrement d&#39;étiquette. Importer le fichier CSV téléchargé dans un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR). </li></ol></li></ol> 4. Préparation Fleur artificielle pour les lecteurs RFID <ol><li> Achetez bleu et jaune cuire l&#39;argile à partir d&#39;un magasin d&#39;artisanat local. </li><li> Créer un blue cylindre avec un diamètre de 1,5 cm, et un coupé 1,5 cm x 3 cm trou sur le côté. REMARQUE: le trou sur le côté du cylindre se servir de réceptacle pour le lecteur RFID. </li><li> Insérer un cône bleu d&#39;un diamètre de 8 cm sur une extrémité, et 1,5 cm sur l&#39;autre extrémité. </li><li> Fusionner le cylindre et le cône. </li><li> Créer un brin 20 cm de long et 0,5 cm de large d&#39;argile jaune. </li><li> Couper le fil jaune de la taille, et de travailler dans le cône et le cylindre bleu. REMARQUE: formes radiales, il faudra de longues lignes droites 5 cm, et les formes concentriques, il faudra de longues lignes circulaires 4-8 cm. </li><li> Cuire au four d&#39;argile à 130 ° F jusqu&#39;à ce que complètement trempé. </li></ol> 5. Préparation pour l&#39;observation par Motion-sensible enregistrement vidéo <ol><li> Commencer par coller des étiquettes numérotées plastique de couleur sur le thorax des abeilles ouvrières dès que la colonie arrive, et continuer tout au long de l&#39;expérience que les nouveaux travailleurs émergent. </li><li> Retirez tous les travailleurs au cours de la première Tagging session pour veiller à ce que chaque individu reçoit une étiquette de numéro. La place des travailleurs de retour dans la colonie immédiatement après le marquage. NOTE: Contrairement étiquettes RFID, des étiquettes numériques sont plus difficiles pour les travailleurs à supprimer. </li><li> Comme de nouveaux travailleurs apparaissent, de les marquer alors qu&#39;ils sont encore inexpérimenté. Marquage fréquence varie en fonction de l&#39;état de cycle de colonie, mais les moyennes à environ 7-10 travailleurs tous les 2-3 jours. Éliminer des travailleurs qui ne sont pas marqués au cours de leur stade de novice parce qu&#39;ils ne peuvent plus être fleur naïfs. </li><li> Système de marquage plus de travailleurs que les numéros d&#39;étiquettes disponibles NOTE: Si l&#39;expérience se poursuit pendant une période de plusieurs mois et plusieurs colonies sont impliqués, il ya une bonne chance que les numéros d&#39;étiquettes disponibles épuisées. Il ya environ 7 couleurs d&#39;étiquettes distinctes, chacune numérotée de 1 à 99, qui permet jusqu&#39;à 693 travailleurs en même temps marqués. Une expérience en cours d&#39;exécution pendant 3 mois en utilisant 3-4 colonies auront bien plus de 693 travailleurs au total, mais jamais en même temps vivant. &lt;ol&gt; <li> Assurez-vous que les numéros des balises sont placées systématiquement (par exemple, le côté supérieur du numéro de l&#39;étiquette est toujours alignés avec la tête de l&#39;abeille), surtout pour les numéros suivants: 6, 9, 66, 69, 99. </li><li> Retirer les travailleurs morts, et enregistrer leur numéro de l&#39;étiquette comme «libéré». Maintenir une base de données de chiffres et de couleurs variables qui sont «disponibles» ou «utilisé» pour veiller à ce qu&#39;une étiquette unique ne soit pas utilisé sur plusieurs abeilles en même temps. REMARQUE: les combinaisons de balises supplémentaires peuvent être produits en ajoutant des couleurs couleurs déjà existants. Par exemple, l&#39;ajout d&#39;un point jaune pour une étiquette bleue avec un stylo Sharpie peut créer de nouvelles combinaisons. </li></ol></li><li> Vidéo Traitement des données <ol><li> Placez deux de protocole Internet (IP) de caméscopes (1 Mp minimum de résolution de l&#39;image) en face de chaque exposition florale, en dehors de l&#39;environnement de test (voir Figure 3). <img alt="Figure 3" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" /> <strong&gt; Figure 3. Environnement de test. Une photographie de l&#39;environnement de test montrant les deux caméscopes frontaux à l&#39;avant-plan, le caméscope de plafond entre les luminaires, et les stimuli se tient avec des stimuli de l&#39;échantillon dans le milieu de la pièce. REMARQUE: Un diviseur de verre entre les caméscopes IP et les fleurs artificielles assure que les fleurs artificielles sont clairement visibles. Les caméscopes de propriété intellectuelle peuvent être jusqu&#39;à 5 m de stimuli. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">Se il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> </li><li> Remplacer les actions lentilles avec 1,8 mm lentilles vari-focal. Ces lentilles permettent zoom suffisant et se concentrent sur les fleurs artificielles. </li><li> Passer une IP supplémentaire caméscope directement au-dessus de la fleur artificielle, en se concentrant sur une zone 1-2 m devant les fleurs artificielles. Ce caméscope capture des comportements de vol stationnaire et antennation. </li><li> Connectez les caméscopes IP<html> à un PC via un contrôleur d&#39;interface réseau secondaire (NIC), et un concentrateur Ethernet. </li><li> Configurer hôte dynamique de protocole de configuration de l&#39;ordinateur (DHCP) pour distribuer dynamiquement les adresses IP aux caméscopes de propriété intellectuelle. </li><li> Configuration d&#39;un protocole de transfert de fichiers (FTP) sur le PC. </li><li> Configurez un processus de client FTP pour déposer automatiquement les clips vidéo sur le PC. </li><li> Configurer le caméscope IP pour enregistrer un clip vidéo de 10 secondes à chaque fois qu&#39;un mouvement est détecté. </li></ol></li><li> Analyse Vidéo Clip <ol><li> Ouvrez un clip vidéo, et afficher le contenu image par image en utilisant un lecteur de vidéo de choix. </li><li> Enregistrez étiquette en plastique numéro, la date d&#39;une abeille et l&#39;heure de l&#39;enregistrement dans une feuille de calcul ou un SGBDR. Ici, définir un atterrissage comme les jambes d&#39;une abeille entrer en contact avec la fleur artificielle. REMARQUE: Jeter les choix qui sont socialement influencés (atterrissage tout autre abeille est présente sur le stimulus). </li></ol></li></ol>e &quot;&gt; 6. Préparation de fleurs artificielles pour l&#39;observation de la vidéo <ol><li> Concevoir propriétés visuelles à l&#39;aide d&#39;un logiciel d&#39;édition graphique. REMARQUE: Assurez-vous que le motif imprimé peut être découpée et pliée en forme de cône. Utilisation des calculs géométriques pour produire la forme de la découpe qui se traduit par un cône avec un diamètre de 8 cm. </li><li> Imprimez, découpez et plier la propriété visuelle dans un cône. </li><li> Clips de fixation colle à un stimulus (voir Figure 2). </li></ol> 7. Analyse statistique <ol><li> Dans les deux expériences, calculer une proportion pour chaque choix d&#39;abeille (par exemple, une abeille particulier x a une fleur de choix, sur un total de y). </li><li> Analyser ces proportions avec une bonté répliqué de test d&#39;ajustement 7. REMARQUE: Un G-test reproduit calcule une valeur d&#39;hétérogénéité (G h) qui indique la quantité de variabilité de répétitions (chaque abeille), et une valeur mise en commun (G p) qui indique l&#39;importance globale detoutes les proportions de choix. Les valeurs G sont comparés à χ 2 valeurs dans les tests de signification. </li></ol> 8. stimuli Présentation Séquence <ol><li> Fixez fleurs artificielles sur les stands de fleurs à l&#39;intérieur de l&#39;espace de test. Changer la combinaison et l&#39;emplacement des stimuli présentés à des intervalles de temps réguliers (par exemple, tous les jours) pour éviter les effets de localisation. </li></ol> Résiliation 9. Etude <ol><li> Placez les colonies dans le congélateur à -10 ° C pendant 3 jours pour tuer les abeilles. </li></ol>

