Name: using insect electroantennogram sensors on autonomous robots for olfactory searches
Uploaded: 2014-08-04T22:45:00.000+00:00
Duration: 7 min 23 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Using Insect Electroantennogram Sensors on Autonomous Robots for Olfactory Searches at JoVE.com

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

<html> 프로토콜은 자신의 성 페로몬과 시판 로봇 (재료 표 참조)과 남성 나방 (Agrotis ipsilon)을 기반으로합니다. 그러나, 다른 곤충 종, 취기 제, 및 로봇에 약간의 수정과 함께 적응 될 수있다. 1. 곤충 <ol><li> 인공 사료에 23 ± 1 ° C에서 번데기까지 개별 플라스틱 컵에서 그들을 유지하고 이전 24 설명 된대로 50 ± 5 %의 상대 습도 : 후면 Agrotis ipsilon Hufnagel (Noctuidae 나비목)의 애벌레. </li><li> 섹스 번데기와 플라스틱 상자에있는 여성과는 별도로 성인 남성을 유지합니다. 그들에게 20 % 자당 용액에 무료로 액세스 할 수 있습니다. </li><li> 남성과 실험을 수행합니다. 남성 나방은 conspecific 여성에 의해 방출되는 성 페로몬에 매우 민감하다. A.에서 ipsilon, 주요 페로몬 성분, 시스-7-도데 세닐 아세테이트 (Z7-12 : OAC)는 안테나에서 가장 활성 화합물이다. </li></ol>itle &quot;&gt; 2. 전기 생리학 <ol><li> 그들은 (대표 결과를 참조) 긴 수명을 전시하기 때문에 전체 곤충 준비에서 EAG를 기록, (그림 1A) 아래에 설명 된대로. 본래대로 안테나는 안테나 절제술을 선호합니다. </li><li> 10 ~ 20 분 동안 집중 표백제 용액에 담가 두 개의 은색 선을 염소화 그 후 헹군다. 이 과정은 편광에서 전극을 방지 할 수 있습니다. 이것은 전극들 사이의 오프셋 전압은 증폭기에 의해 보정 될 너무 커지면 기준선은 실험 중에 감도 나마다 반복되어야한다. </li><li> 전극 풀러 화재 광택 모세 혈관에서 유리 전극을 확인합니다. 화재 연마 전극 염소화 실버 와이어를 긁적 방지 할 수 있습니다. </li><li> CO 2와 함께 남성 나방를 마취하고 머리 위로부터 돌출와 스티로폼 블록 내부에 배치합니다. </li><li> 목 주위 화가의 테이프로 곤충의 머리를 밧줄. </li><li> 목에 기준 전극 역할을하는 실버 와이어를 삽입합니다. </li><li> 실체 현미경, 팁과 자료에 대한 화가의 테이프의 얇은 스트립 안테나 중 하나를 고정시킨다. </li><li> 수술 가위로 안테나의 원심 2-3 세그먼트를 잘라. </li><li> 마이크로 매니퓰레이터와 안테나의 컷 팁 근처의 유리 전극을 배치합니다. </li><li> 안테나의 컷 팁보다 약간 큰 직경을 얻기 위해 집게로 유리 모세관의 사지를 잘라. </li><li> (mm 단위)로 유리 피펫을 채우기 6.4의 KCl, 340 포도당, 10 헤 페스, 12 MgCl2를, 1 염화칼슘, 염화나트륨 12, pH가 6.5. </li><li> 미세 조작기로 유리 모세관으로 안테나의 절단 끝을 삽입합니다. </li><li> 유리 모세관의 말단 규모로 기록 전극으로서은 와이어를 미끄러진다. </li></ol> 3. 하드웨어 인터페이스 <ol><li> 전체 준비를 탑재, 즉 곤충 - 전극 -micromanipulator에, 로봇 (도 1b)의 상단에 나사 결합 금속판. 아래에 설명 된대로, 로봇에 전극을 연결합니다. </li><li> 전작 25-26에 기초하여, 로봇의 확장 보드를위한 적절한 범위 (MΩ 몇개의 순서 1 MV) EAG 출력 전압을 조정하는 하드웨어 인터페이스를 설계한다. 이 보드는 0-5 V 아날로그 입력을 받아들이고 -200 MV 아래 음의 전압이 심각한 손상을 일으킬 수 있습니다. 독수리와 인터페이스를 디자인하는 3.2.4 단계 3.2.1를 따르십시오. <ol><li> 전압 레귤레이터 78L10 (도 2A-2C에서 ①)을 사용하여 +12 V 배터리로부터 ± 5V 전력 공급 장치를 설계한다. </li><li> 계측 증폭기 INA121 (③ 그림의 2A-2C)를 기반으로 headstage 프리 앰프 (10X)를 디자인합니다. </li><li> 쿼드을 기준으로 (첫 번째 순서는 0.1 Hz에서 필터, 두 번째 순서 로우 패스 500 Hz에서 필터, 노치 (50) Hz에서 필터를 하이 패스) 필터링 노이즈 2 단계 증폭기 (25X) 디자인 LT1079는 (영업 이익 - 앰프(315); 그림의 2A-2C). </li><li> (⑤ 그림의 2A-2C) 연산 증폭기 LT1079 및 다이오드 1N4148로 계산하는 신호 처리 단계를 디자인합니다. 총 이익은 250이며, EAG 출력은​​ 제로 2.5 V에서 존재와 범위를 0 ~ 5 V에 </li></ol></li><li> 차동 EAG 입력 (② 그림의 2A-2C)에 전극을 연결합니다. 긍정적 인 EAGs를 얻기 위해 INA121의 반전 입력에 기록 전극을 연결합니다. </li><li> 로봇의 확장 보드의 12 아날로그 입력에 EAG 출력 (⑥ 그림의 2A-2C)를 연결합니다. 각각의 입력은 순차적으로 밀리 초마다 판독 될 때, 샘플링 주파수는 1 kHz입니다. </li></ol> 4. 소프트웨어 인터페이스 메인 스레드는 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)가 포함되어, 신호 검출 및 로봇을 제어하기위한 다양한 기능을위한 방법. <ol><li> Qt는-C + + FO의 GUI (그림 2D)를 작성<html> 연구 데이터 시각화, 디지털 필터링 (20 Hz에서 5 번째 차 버터 워스 저역 통과 필터) 및 EAG에서 냄새 감지. 후자의 두 가지 방법으로 수행 할 수 있습니다 적절한 필터 (엔지니어링 접근 방법, 섹션 4.2)로 EAG을 deconvolving에 의해, 또는 A. 