このプロトコルは、複数の動物の追跡の自動化を可能にします。タグを検出する ID 分析ツールを各動物を識別する簡単なラベルを使用します。このプロトコルはレスキーデータを使用してビデオ録画を分析するのに必要な時間を大幅に削減します。
実験研究からより正確な完成を推定する。同様の方法でタグ付けすることができる他の環境の動物は、クロノバイオロジー、生態学、ウイルス研究または神経科学におけるアプリケーションを提供する同様のプロトコルで追跡することができます。ハードウェア設計とオープンソースプログラミング言語を提供し、Pythonプログラミング言語を学ぶためにプロトコルで採用することを推奨するモデルを提供しています。
対象動物のタグを構築するには、まず黒いプラスチックシートから40ミリメートルの直径の円を4個、白いプラスチックPVCシートから26ミリメートル面の等角三角形と26ミリメートルの円を2つカットする。白い三角形と白い円の中心をマークします。そして、各マークで10ミリメートルの穴を作ります。
次に、4 つの黒い円の中央に 1 つの白い図形を接着します。実験領域を設定するには、赤外線暗い時間の LED をタンクに入れます。赤外線ライトは常に点灯したままにします。
次に、青色光時間LEDライトを砂と4つのフレキシブルPVCパイプバロウを含む修正されたグラスファイバータンクに配置し、光周期を管理するための装置にライトを接続します。すべてのライトが配置されたら、タンクの一角に冷たい海水の入口を配置し、対応する出口を反対側のコーナーに置きます。海水の入力が毎分約4リットルの流量で設定されていることを確認してください。
部屋を黒いカーテンで囲み、外光から完全に分離します。Webカメラを搭載した三脚を実験場の側面に置き、カメラを130センチメートル上と実験アリーナの中央に置きます。カメラをカーテンの外のコンピュータに接続し、種の特性に応じてビデオ録画のパラメータを調整し、タイムラプスビデオの日付を含むタイムスタンプを作成して、最終的な行動スコアリングを行います。
動物にタグを付けるには、水没したコンパートメントを備えたアイスボックスに摂氏7度の水を加え、4つのロブスターを4つの分離されたコンパートメントに入れます。ロブスターを約30分間順応させた後、砕いた氷のトレイに1つのロブスターを5分間移し、吸収紙を使用して固定化されたロブスターの頭蓋の上部を乾燥させます。乾燥したカラパスに速い乾燥接着剤を一滴置き、接着剤が固まるまでタグを約20秒間接着剤に押し付けます。
その後、ロブスターをアイスボックスのコンパートメントに戻し、他の3匹の動物にも同じようにラベルを付けます。すべてのロブスターにラベルが付かれたら、ロブスターを24時間自分の細胞に戻します。翌日、同じアイスボックスを使用して、ロブスターを順応施設から実験室に移し、ビデオ録画を開始します。
レセプターのロブスターへの放射状の損傷を避けるために、赤信号条件下でタグ付けと転送ステップを実行します。追加の水種や陸上種は、このケアを必要としないかもしれません。その後、5分間のビデオから、または最初の100フレームから平均された背景画像を取得してから、動物をそれぞれの水のコンパートメント内の実験タンクに1つずつ導入し、ロブスターがコンパートメントから出てくるのを待ちます。
この代表的な実験で数えられた動物の総数のうち、動物の検出の79%がプログラムによって正しく一致し、タグの89.5%が正しく識別されました。タグの3.8%だけが誤って分類されました。しかし、残りの6.6%は偽陽性に対応しています。
特定のビデオ分析が完了した後、取得した位置データを使用して、ロブスターの異なる行動パターンを評価することができます。例えば、空間占有マッププロットは、正方形のグリッド上で評価された可変正規の角膜によって整列された軸を持つ2次元の角膜密度推定を使用して、ロブスターが高い色強度プロットで表現される時間のより高い割合を費やす領域を可能にする。ロブスターの毎日の活動リズムは、時間の経過とともに10分のビン間隔で覆われたミリメートルとしてプロットすることもできます。
サイズと形状の観点から正確な仕様を維持し、常にユーザーインターフェイスなしでバックグラウンドでビン分割された分析ステップを実行することが重要です。画像解析モデルを展開して甲殻類の特定の成分を調べ、動物の相互作用の観点から行動研究を改善することができます。これらの複雑な動物の社会的相互作用は、実際の環境で同様の方法で起こり、生態学と神経科学に対する何らかの応用を持つ生物学的研究のスタイルと重要な側面を可能にする。