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The authors have no competing financial interests.

La technologie RFID permet étudient des centaines de travailleurs individuels avec une facilité et une grande précision, mais les caractéristiques du comportement enregistré est différent à partir d&#39;observations par des humains et des enregistrements vidéo. Le comportement de choix enregistrée par RFID peut être décrit comme l&#39;exploration floral. Ceci est un critère de préférence très stricte par rapport aux critères utilisés dans d&#39;autres études, comme approche 8, l&#39;entrée dans un labyrinthe à bras 9,10, la réaction antennaire 8, ou à l&#39;atterrissage sur un modèle 11,12. Afin de comparer la validité des définitions de comportement de choix, et de valider la nouvelle méthode de RFID pour comportement récompense, des enregistrements vidéo de l&#39;atterrissage ont été observés dans l&#39;expérience 2. Toutes les mesures de choix ne sont pas égaux: le critère de la RFID telle que mesurée par l&#39;entrée floral, ont indiqué que la propriété visuelle de positionnement de motif est plus important pour le choix d&#39;abeilles, tandis que les données vidéo ont indiqué que la propriété visuelle du type de motif qui est plus important pour le choix d&#39;abeille. L&#39;un des défis généraux dans l&#39;étude du comportement de choix désappris est qu&#39;il est très difficile d&#39;attirer des fleurs naïves, les abeilles non formés à fleurs artificielles qui ne proposent pas de pollen ou de nectar. En effet, la plupart des expériences précédentes ont eu recours à la formation des abeilles dans l&#39;environnement de test sur des stimuli qui sont censés être rien à voir avec le comportement de choix à des stimuli de test. RFID et des enregistrements vidéo sensibles au mouvement à surmonter cet obstacle en permettant l&#39;enregistrement en continu, 24 heures par jour, sans la surveillance constante du chercheur, et en augmentant la taille de l&#39;échantillon de 15 à 20 abeilles à plusieurs centaines d&#39;abeilles. Bien que les choix non récompensées par les abeilles non formés restent un phénomène rare, ces nouveaux paramètres de conception expérimentales font l&#39;observation possible. D&#39;autres améliorations offertes par ces deux techniques comprennent l&#39;élimination des biais d&#39;échantillonnage, l&#39;amélioration de la validité externe, et le suivi des différences individuelles. Sample biais peut être introduit lorsque que l&#39;étude d&#39;une dizaine d&#39;abeilles dans une colonie. Il existe des différences significatives dans les particularités de comportement entre les travailleurs individuels, même au sein de la même colonie qui sont probablement raté parce que les travailleurs sont observées que cela se produise à &quot;coopérer&quot; avec le chercheur à un moment donné. Etudier 15-20 abeilles dans une colonie de 300 ou plus d&#39;abeilles, représente aussi peu que 5% de la colonie totale, dont les préjugés cas d&#39;échantillonnage peut être importante. Le marquage et l&#39;observation du comportement de tous les travailleurs élimine cette question tout à fait. Le nombre de choix de stimuli simultanés peut également être manipulé. Nous avons offert des choix binaires dans notre expérience pour des raisons techniques, mais le choix unique ou plusieurs modèles de choix sont également possibles. En termes de validité externe, l&#39;étude des abeilles dans un environnement de laboratoire a toujours été très artificielle, qui a empêché la généralisation des résultats. Par exemple, les chercheurs ont dû être prESENT pour la collecte des données, les abeilles a au fourrage dans un environnement de test une par une, et le test a été limité à une petite fenêtre de temps. Les nouvelles techniques décrites dans le présent document supprimer ces limites artificielles en faisant l&#39;observation sans surveillance et sans restriction. Enfin, les différences individuelles de comportement peuvent être documentés parce que nous pouvons vérifier si ces choix ont été répétées par une seule abeille ou de plusieurs abeilles. Sensible au mouvement, les caméscopes haute résolution spatiale ont l&#39;avantage sur les techniques de RFID en termes de flexibilité de dessins stimuli: l&#39;apparition d&#39;un stimulus visuel peut être presque aucune forme aussi longtemps que l&#39;identification de l&#39;objet peut être capturée sur au moins un quelques images. Traitement des vidéos est un peu plus de temps que le traitement des données RFID, car l&#39;identification doit être lu par le chercheur, qui nécessite une inspection manuelle de chaque clip vidéo. Si la conception du stimulus visuel peut répondre aux contraintes de RFID lecteur (à savoir les étiquettes RFID sur l&#39;abeille doivent provenir d&#39;au moins 3-4 mm du lecteur RFID), puis la technologie RFID a l&#39;avantage sur la collecte de données automatisé à grande échelle. La recherche qualitative serait probablement continuer à être favorisé par l&#39;analyse vidéo. Comme le montre cette expérience, les lecteurs RFID peuvent accumuler de très grands ensembles de données qui ne nécessite aucun codage manuel. Les légèrement différents avantages associés à chacune de ces techniques donnent à penser que dans l&#39;avenir, ils pourraient être utilisés d&#39;une manière complémentaire. L&#39;avenir des deux technologies réside peut-être dans la quantification précise des comportements qui se produisent rarement. Par exemple, une possibilité distincte pour de futures applications est d&#39;utiliser ces techniques dans les serres et autres environnements plus naturalistes. La combinaison de naturalisme et de contrôle expérimental pourrait permettre d&#39;aborder des questions qui ne sont pas possible de répondre avant. D&#39;une manière générale, ces techniques offrent deux nouvelles façons d&#39;observer le comportement d&#39;une manière rigoureusemanière efficace e. RFID et vidéo à détection de mouvement sont une étape importante non seulement pour les chercheurs qui étudient les pollinisateurs et les insectes, mais ces techniques peuvent également faire appel à d&#39;autres spécialistes du comportement.