신속하고 신뢰할 수있는 페로몬 감지를 허용하는 신경 메커니즘을 모델링하여 하나 ipsilon 나방 (bioinspired 접근, 4.3 절). </li><li> 디컨 볼 루션 필터. EAG 잘 정적 비선형 구성 비선형 폭포 (27)에 의해 설명되어 있습니다 <img alt="식 (1)" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq1.jpg" /> 지수 임펄스 함수와 1 차 차 저역 통과 필터 <img alt="식 2" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq2.jpg" /> 에 <img alt="식 3" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq3.jpg" /> ,도 3a를 참조하십시오. 악취 농도 변동에 응답졸업식 4 &quot;FO : 콘텐츠 너비 =&quot;0.3in &quot;SRC =&quot;/ files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg &quot;/&gt;, EAG 출력은​​ 통합 회선으로 주어진다 <img alt="식 5" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq5.jpg" /> . 디콘 볼 루션은 단순히 시스템의 역변환에 의해 얻어진다; 즉 <img alt="식 (6)" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq6.jpg" /> 주파수 도메인에서. 그런 다음, <img alt="식 (7)" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq7.jpg" /> 푸리에는 임펄스 응답의 변환으로 <img alt="식 8" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq8.jpg" /> . 신호 검출의 경우, 4.2.3 단계 4.2.1를 따르십시오. <ol><li> 시간 영역에서 컨볼 루션과 같은 처리를 수행 <img alt="식 9" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq9.jpg" /> 과 <img alt="식 (10)" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq10.jpg" /> , 그림 (b). </lI&gt; <li> 비선형 성을 대략 <img alt="식 (11)" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq11.jpg" /> 다항 함수로. 실제 간의 평균 제곱 오차를 최소화하기 위해 입력 - 출력 데이터 쌍에 일정한 다항식 파라미터 및 시간에 맞는 <img alt="식 4" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg" /> 및 재구성 <img alt="식 (12)" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" /> 악취 농도. </li><li> 페로몬 안타를 감지 할 때마다 <img alt="식 (12)" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" /> 사전 정의 된 임계 값을 초과한다. </li></ol></li><li> Neuromorphic 발견. 검출하는 또 다른 방법은 생물학을 흉내에 구성되어 있습니다. A.에서 ipsilon 나방은 안테나로부터 입력을 수신하는 중앙 신경 흥분 - 억제 (13)의 틀에 박힌 발사 패턴 페로몬에 반응한다. 호 지킨 - 헉슬리 티셔츠네 이온 전류를 타 입의 신경 세포 모델 <img alt="식 (13)" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq13.jpg" /> (지연 정류기 K + 전류, 전압 - 문이 나 + 및 CA 2 + 전류, 현재 칼슘 2 +에 의존하는 K +가 작은 전도) 이전에 관찰 된 생리적 반응 (13)을 재현하기 위해 개발되었다. 신호 검출의 경우, 4.3.3 단계 4.3.1를 따르십시오. <ol><li> 미분 방정식으로 신경 세포 모델을 구현합니다. 입력 전류로서 EAG 신호를 사용 <img alt="식 (14)" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq14.jpg" /> 막전위의 진화 <img alt="식 (15)" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq15.jpg" /> . 멤브레인 커패시턴스 C = 22.9 PF와 관련하여 누설 전류를 사용 <img alt="식 (16)" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq16.jpg" /> 전도성 G의 L = 0.011161 μS와 함께반전 가능성 E의 L = -61.4 MV. 이온 전류에 의해 설명되어 있습니다 <img alt="식 (17)" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq17.jpg" /> 와 <img alt="식 (18)" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq18.jpg" /> 위치로 <img alt="식 (19)" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq19.jpg" /> V.의 비선형 함수는 자세한 내용은 이전 작업 13를 참조합니다. </li><li> 제 4 차 Runge - 쿠타 방법으로 미분 방정식 및 시간 단계를 통합하여 레네 실시간으로 신경 세포 모델을 시뮬레이션 <img alt="식 (20)" fo:content-width="0.1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq20.jpg" /> = 0.01 밀리 초. 스파이크 테스트 V (t의 F)&gt; 0 MV와 V (t f를 실행 - <img alt="식 (20)" fo:content-width="0.1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq20.jpg" /> ) &lt;스파이크 시간을 얻기 위해 온라인과 간격 interspike 0 MV. </li><li> 검출페로몬 히트 여자의 버스트 (연속 3 interspike 간격 &lt;70 밀리 초)을 (간격 ≥ 350 밀리 초 interspike) 억제 다음에 할 때마다이 그림 3C를 참조하십시오. </li></ol></li></ol>

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C., Hildebrand, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Odour-plume+dynamics+influence+the+brain's+olfactory+code.">Odour-plume dynamics influence the brain's olfactory code.</a> Nature. 410, 466-470 (2001).</li><li>Vergassola, M., Villermaux, E., Shraiman, B. 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.

거의 20 년 전, 간 자키와 그의 동료들은 후각 로봇 29-30 EAGs을 사용하는 아이디어를 개척했다. 그들의 기술은 원래 절제된 안테나 기반으로했다. 여기서, 우리는 제제의 감도와 수명을 향상시키기 위해 본래 안테나에서 기록. 다른 연구 31 ~ 32도 고립 된 안테나를 통해 전신 준비의 우수성을 알아 차렸다. 우리의 로봇 실험에서, 우리는 하루 만에 안정 녹음을 경험했다. 반면, EAGs는 2 시간의 수명 (그림 5)이 고립 된 안테나에 기록. 우리의 EAG-로봇 플랫폼은 주로 곤충 13 후각 코딩 및 검색 전략에 대한 생물학적 가설을 테스트하기 위해 개발되었다. 곤충 안테나로부터 입력을 수신하는 중앙 뉴런과 유사하게, 우리는 로봇의 실제 방 안테나 뉴런 모델을 연결하고 그 소성 패턴에 기초 페로몬 검출을 수행. 검출과 비 검출 사건이 있었다다음 페로몬의 소스를 향해 로봇을 구동하는 데 사용. 여기서 고려 반응 검색 전략은 성 페로몬에 매료 남성 나방의 행동 패턴에 의해 영감을했다. 그것은 2m의 소스에서 낮은 방출 원 상대적으로 많은 검색 공간 (초기 거리 (이전 작업 (24) 10 ㎎에 비해 우리의 경우 10 μg의 페로몬 용량)의 현지화를 허용, 실험실 조건 (그림 6)에서 잘 수행 이전의 실험 20 ~ 21)에서 10cm 대. 이 로봇 실험은 곤충 안테나가 로봇 후각 검색에 적합한 것을 보여주는 개념의 증거로 간주되어야한다. 곤충 안테나는 유독 가스, 마약 및 폭발물 9-11에 반응하는 것으로 알려져 있지만, 몇 가지 확장은 실제 응용에 대처하기 위해 필요합니다. 첫째,보다 정교한 검색 방법 34-36, 10m 이상의 거리에서의 재 취득 할 때 더 효율적일 수있다깃털은 매우 가능성이됩니다의. 둘째, 관심의 취기를 검출하기 위해 바이오 전자 코 (14)의 구성에 다른 종으로부터 EAGs을 배합 할 필요가있다. 셋째, 같은 곤충의 두 개의 안테나에서 기록에 의해 얻어진 스테레오 감지 기능은 효율성 측면에서 도움이 증명할 수 있습니다. 병렬로 사용되는 두 개의 센서는 참으로 방향성을 증가시킬 수있다. 넷째, 집단 로봇 검색 37 검색 전략의 확장은이 나방의 경우 생물학적으로 관련이없는 경우에도 실제 적용이 고려되어야한다이다.

요즘, 개와 같은 동물은 자주로 인해 그들의 우수한 냄새 감지 기능 (16)의 화학 물질 누출, 마약 및 폭발물의 지역화를 포함하는 안전 및 보안 응용 프로그램에 사용됩니다. 그러나, 그들은 행동 변화를 보여 광범위한 작업 후 피곤하고, 성능이 17 시간이지나면서 감소로 자주 재교육이 필요합니다. 이러한 제한을 우회하는 방법 중 하나는 후각 로봇에 의해 훈련 된 개를 교체하는 것입니다. 그럼에도 불구하고, 향기와 냄새의 근원을 추적하는 로봇의 주요 과제입니다. 난류 환경에서 악취 깃털의 풍경은 매우 이질적이고 불안정하고, 산발적으로있는 패치 4로 구성되어 있습니다. 심지어 몇 미터 짧게 소스에서 적당한 거리에서 탐지가 산재되어 간헐적으로 만 신호를 제공한다. 또한, 탐지하는 동안 지역의 농도 구배는 일반적으로 소스를 향해 가리 키지 않습니다. 주어진 디스크정보 및 제한 지역 정보의 연속 형 흐름이 때 탐지는 소스쪽으로 로봇을 탐색하는 방법을 만들어? 이곳은 그런 남성 나방과 같은 곤충이 성공적으로 긴 거리 (수백 미터)을 통해 자신의 짝을 찾기 위해 화학 통신을 사용하는 것으로 알려져있다. 이렇게하려면, 그들은 틀에 박힌 행동 18-20을 채택 : 그들은 냄새 패치를 감지에 맞바람 급증과 냄새 정보가 사라지는 경우 주조라는 ​​확장 된 검색을 수행합니다. 이 서지 캐스팅 전략은 순수하게 반응입니다, 즉, 작업이 완전히 현재의 인식 (검출과 비 검출 이벤트)에 의해 결정된다. 악취 패치의 검출이 인공 가스 센서의 느려짐에 의해 방해되므로 아무런 후각 로봇의 구현은 과거에 성공을 제한했다. 그들은 일반적으로 필터링되도록 후각 로봇의 대부분에서 사용되는 금속 - 산화물 센서는 몇십 초의 응답 및 복구 시간을 가질격동의 깃털 (21)에 발생하는 농도의 변동이 있습니다. 대조적으로, 곤충 chemoreceptors의 응답 시간은 예를 들면, 곤충 electroantennograms (EAGs)의 상승 시간은 50 미만 22 밀리 초이고, 훨씬 짧다. 결과적으로, 곤충 EAGs를 사용하여, 악취 펄스는 몇개 헤르츠 (23)의 주파수에서 해결된다. 이 속성은 천연 깃털의 냄새 필라멘트의 검출을위한 EAG 센서에 적합하다. 우리는 여기에 서지를 사용하여 효율적으로 후각 검색을 허용 로봇에 곤충 EAGs를 포함하고 전략을 캐스팅하기위한 프로토콜을 설명합니다.