Un problème clé dans l&#39;étude du comportement de choix désappris par les bourdons et les abeilles est que, les travailleurs non qualifiés de fleurs naïfs ne pénètrent pas facilement l&#39;espace de test où les préférences peuvent être mesurés. En conséquence, de nombreux chercheurs se fondent sur un peu moins de technique idéale: les travailleurs de pré-formation pour alimenter l&#39;intérieur de l&#39;espace de test à partir de stimuli neutres en apparence que les chercheurs considèrent comme différents des stimuli expérimentaux. Cependant, des expériences récentes ont montré que les stimuli que l&#39;on croyait être neutre (c.-à-stimuli qui ne influencent le comportement de choix ultérieur dans une session de test) ont influencé les préférences de manière inattendue une. Les systèmes automatisés qui comprennent l&#39;identification par radiofréquence (RFID) et 2 enregistrements vidéo sensibles au mouvement peuvent offrir une occasion de résoudre ce problème. L&#39;objectif de l&#39;étude était double: (1) principalement à contribuer à la littérature sur les préférences florales ignorants par les bourdons, (2) et secondairement à EValuate deux systèmes de mesure de choix, tel qu&#39;enregistré par deux appareils d&#39;enregistrement automatisés différents. Deux systèmes automatisés 3 ont été appliquées dans la présente étude pour observer le comportement de choix ignorants: RFID et des enregistrements vidéo sensibles au mouvement. Deux éléments essentiels des deux systèmes sont que les choix ne sont pas récompensés, et l&#39;affichage des différents indices visuels peuvent être manipulés. Sensible au mouvement vidéo (haute définition, enregistrement à une résolution de 1 MP) non seulement permet l&#39;observation continue des travailleurs à explorer librement dans une chambre de vol, mais il est essentiel pour l&#39;observation efficace des événements relativement rares 4. La question de la recherche dans l&#39;expérience 1 se rapporte à la façon dont différents propriétés visuelles interagissent lorsqu&#39;ils sont affichés ensemble. Cette étude vise à explorer l&#39;importance relative de positionnement de motif en fonction du type de modèle. En utilisant un modèle 2 x 2, radiale (ie, rayon de soleil) et concentrique (e Bullye) types de motifs sont placés soit centrale ou périphérique sur une fleur artificielle (voir la figure 1 pour des exemples de stimuli). Les lecteurs RFID sont intégrés dans ces stimuli de fleurs artificielles spécialement conçus, et les bourdons reçoivent RFID permis balises qui nous permettent d&#39;enregistrer chaque travailleur marqué qui entre dans la fleur stimulus artificiel. observation RFID fonctionne par le mécanisme de lecture (intégré dans les fleurs artificielles) envoyant des signaux à des fréquences radio (13,56 MHz dans ce cas), qui sont modulées par la présence d&#39;étiquettes passives. Le lecteur peut détecter et enregistrer ces modulations de signaux, qui varient légèrement selon les balises permettant étiquette d&#39;identification unique. Les questions de l&#39;expérience 2 sont de trois ordres. Tout d&#39;abord, sont-fleur entrée, telle que mesurée par la RFID, et à l&#39;atterrissage, telle que mesurée par les enregistrements vidéo des critères de choix équivalents? Le choix est mesurée en différents points (atterrissage pour la vidéo, et l&#39;entrée de fleur pour la RFID), qui peut se traduire par différentes mesuresde préférence. Deuxièmement, quel est l&#39;effet de la centrale vs positionnement périphérique? On ne sait pas si oui ou non les travailleurs choisissent un motif central si une combinaison composée de deux modèles radiaux dans des positions différentes ont été présentées (voir figure 4b). Troisièmement, quelle est l&#39;importance relative de la position de modèle vs type de motif? En d&#39;autres termes, les bourdons se poser sur les modèles du type de modèle préféré, ou la position du modèle préféré? Les abeilles pourraient préférer central radial à une configuration périphérique concentrique, mais la préférence peut être dû à la configuration ou le type de sa position centrale. Dans cette expérience, deux variables ont été montés les uns contre les autres 5 (voir la figure 4c, d). Dans l&#39;expérience 2, nous avons utilisé des enregistrements vidéo à détection de mouvement sur des stimuli ressemblant à des fleurs. Fleurs artificielles ont été placés dans une cage de vol, et les caméscopes haute définition sensibles au mouvement étaient braqués sur ces fleurs de la front et le sommet. Plus précisément, deux caméscopes ont été positionnés de façon à capturer la vue de face de chacune des deux stimuli dans l&#39;espace de test. Un caméscope supplémentaire a été placé entre les stimuli pour enregistrer planant comportement d&#39;en haut, et le comportement de deux fleurs artificielles capturé. Les bourdons ont été identifiés par des étiquettes numériques qui pourraient être lus en haute définition des clips vidéo. Survoler, les comportements de antennation et d&#39;atterrissage ont été observés.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="708">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Name of Material/ Equipment</td>
			<td style="width:143px;">Company</td>
			<td style="width:119px;">Catalog Number</td>
			<td style="width:231px;">Comments/Description</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Miniaturized mic3 tags</td>
			<td style="width:143px;">Microsensys</td>
			<td style="width:119px;">mic3 TAG 64 bit RO</td>
			<td>RFID tags to glue to bee</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">RFID reader 2k6 head</td>
			<td style="width:143px;">Microsensys</td>
			<td style="width:119px;">2k6</td>
			<td>RFID readers built into artificial flowers</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">IP camcorders</td>
			<td style="width:143px;">Vivotek</td>
			<td style="width:119px;">IP8161</td>
			<td>Motion-sensitive video recorders</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Opalith Plattchen number tags and non-toxic glue</td>
			<td style="width:143px;">Beeworks.com</td>
			<td style="width:119px;">n/a</td>
			<td>Number tags to glue to bees</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Bumblebee Colony for Research</td>
			<td style="width:143px;">Koppert Canada</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Artificial flowers</td>
			<td style="width:143px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Developed by campus biology shop</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Artificial flower stand</td>
			<td style="width:143px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Developed by campus biology shop</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Flight room</td>
			<td style="width:143px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Developed by campus biology shop</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Laptop with Windows</td>
			<td style="width:143px;">Generic hardware / Microsoft software</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Used to download RFID data</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">RS 232 to USB converter</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Connect RFID reader to computer</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Desktop</td>
			<td style="width:143px;">IBM</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Used to transmit video data</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Second NIC</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;">10/100M NIC PCI</td>
			<td>Used to transmit video data</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Network hub</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;">4-port</td>
			<td>Used to transmit video data</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">High precision tweezer</td>
			<td style="width:143px;">SPI</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Used to glue number and RFID tags to bees</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Sugar</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Used to mix with water to create sugar-water</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Pollen</td>
			<td style="width:143px;">Any local apiarist</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Fed to bumblebees</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Marking cage with plunger</td>
			<td style="width:143px;">Beeworks.com</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Aids tagging process</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Honey</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Used to mix with water ot create pollen paste</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Bake clay</td>
			<td style="width:143px;">Sculpey</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Stimulus for RFID</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Clay shaping tools</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Stimulus for RFID</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">White paper</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Stimulus for Video</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Laser printer</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Stimulus for Video</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Wood</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Stimulus for Video -- attachment clip</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

radio frequency identification and motion-sensitive video efficiently automate recording of unrewarded choice behavior by bumblebees

Nous présentons deux méthodes pour observer le comportement de choix de bourdon dans un espace de test ci-joint. La première méthode consiste à identification par radiofréquence (RFID) des lecteurs intégrés dans les fleurs artificielles qui affichent différents repères visuels, et des étiquettes RFID (c.-à transpondeurs passifs) collées sur le thorax des travailleurs de bourdons. La nouveauté dans notre mise en œuvre est que les lecteurs RFID sont intégrés directement dans les fleurs artificielles qui sont capable d&#39;afficher plusieurs propriétés visuelles distinctes telles que la couleur, le type de modèle, la fréquence spatiale (ie, &quot;agitation&quot; du modèle), et la symétrie (fréquence spatiale et symétrie n&#39;a pas été manipulé dans cette expérience). En outre, ces affichages visuels, en collaboration avec les systèmes automatisés sont capables d&#39;enregistrer le comportement de choix sans récompense et sans formation. La deuxième méthode consiste comportement de choix d&#39;enregistrement à l&#39;aide de fleurs artificielles caméscopes haute définition sensibles au mouvement. Bumblebees possèdent des étiquettes numériques collés à leurs thorax pour l&#39;identification unique. L&#39;avantage de cette mise en œuvre sur la RFID est que, en plus de l&#39;observation du comportement d&#39;atterrissage, d&#39;autres mesures de préférence tels que le vol stationnaire et antennation peuvent également être observés. Les deux méthodes d&#39;automatisation augmentent contrôle expérimental, et la validité interne en permettant des études à plus grande échelle qui prennent en compte les différences individuelles. La validité externe est également améliorée parce que les abeilles peuvent librement entrer et sortir de l&#39;environnement de test sans contraintes telles que la disponibilité d&#39;un assistant de recherche sur le site. Par rapport à l&#39;observation humaine en temps réel, les méthodes automatisées sont plus coût-efficace et peut-être moins d&#39;erreurs.