<table><tbody><tr><td>&lt;em&gt;Agrotis ipsilon&lt;/em&gt;</td><td>PISC &lt;br /&gt;http://www-physiologie-insecte.versailles.inra.fr/indexenglish.php</td><td></td><td>moth</td></tr><tr><td>Robot Khepera III</td><td>K-team &lt;br /&gt;www.k-team.com</td><td></td><td>Khe3Base + KorBotLE + KorWifi</td></tr><tr><td>KoreIOLE</td><td>K-team</td><td></td><td>Input/output extension board</td></tr><tr><td>EAG-robot interface</td><td>LORIA &lt;br /&gt;www.loria.fr</td><td></td><td>Custom-made hardware and software</td></tr><tr><td>Sirene</td><td>LORIA&amp;nbsp;</td><td></td><td>neuronal simulator sirene.gforge.inria.fr</td></tr><tr><td>Eagle</td><td>CadSoft www.cadsoftusa.com</td><td></td><td>PCB design software</td></tr><tr><td>Micromanipulator</td><td>Narishige / Bio-logic</td><td>UN-3C</td><td></td></tr><tr><td>Magnet base</td><td>Narishige/ Bio-logic</td><td>USM-6</td><td></td></tr><tr><td>Adapter</td><td>Narishige/ Bio-logic</td><td>UX-6-6</td><td></td></tr><tr><td>Rotule</td><td>Narishige/ Bio-logic</td><td>UPN-B</td><td></td></tr><tr><td>Micro scisors</td><td>MORIA / Phymep</td><td>15371-92</td><td></td></tr><tr><td>Stereo microscope Zeiss St&amp;eacute;mi 2000</td><td>Fisher Scientific</td><td>B19961</td><td></td></tr><tr><td>Light source 20 W KL200</td><td>Fisher Scientific</td><td>W41745</td><td></td></tr><tr><td>Narishige PC-10 Na PC-1</td><td>Narishige</td><td>Narishige PC-10</td><td></td></tr><tr><td>Capillaries Na PC-1</td><td>Fisher scientific</td><td>C01065</td><td></td></tr><tr><td>Pheromone cis-7-Dodecenyl acetate(Z7-12:OAc)</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>259829</td><td></td></tr><tr><td>Pack of 3 pipettes: 2-20 &amp;micro;l/ 50-200 &amp;micro;l/ 100-1,000 &amp;micro;l</td><td>Eppendorf</td><td>4910000514</td><td>For pheromone dilution and deposition on paper filter</td></tr><tr><td>Gas sensor TGS2620&amp;nbsp;</td><td>Figaro www.figarosensor.com</td><td></td><td>Optional, for comparison with EAG</td></tr><tr><td>Electrode puller</td><td>Narishige&amp;nbsp;</td><td>PC-10</td><td></td></tr></tbody></table>

using insect electroantennogram sensors on autonomous robots for olfactory searches