Expérience 1: données RFID Tous les 375 ouvrières de la colonie ont été étiquetés RFID, et 318 de ces travailleurs (85%) sont entrés dans la cage de vol à un moment donné au cours de l&#39;étude. Un total de 197 (62% des abeilles qui ont quitté la colonie) ont visité au moins un des quatre stimuli de fleurs artificielles. Définition d&#39;un choix Un choix a été défini comme un travailleur entrant dans la fleur artificielle (voir Figure 1). Nous avons étiqueté ce comportement comme «exploration floral.» Cette définition d&#39;un choix est plus stricte que celles utilisées dans la littérature, qui, selon l&#39;étude, l&#39;utilisation d&#39;une combinaison de vol stationnaire, antennation ou à l&#39;atterrissage. Exploration Floral est une définition plus stricte de choix car il faut que les abeilles non seulement assister à un stimulus par planant, antennating, et l&#39;atterrissage sur elle, mais aussi par l&#39;explorer. La gestion des données <p class="jove_content"&gt; techniques RFID ont la capacité de recueillir une énorme quantité de données par rapport à d&#39;autres méthodes. Cette expérience a produit 310 221 dossiers. Un programme comme base de données MySQL est un outil indispensable pour stocker cette quantité de données et sont les requêtes SQL tout aussi importantes utilisées pour démêler des réponses aux questions de recherche. Par exemple, un problème est la définition d&#39;un choix. Les lecteurs RFID ont été configurés pour enregistrer la présence d&#39;une étiquette tous les 1 ms, ce qui, dans le cas des abeilles séjour à l&#39;intérieur des fleurs artificielles pour les minutes, voire quelques heures, peut se traduire par plusieurs milliers d&#39;enregistrements. Notre définition d&#39;un choix a été une visite qui a duré au moins 1 ms, mais une nouvelle visite ne serait pas compté jusqu&#39;à ce que la chaîne en cours d&#39;enregistrements a été interrompue par une pause d&#39;au moins 1 min. Résumé de l&#39;expérience Bonté quatre répliqué de tests d&#39;adéquation ont été effectuées sur tous les choix de «session naïf» d&#39;abeilles à comparer choix proportions à une valeur théorique de hasard 7. Séance naïve d&#39;une abeille se réfère à la première condition de test dans lequel l&#39;abeille &quot;participé&quot;. Le G-tests révèlent une préférence pour le positionnement central (voir le tableau 1) et radial type de motif. La figure 4b montre que la préférence de tendance est inversée lorsque le motif concentrique est positionnée au centre et le modèle radial est positionné en périphérie. Cependant, si le positionnement est maintenue constante comme dans la figure 4a et d, de préférence tendance est vers le motif radial. La figure 4 montre que les proportions relatives de premier choix pour chaque modèle de chaque combinaison ont été comparables pour les proportions indiquées pour tous les choix. <img alt="Figure 4" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"/> Figure 4. RFID résultats expérimentaux. De fréquences Choice à tes quatre combinaisons de fleurs différentes dans l&#39;expérience 1. Les sombres graphiques à barres brunes montrent tous les choix de la session naïf de l&#39;abeille (axe des y gauche), et les barres brun clair indiquent le premier choix de chaque travailleur (axe des y-droite ). «Tous les choix&quot; Afficher les modèles comparables de «premier choix», mais avec une plus grande puissance statistique. Les graphiques indiquent que le positionnement des motifs est plus important que le type d&#39;un motif. Un modèle en position centrale a été préféré même si le type de modèle affiche un motif concentrique autrement moins préférable. Les astérisques indiquent une proportion de choix qui est significativement différente de hasard. Remarque. * P &lt;0,05, ** p &lt;0,01, *** p &lt;0,001. Ce chiffre a été modifié depuis Orbán et al. 11. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Conditions </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> Hétérogénéité </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> Central-Radial vs centrale concentrique </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> Périphérique-Radial vs centrale concentrique </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> Central-Radial vs périphériques concentriques </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> Périphérique-Radial vs périphériques concentriques </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> Tableau 1. </sTrong&gt; Estimations de données RFID. __gVirt_NP_NN_NNPS&lt;__ expérience 1. Ce tableau a été modifié depuis Orbán et al. (2013) 11. G p se réfère à la déviation significative de la proportion de groupe du hasard, et G h se réfère aux tests de différences individuelles ( à savoir, l&#39;hétérogénéité). Se il vous plaît se référer au manuscrit pour plus de détails sur les tests statistiques. Expérience 2: données vidéo Un total de 264 choix ont été enregistrés dans les quatre conditions sur trois séances d&#39;essais. Le tableau 2 montre le nombre de travailleurs et les choix ont contribué de chaque colonie. Définition d&#39;un choix Les données vidéo permet l&#39;enregistrement de trois types de comportements de choix: planant, antennation et d&#39;atterrissage. Bien que les trois types de comportements peuvent être observés, planant et antennation sont difficuLT à associer à un numéro de l&#39;étiquette en raison de mouvements rapides que les caméscopes avec une faible résolution, ou à faible vitesse ne peut pas enregistrer. Il est crucial d&#39;utiliser un caméscope haute définition (même si cela n&#39;a pas été mis à notre disposition, idéalement une haute fréquence d&#39;image caméscope doit être utilisé pour minimiser le flou) pour assurer un nombre de balises qui peuvent figurer que sur un petit nombre d&#39;images pouvant être lu . Cette méthode a également été utilisée pour comparer les profils de choix avec la technique RFID, qui détecte exploration floral. considérations de sensibilité de mouvement L&#39;une des questions clés dans la production d&#39;une expérience réussie est la configuration des caméscopes à détection de mouvement. Un caméscope qui est trop sensible enregistre trop de données qui est peu pratique et peut devenir très coûteux à traiter. Par exemple, au début de notre caméscope a été déclenchée par les vibrations régulières dans le bâtiment (par exemple, les gens qui passent par le couloir, climatiseur, etc.), ce qui a entraîné 1R11; 2 points de données valables pour tous les 150-200 clips vidéo enregistrés. D&#39;autre part, une erreur encore plus grave est une configuration de faible sensibilité, ce qui peut manquer données clés. Il est essentiel de configurer tous les caméscopes de la même façon, sinon, les erreurs d&#39;échantillonnage peuvent fausser les résultats. Résumé de l&#39;expérience Quatre bonté répliqué de tests d&#39;adéquation trouvé trois proportions de groupe qui est écarté sensiblement de la chance, et une proportion globale non significative (voir le tableau 3 et la figure 5). (1) Le motif est importante: une préférence marquée pour le centre-radial sur le motif central concentrique a été trouvé (voir le tableau 3). (2) la position du motif radial est moins importante: la présentation de l&#39;ensemble central et périphérique radial radial n&#39;a pas montré de différence significative de hasard. (3) Le centre-radiale et la combinaison périphérique-concentrique entraîné une forte préférence pours le motif central radiale. La combinaison central concentrique et périphérique radiale suscité préférence significative vers le modèle périphérique radiale. Motif éclipsé emplacement. Les différences individuelles étaient non significatifs dans les quatre combinaisons (voir le tableau 3). <img alt="Figure 5" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"/> . Figure 5. Résultats de la vidéo à détection de mouvement fréquences Choice aux quatre combinaisons de fleurs différentes dans l&#39;expérience 2. Les résultats montrent l&#39;importance du type de motif sur le positionnement de modèle: les modèles radiales ont été préférés, même si les modèles ont été placés en périphérie. Les valeurs indiquent le nombre de choix de la configuration affichée. Les astérisques indiquent une proportion de choix qui est significativement différente de hasard. Remarque. ** P &lt;0,01, *** p &lt;0,001. Ce chiffre a été modifié depuis Orbán 11. <table border = &quot;0&quot; cellpadding = cellspacing &quot;0&quot; = &quot;0&quot;&gt; <tbody><tr><td rowspan="2"> Conditions </td><td> Session 1 </td><td colspan="2"> Session 2 </td><td colspan="2"> Session 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> Nombre de travailleurs </td><td> 45 </td><td> 7 </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> 23 </td></tr><tr><td> Nombre de choix </td><td> 151 </td><td> 25 </td><td> 2 </td><td> 20 </td><td> 65 </td></tr></tbody></table> Tableau 2. Statistiques descriptives des données sensibles au mouvement vidéo. Nombre total de choix enregistrées aux fleurs artificielles dans l&#39;expérience 2 pour chaque colonie, et le nombre de travailleurs qui font ces choix. Ce tableau a été modifié depuis Orbán et al. 11. Se il vous plaît se référer au manuscritpour plus de détails. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Conditions </td><td colspan="3"> Commun </td><td colspan="3"> Hétérogénéité </td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td></tr><tr><td> Central-Radial vs centrale concentrique </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> Central-Radial vs périphériques radiales </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> Périphériques radiales vs concentrique centrale </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> Radial centrale vs périphérique concentrique </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> Les données vidéo Tableau 3. Estimations sensible au mouvement. Expérience 2. Ce tableau a été modifié depuis Orbán et al. 11. G p se réfère à la déviation significative de la proportion de groupe du hasard, et G h se réfère aux tests de différences individuelles ( à savoir, l&#39;hétérogénéité). Se il vous plaît se référer au manuscrit pour plus de détails sur les tests statistiques.

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

This video describes Radio-Frequency Identification (RFID) and motion-sensitive video recording methods to monitor choice behavior by bumblebees.

Identification par radiofréquence et vidéo Motion-sensible efficacement Automatiser enregistrement de récompense Choix Comportement par les bourdons

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

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

Research

JoVE Journal

Neuroscience

10.8K vues.  University of Ottawa. This video describes Radio-Frequency Identification (RFID) and motion-sensitive video recording methods to monitor choice behavior by bumblebees. 

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

Single Sensillum Recordings in the Insects Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae

The sense of smell is essential for insects to find foods, mates, predators, and oviposition sites3. Insect olfactory sensory neurons (OSNs) are enclosed in sensory hairs called sensilla, which cover the surface of olfactory organs. The surface of each sensillum is covered with tiny pores, through which odorants pass and dissolve in a fluid called sensillum lymph, which bathes the sensory dendrites of the OSNs housed in a given sensillum. The OSN dendrites express odorant receptor (OR) proteins, which in insects function as odor-gated ion channels4, 5. The interaction of odorants with ORs either increases or decreases the basal firing rate of the OSN. This neuronal activity in the form of action potentials embodies the first representation of the quality, intensity, and temporal characteristics of the odorant6, 7.
Given the easy access to these sensory hairs, it is possible to perform extracellular recordings from single OSNs by introducing a recording electrode into the sensillum lymph, while the reference electrode is placed in the lymph of the eye or body of the insect. In Drosophila, sensilla house between one and four OSNs, but each OSN typically displays a characteristic spike amplitude. Spike sorting techniques make it possible to assign spiking responses to individual OSNs. This single sensillum recording (SSR) technique monitors the difference in potential between the sensillum lymph and the reference electrode as electrical spikes that are generated by the receptor activity on OSNs1, 2, 8. Changes in the number of spikes in response to the odorant represent the cellular basis of odor coding in insects. Here, we describe the preparation method currently used in our lab to perform SSR on Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae, and show representative traces induced by the odorants in a sensillum-specific manner.

Single Sensillum Recordings in the Insects Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae

Electrophysiological responses of olfactory sensory neurons to odorants can be measured in insects using single sensillum recordings. In this video article we will demonstrate how to perform single sensillum recordings in the antennae of the vinegar fly (Drosophila melanogaster) and the maxillary palps of the malaria mosquito (Anopheles gambiae).

Enregistrements Sensillum simple chez les insectes Drosophila melanogaster Et Anopheles gambiae</em

The sense of smell is essential for insects to find foods, mates, predators, and oviposition sites3. Insect olfactory sensory neurons (OSNs) are enclosed ...

Recherche

Neurosciences

Cryopreservation of Cortical Tissue Blocks for the Generation of Highly Enriched Neuronal Cultures

In this study, we outline a standardized protocol for the successful cryopreservation and thawing of cortical brain tissue blocks to generate highly enriched neuronal cultures. For this protocol the freezing medium used is 10% dimethyl sulfoxide (DMSO) diluted in Hank's Buffered Salt Solution (HBSS). Blocks of cortical tissue are transferred to cryovials containing the freezing medium and slowly frozen at -1&deg;C/min in a rate-controlled freezing container. Post-thaw processing and dissociation of frozen tissue blocks consistently produced neuronal-enriched cultures which exhibited rapid neuritic growth during the first 5 days in culture and significant expansion of the neuronal network within 10 days. Immunocytochemical staining with the astrocytic marker glial fibrillary acidic protein (GFAP) and the neuronal marker beta-tubulin class III, revealed high numbers of neurons and astrocytes in the cultures. Generation of neural precursor cell cultures after tissue block dissociation resulted in rapidly expanding neurospheres, which produced large numbers of neurons and astrocytes under differentiating conditions. This simple cryopreservation protocol allows for the rapid, efficient, and inexpensive preservation of cortical brain tissue blocks, which grants increased flexibility for later generation of neuronal, astrocyte, and neuronal precursor cell cultures.

Here, we describe a method for efficient cryopreservation and thawing of cortical brain tissue blocks to generate highly enriched neuronal cultures. This simple protocol provides flexibility for later generation of neuronal, astrocyte, and neuronal precursor cell cultures.

La cryoconservation de tissu cortical Blocs pour la génération des cultures de neurones hautement enrichi

In this study, we outline a standardized protocol for the successful cryopreservation and thawing of cortical brain tissue blocks to generate highly ...

Large-scale Recording of Neurons by Movable Silicon Probes in Behaving Rodents

A major challenge in neuroscience is linking behavior to the collective activity of neural assemblies. Understanding of input-output relationships of neurons and circuits requires methods with the spatial selectivity and temporal resolution appropriate for mechanistic analysis of neural ensembles in the behaving animal, i.e. recording of representatively large samples of isolated single neurons. Ensemble monitoring of neuronal activity has progressed remarkably in the past decade in both small and large-brained animals, including human subjects1-11. Multiple-site recording with silicon-based devices are particularly effective because of their scalability, small volume and geometric design.
Here, we describe methods for recording multiple single neurons and local field potential in behaving rodents, using commercially available micro-machined silicon probes with custom-made accessory components. There are two basic options for interfacing silicon probes to preamplifiers: printed circuit boards and flexible cables. Probe supplying companies (<a href="http://www.neuronexustech.com/" >http://www.neuronexustech.com/</a>; <a href="http://www.sbmicrosystems.com/">http://www.sbmicrosystems.com/</a>; <a href="http://www.acreo.se/">http://www.acreo.se/</a>) usually provide the bonding service and deliver probes bonded to printed circuit boards or flexible cables. Here, we describe the implantation of a 4-shank, 32-site probe attached to flexible polyimide cable, and mounted on a movable microdrive. Each step of the probe preparation, microdrive construction and surgery is illustrated so that the end user can easily replicate the process.

We describe methods for large-scale recording of multiple single units and local field potential in behaving rodents with silicon probes. Drive fabrication, probe attachment to the drive and probe implantation processes are illustrated in sufficient details for easy replication.

À grande échelle d&#39;enregistrement des neurones par des sondes de silicium mobiles à se comporter Rongeurs

A major challenge in neuroscience is linking behavior to the collective activity of neural assemblies. Understanding of input-output relationships of ...