곤충 음식에 대 한 먹이 찾아 돌아다 또는 동료 3에 대한 검색으로 지뢰 필드 2면 같은 문제에 유해 산업 시설 1 또는 폭발 흔적에 화학 물질 누출을 추적하도록 설계된 로봇 : 후각 검색은 난류 수송 4의 물리학에 의해 제한됩니다. 바람 부담 냄새의 농도 풍경 불연속 산발적있는 패치로 구성되어 있습니다. 후각 검색에 대한 전제 조건은 간헐적 냄새 패치가 감지되는 것입니다. 때문에 높은 속도와 감도를 5-6으로, 곤충의 후각 기관은 검출을위한 독특한 기회를 제공합니다. 곤충 안테나는 예를 들어, 인간과 관련된 성 페로몬 7뿐만 아니라 화학 물질, 암 세포 8 또는 독성 및 불법 물질 9-11에서 나오는 휘발성 화합물뿐만 아니라 검출하기 위해 과거에 사용되어왔다. 우리는 자율 로봇에 곤충 안테나를 사용하여 여기 프로토콜을 설명자신의 소스에 냄새 깃털을 추적하기위한 개념 증명을 제시 거라고. 후각 뉴런의 글로벌 응답 electroantennograms (EAGs)의 형태로 현장에 기록됩니다. 전체 곤충의 준비를 기반으로 우리의 실험 설계는 작업 일 이내에 안정된 레코딩을 할 수 있습니다. 비교, 절제 안테나에 EAGs는 2 시간의 수명이있다. 커스텀 하드웨어 / 소프트웨어 인터페이스는 EAG 전극과 로봇 사이에 개발되었다. 측정 시스템은 인공 화학 센서 (12)의 시간 단위를 초과하는 10 Hz의 개별 악취 패치를 해결한다. 후각 검색을위한 EAG 센서의 효율은 더 페로몬의 원천으로 로봇을 구동에서 보여줍니다. 실제 동물과 동일한 후각 자극과 센서를 사용하여, 우리의 로봇 플랫폼은 후각 코딩 및 검색 전략 (13)에 대한 생물학적 가설을 테스트하기위한 직접적인 수단을 제공합니다. 또한에 관심의 다른 냄새 물질을 검출 도움이 증명할 수 있습니다생 전자 코의 구성 (14)에 다른 곤충 종 EAGs을 결합 또는 곤충의 안테나 (15)를 모방 나노 가스 센서를 사용.

프로토콜은 먼저 직접 안테나에 부풀어 페로몬의 짧은 20 밀리 초 펄스 (용량 1 μg과 10 μg) 테스트했습니다 전술. 그림 4a는 페로몬 펄스에 대한 응답으로 EAGs을 보여줍니다. 단계 3.3에 기재된대로 기록 전극은, 상기 증폭기의 반전 입력에 연결되어 있기 때문에 이들은 긍정적이다. 파워 스펙트럼으로 나타낸 바와 같이, 측정 시스템은 10 Hz로 페로몬 펄스를 해결할 수있다. 비교를 위해, 우리는 또한 시판 가스 센서를 테스트했다. TGS2620는 용제 증기의 검출을 위해 제조 된 금속 산화물 센서이다. 센서는 에탄올에 대한 높은 감도를 제공하지만, (그림 (b)의 점선 곡선 참조) 농도의 변화를 수행 할 수 없습니다. 문제는 센서 하우징에서왔다. TGS2620은 방염 스테인리스 거즈가 캡으로 상용화된다. 실제로,이 소요하기 때문에 응답 시간이 느리다가제를 통해 확산하고, 금속 산화물 표면에 도달하는 가스에 대한 특정 시간. 기체가 캡 내부에 갇혀 때 센서 청소 시간이 걸리기 때문에 회복도 느리다. 따라서 우리는 캡을 제거하고이 수정 (그림 (b)의 일반 곡선 참조) 크게 역학을 개선. 아직도, EAG와 TGS2620 (1 Hz에서 대 10 Hz에서)의 계수 열이 있었다. 이 비교는 EAG 그럼에도 불구 질적이며 TGS2620는 동일한 조건에서 시험되지 않았다. 우리는 우리의 전체 곤충 준비 절제된 안테나 (N = 7 안테나)에 비해 (N = 12 나방)의 시간에 따른 안정성을 평가 하였다. EAG는 페로몬의 자극 (지속 시간 500 밀리 초, 용량 1 μg)에 대한 응답으로 주기적으로 기록되었다. (MV에서) 원시 EAGs은 (초기 값의 비율은 시간 t = 0에서 얻어진) 상대 EAGs로 변환되었다. 5는 우리의 모든 곤충 준비의 아주 좋은 안정성을 그림작업 일 이내에 aration. 신호가 1.5 시간 후 초기 값의 절반으로 떨어질 수 있도록 반면, EAGs 빠르게 시간이 지남에 고립 된 안테나의 감소를 기록했다. 이 시간 의존성은 물론 2 시간의 수명이 지수 붕괴에 의해 설명되어 있습니다. 반응성 검색 전략 (그림 6A)를 사용하여 마지막으로, 우리는 냄새 소스 (OAC 페로몬 화합물 Z7-12)를 검색하는 EAG 로봇 플랫폼 종속적 인의 능력을 시험했다. 검색 전략은 풍상 서지보기 페로몬 탐지가 (28)의 부재에 나선형 주물로 검출 될 때마다 결합한다. 단계 8.6에 기재된대로 페로몬의 존재는, neuromorphic 검출기 EAG에서 검출된다. 검색 과정에서 기록 EAG의 두 가지 예는 그림 (b)에 표시됩니다. 냄새 소스없이, EAG는 거의 또는 전혀 탐지와 (즉, 2.5 V)는 0 주위에 남아있다. 로봇은 나선형 캐스팅을 수행하고, 일반적으로 검색 공간 BEF 잎광석이 대상 위치에 도달 (시험의 92 %에서, n = 26 시험,도 6c를 오른쪽). 냄새 소스 (왼쪽 그림 6C)으로, EAG는 침묵의 기간 (없음 탐지)와 얽혀 활동 (탐지)의 파열을 제공합니다. 나선형 주조는 주로 기둥 형상 (그림 6C가, 빨간 선 왼쪽)에서 발생하고 냄새가 손실 될 때 기둥의 중심선을 재배치하기위한 효율적인 전략이 될 것으로 보인다. 이 상태에서, 소스는 일반적으로 (성공률 = 96 %, N = 44 실험) 발견된다. <img alt="그림 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig1highres.jpg" width="500" /> 그림 1. 전체 - 곤충 EAG 준비와 로봇 설치.) electroantennogram (EAG)는 전체 곤충 준비 (자세한 내용은 텍스트를 참조). B)에서 기록 된 혼합물은 약탈에 장착OT는. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51704/51704fig1highres.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig2highres.jpg" width="500" /> 그림 2. 하드웨어 - 소프트웨어 인터페이스. 하드웨어 A) 이글 회로도. 이 회로는 여섯 섹션 (자세한 내용은 텍스트를 참조)로 구성되어 있습니다. 그것은 수 있도록 필터링 (주파수 대역 0.1 ~ 500 Hz에서 50 Hz에서 노치), 증폭 (총 이득 250X) 및 범위 0-5 V. B의 신호 컨디셔닝) (위쪽이 빨간색과 구리의 선과 이글 레이아웃 개별 요소 데이터 시각화 (빨간색 추적 = EAG 입력, 녹색 추적 용 Qt-C + +로 작성. D) 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)를 표시하는 파란색 아래)과 녹색 구멍 (). C) 인쇄 회로 기판 (PCB)= 신경 세포 모델의 출력), 필터 설계 및 신호 감지. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51704/51704fig2highres.