Simultaneous Recording of Calcium Signals from Identified Neurons and Feeding Behavior of Drosophila melanogaster

To study neuronal networks in terms of their function in behavior, we must analyze how neurons operate when each behavioral pattern is generated. Thus, simultaneous recordings of neuronal activity and behavior are essential to correlate brain activity to behavior. For such behavioral analyses, the fruit fly, Drosophila melanogaster, allows us to incorporate genetically encoded calcium indicators such as GCaMP1, to monitor neuronal activity, and to use sophisticated genetic manipulations for optogenetic or thermogenetic techniques to specifically activate identified neurons2-5. Use of a thermogenetic technique has led us to find critical neurons for feeding behavior (Flood et al., under revision). As a main part of feeding behavior, a Drosophila adult extends its proboscis for feeding6 (proboscis extension response; PER), responding to a sweet stimulus from sensory cells on its proboscis or tarsi. Combining the protocol for PER7 with a calcium imaging technique8 using GCaMP3.01, 9, I have established an experimental system, where we can monitor activity of neurons in the feeding center &#x2013; the suboesophageal ganglion (SOG), simultaneously with behavioral observation of the proboscis. I have designed an apparatus ("Fly brain Live Imaging and Electrophysiology Stage": "FLIES") to accommodate a Drosophila adult, allowing its proboscis to freely move while its brain is exposed to the bath for Ca2+ imaging through a water immersion lens. The FLIES is also appropriate for many types of live experiments on fly brains such as electrophysiological recording or time lapse imaging of synaptic morphology. Because the results from live imaging can be directly correlated with the simultaneous PER behavior, this methodology can provide an excellent experimental system to study information processing of neuronal networks, and how this cellular activity is coupled to plastic processes and memory.

Simultaneous Recording of Calcium Signals from Identified Neurons and Feeding Behavior of Drosophila melanogaster

The fruit fly, Drosophila melanogaster, extends its proboscis for feeding, responding to a sugar stimulus from its proboscis or tarsus. I have combined observations of the proboscis extension response (PER) with a calcium imaging technique, allowing us to monitor the activity of neurons in the brain, simultaneously with behavioral observation.

Enregistrement simultané des signaux calciques de neurones identifiés et le comportement alimentaire des Drosophila melanogaster</em

To study neuronal networks in terms of their function in behavior, we must analyze how neurons operate when each behavioral pattern is generated.  Thus, ...

Vertical T-maze Choice Assay for Arthropod Response to Odorants

Given the economic importance of insects and arachnids as pests of agricultural crops, urban environments or as vectors of plant and human diseases, various technologies are being developed as control tools. A subset of these tools focuses on modifying the behavior of arthropods by attraction or repulsion. Therefore, arthropods are often the focus of behavioral investigations. Various tools have been developed to measure arthropod behavior, including wind tunnels, flight mills, servospheres, and various types of olfactometers. The purpose of these tools is to measure insect or arachnid response to visual or more often olfactory cues. The vertical T-maze oflactometer described here measures choices performed by insects in response to attractants or repellents. It is a high throughput assay device that takes advantage of the positive phototaxis (attraction to light) and negative geotaxis (tendency to walk or fly upward) exhibited by many arthropods. The olfactometer consists of a 30 cm glass tube that is divided in half with a Teflon strip forming a T-maze. Each half serves as an arm of the olfactometer enabling the test subjects to make a choice between two potential odor fields in assays involving attractants. In assays involving repellents, lack of normal response to known attractants can also be measured as a third variable.

A vertical, T-maze olfactometer is described for assaying the behavioral response of arthropods. The olfactometer allows the experimenter to measure choices performed by test subjects when subjected to two potential odor fields. Both attraction to and repulsion from odorants can be measured with this device.

Vertical Test Choix labyrinthe en T pour la réponse aux arthropodes odorants

Given the economic importance of insects and arachnids as pests of agricultural crops, urban environments or as vectors of plant and human diseases, ...

Measuring Spinal Presynaptic Inhibition in Mice By Dorsal Root Potential Recording In Vivo

Presynaptic inhibition is one of the most powerful inhibitory mechanisms in the spinal cord. The underlying physiological mechanism is a depolarization of primary afferent fibers mediated by GABAergic axo-axonal synapses (primary afferent depolarization). The strength of primary afferent depolarization can be measured by recording of volume-conducted potentials at the dorsal root (dorsal root potentials, DRP). Pathological changes of presynaptic inhibition are crucial in the abnormal central processing of certain pain conditions and in some disorders of motor hyperexcitability. Here, we describe a method of recording DRP in vivo in mice. The preparation of spinal cord dorsal roots in the anesthetized animal and the recording procedure using suction electrodes are explained. This method allows measuring GABAergic DRP and thereby estimating spinal presynaptic inhibition in the living mouse. In combination with transgenic mouse models, DRP recording may serve as a powerful tool to investigate disease-associated spinal pathophysiology. In vivo recording has several advantages compared to ex vivo isolated spinal cord preparations, e.g. the possibility of simultaneous recording or manipulation of supraspinal networks and induction of DRP by stimulation of peripheral nerves.

Measuring Spinal Presynaptic Inhibition in Mice By Dorsal Root Potential Recording In Vivo

GABAergic presynaptic inhibition is a powerful inhibitory mechanism in the spinal cord important for motor and sensory signal integration in spinal cord networks. Underlying primary afferent depolarization can be measured by recording of dorsal root potentials (DRP). Here we demonstrate a method of in vivo recording of DRP in mice.

Mesure vertébrale présynaptique inhibition chez la souris par la racine dorsale enregistrement potentiel<em&gt; In Vivo</em

Presynaptic inhibition is one of the most powerful inhibitory mechanisms in the spinal cord. The underlying physiological mechanism is a depolarization of ...

A Procedure for Implanting a Spinal Chamber for Longitudinal In Vivo Imaging of the Mouse Spinal Cord

Studies in the mammalian neocortex have enabled unprecedented resolution of cortical structure, activity, and response to neurodegenerative insults by repeated, time-lapse in vivo imaging in live rodents. These studies were made possible by straightforward surgical procedures, which enabled optical access for a prolonged period of time without repeat surgical procedures. In contrast, analogous studies of the spinal cord have been previously limited to only a few imaging sessions, each of which required an invasive surgery. As previously described, we have developed a spinal chamber that enables continuous optical access for upwards of 8 weeks, preserves mechanical stability of the spinal column, is easily stabilized externally during imaging, and requires only a single surgery. Here, the design of the spinal chamber with its associated surgical implements is reviewed and the surgical procedure is demonstrated in detail. Briefly, this video will demonstrate the preparation of the surgical area and mouse for surgery, exposure of the spinal vertebra and appropriate tissue debridement, the delivery of the implant and vertebral clamping, the completion of the chamber, the removal of the delivery system, sealing of the skin, and finally, post-operative care. The procedure for chronic in vivo imaging using nonlinear microscopy will also be demonstrated. Finally, outcomes, limitations, typical variability, and a guide for troubleshooting are discussed.