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig3highres.jpg" width="500" /> EAG에서 그림 3. 신호 검출. A) Electroantennogram (EAG) 모델. EAG는 지수 충격 기능 1 번째 순서 로우 패스 필터 다음에 정적 비선형 구성 비선형 폭포 (27)에 의해 모델링 <img alt="식 (21)" fo:content-width=".2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq21.jpg" /> . EAG 출력과 컨볼 루션 적분에 의해 주어진다 <img alt="식 (22)" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq22.jpg" /> . B) 엔지니어링 접근 방법을. 디컨 볼 루션 filt을어 기록 <img alt="식 (23)" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq23.jpg" /> 과 <img alt="식 (24)" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq24.jpg" /> , 자세한 내용은 텍스트를 참조하십시오. 냄새의 만남 (히트)가 될 때마다 감지 <img alt="식 (12)" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" /> 사전 정의 된 임계 값. C) 바이오 영감 접근을 초과합니다. 다섯 내부 전류 (누설, K +, 나 +, 칼슘 2 +와 SK)과 호 지킨 - 헉슬리 형 신경 세포 모델은 여기 - 억제 (EI)의 관찰 발사 패턴을 재현하는 데 사용되는 실험적으로 13 관찰했다. 여기의 버스트가 소성 활성 저해 하였다 때마다 입력 전류와 히트가 검출 될 때 신호 검출의 경우, EAG 신호가 사용된다. <img alt="그림 4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig4highres.jpg" width="500" /> &lt;<html> BR /&gt; 그림 4. EAG 응답 시간. A) EAG의 상이한 레이트 (1, 2, 4, 6, 8, 10 펄스 / 초)에서 배달 된 20 밀리 페로몬 펄스 (용량 1 μg 및 10 μg)에 응답하여 레코딩. 정규화 EAG 파워 스펙트럼은 1과 10 Hz에서 (용량 1 μg과 10 μg)에 펄스 자극에 대해 표시됩니다. EAG는 에탄올에 대한 응답 () 농도 변동에 가스 센서 TGS2620에서 10 Hz에서. B) 녹음 개별 펄스를 해결합니다. 점선과 무지 곡선과 및 캡없이 센서 대응되어 각각. 캡 센서는 수십 초의 응답 시간을 가지고 있으며, 따라서 가스 농도의 변동을 따른다 없다. 모자없이 TGS2620은 1 Hz에서 최대 개별 변동을 해결합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51704/51704fig4highres.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 항상 &quot;&gt; <img alt="그림 5" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig5highres.jpg" width="500" /> 그림 5. EAG 안정성 (절제 안테나 대 전체 곤충 준비). EAG는 절제된 안테나 (N = 7 안테나) 3.2 시간 동안 전체 곤충 준비 (N = 12 나방)와 매 20 분 8 시간 동안 매 시간을 기록 하였다. 그림은 상대 EAGs (시간 t = 0에서 얻어진 초기 값의 백분율)를 보여줍니다. 절제된 안테나의 시간 의존성은 물론 2 시간 (1.5 시간의 반감기)의 수명이 지수 붕괴에 적합. <img alt="그림 6" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig6highres.jpg" width="500" /> 그림 6. 로봇 실험.) 서지 캐스팅 전략에 맞바람 서지 결합그것의 부재에 나선 주조와 냄새의 존재 로봇이 냄새없이 (N (N = 44 시험) 냄새와 함께)로하고, 냄새없이 (. C) 로봇의 궤적을 이동하고있는 동안 검색 과정에서 기록 된 28. B) 일반적인 EAG = 26 시험). 빨간색 점선은 모두 탐지의 90 %가 시험 중 발생한 기둥의 윤곽을 나타냅니다. 실험 조건 : 검색 공간 = 4 MX 2.5 m, 로봇의 속도 = 5.6 cm / 초, 대상 페로몬 = 10 μg 종이 필터에 부착하고 매 2 시험을 대체 대상에서 로봇의 초기 위치 = 2m, 풍속 = 0.9 ± 대상 위치에서 0.2 m / 초. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51704/51704fig6highres.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</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.