A Procedure for Implanting a Spinal Chamber for Longitudinal In Vivo Imaging of the Mouse Spinal Cord

In this video, we describe a procedure for implanting a chronic optical imaging chamber over the dorsal spinal cord of a live mouse. The chamber, surgical procedure, and chronic imaging are reviewed and demonstrated.

Une procédure pour l&#39;implantation d&#39;une chambre pour la colonne vertébrale longitudinale<em&gt; In Vivo</em&gt; Imagerie du cordon spinal de souris

Studies in the mammalian neocortex have enabled unprecedented resolution of cortical structure, activity, and response to neurodegenerative insults by ...

Quantifying Fish Swimming Behavior in Response to Acute Exposure of Aqueous Copper Using Computer Assisted Video and Digital Image Analysis

Behavioral responses of aquatic organisms to environmental contaminants can be precursors of other effects such as survival, growth, or reproduction. However, these responses may be subtle, and measurement can be challenging. Using juvenile white sturgeon (Acipenser transmontanus) with copper exposures, this paper illustrates techniques used for quantifying behavioral responses using computer assisted video and digital image analysis. In previous studies severe impairments in swimming behavior were observed among early life stage white sturgeon during acute and chronic exposures to copper. Sturgeon behavior was rapidly impaired and to the extent that survival in the field would be jeopardized, as fish would be swept downstream, or readily captured by predators. The objectives of this investigation were to illustrate protocols to quantify swimming activity during a series of acute copper exposures to determine time to effect during early lifestage development, and to understand the significance of these responses relative to survival of these vulnerable early lifestage fish. With mortality being on a time continuum, determining when copper first affects swimming ability helps us to understand the implications for population level effects. The techniques used are readily adaptable to experimental designs with other organisms and stressors.

Measuring the impacts of environmental contaminants on fish behavior is often subjective and challenging particularly when dealing with sublethal endpoints. We describe methods including video technology to quantify swimming behavior of early life stage white sturgeon (Acipenser transmontanus) during and after 96 hr acute exposures to various concentrations of copper.

Quantifier Poisson Natation Comportement en réponse à une exposition aiguë de cuivre aqueux assistées par ordinateur et vidéo numérique Analyse d&#39;image

Behavioral responses of aquatic organisms to environmental contaminants can be precursors of other effects such as survival, growth, or reproduction.  ...

Insect-machine Hybrid System: Remote Radio Control of a Freely Flying Beetle (Mercynorrhina torquata)

The rise of radio-enabled digital electronic devices has prompted the use of small wireless neuromuscular recorders and stimulators for studying in-flight insect behavior. This technology enables the development of an insect-machine hybrid system using a living insect platform described in this protocol. Moreover, this protocol presents the system configuration and free flight experimental procedures for evaluating the function of the flight muscles in an untethered insect. For demonstration, we targeted the third axillary sclerite (3Ax) muscle to control and achieve left or right turning of a flying beetle. A thin silver wire electrode was implanted on the 3Ax muscle on each side of the beetle. These were connected to the outputs of a wireless backpack (i.e., a neuromuscular electrical stimulator) mounted on the pronotum of the beetle. The muscle was stimulated in free flight by alternating the stimulation side (left or right) or varying the stimulation frequency. The beetle turned to the ipsilateral side when the muscle was stimulated and exhibited a graded response to an increasing frequency. The implantation process and volume calibration of the 3 dimensional motion capture camera system need to be carried out with care to avoid damaging the muscle and losing track of the marker, respectively. This method is highly beneficial to study insect flight, as it helps to reveal the functions of the flight muscle of interest in free flight.

Insect-machine Hybrid System: Remote Radio Control of a Freely Flying Beetle Mercynorrhina torquata

This protocol describes the process of constructing an insect-machine hybrid system and carrying out wireless electrical stimulation of the flight muscles required to control the turning motion of a flying insect.

Insect-machine à système hybride: Radio Control à distance d&#39;un scarabée volant librement (<em&gt; Mercynorrhina torquata</em&gt;)

The rise of radio-enabled digital electronic devices has prompted the use of small wireless neuromuscular recorders and stimulators for studying in-flight ...

Assays to Detect UV-reflecting Structures and Determine their Importance in Mate Preference using the Sailfin Molly Poecilia latipinna

Many organisms use cues and signals beyond human sensitivity during social interactions. It is important to take into account how organisms perceive their worlds when trying to understand their behavior and ecology. Sensitivity to the ultraviolet spectrum (UV; 300 - 400 nm) is found across multiple genera of birds, fish, reptiles, amphibians, and even mammals. This protocol describes a technique for examining organisms for the presence of UV-reflecting structures and a method for testing whether these cues are used as social signals in the context of mate choice. A spectrophotometer is used to detect the presence of UV reflectance and variation in reflective intensity between individuals and sexes. An example of this technique is presented in which a dichotomous mate choice test exposes sexually receptive individuals to opposite sex individuals whose visual appearance can be manipulated by filters that either transmit full spectrum or block UV wavelengths. This system allowed for the determination that female, but not male, sailfin mollies (Poecilia latipinna) were using UV markings as part of their mating decisions. These types of studies serve to expand our knowledge of the range of organisms that utilize UV and provide insight into how UV plays a role in their lives.

Assays to Detect UV-reflecting Structures and Determine their Importance in Mate Preference using the Sailfin Molly Poecilia latipinna

This protocol outlines the use of spectrophotometry to detect ultraviolet-reflecting structures on organisms (in this example, the sailfin molly Poecilia latipinna) and describes dichotomous choice tests for fish that allow inferences to be made on the role of ultraviolet cues during mate selection.

Des essais pour détecter des structures réfléchissant les UV et de déterminer leur importance dans Maté préférence en utilisant la Sailfin Molly<em&gt; Poecilia latipinna</em

Many organisms use cues and signals beyond human sensitivity during social interactions. It is important to take into account how organisms perceive their ...