후각 검색을위한 자율 로봇에 곤충 Electroantennogram 센서를 사용하여

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

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

22.9K 조회수.  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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Electrophysiological Measurements from a Moth Olfactory System

Insect olfactory systems provide unique opportunities for recording odorant-induced responses in the forms of electroantennograms (EAG) and single sensillum recordings (SSR), which are summed responses from all odorant receptor neurons (ORNs) located on the antenna and from those housed in individual sensilla, respectively. These approaches have been exploited for getting a better understanding of insect chemical communication. The identified stimuli can then be used as either attractants or repellents in management strategies for insect pests.

Insect olfactory systems provide unique opportunities for recording odorant-induced responses in the forms of electroantennograms (EAG) and single sensillum recordings (SSR), which are summed responses from all odorant receptor neurons (ORNs) located on the antenna and from those housed in individual sensilla, respectively.

모쓰 강한 시스템에서 Electrophysiological 측정

Insect olfactory systems provide unique opportunities for recording odorant-induced responses in the forms of electroantennograms (EAG) and single ...

연구

신경과학

A Precise and Autonomous System for the Detection of Insect Emergence Patterns

Existing systems to measure insect emergence patterns have limitations; they are only partially automated and are limited in the maximum number of emerging insects they can detect. In order to obtain precise measurement of insect emergence, it is necessary for systems to be semi-automated and able to measure large numbers of emerging insects. We addressed these issues by designing and building a system that is automated and can measure emergence of up to 1200 insects. We modified the existing &#34;falling-ball&#34; system using Arduino microcontrollers to automate data collection and expand the sample size through multiple data channels. Multiple data channels enable the user to not only increase their sample size, but also allows for multiple treatments to be run simultaneously in a single experiment. Furthermore, we created an R script to automatically visualize the data as a bubble plot, while also calculating the median day and time of emergence. The current system was designed using 3D printing so the user can modify the system to be adjusted for different species of insects. The goal of this protocol is to investigate important questions in chronobiology and stress physiology, using this precise and automated system to measure insect emergence patterns.

Measurement of insect emergence patterns requires precision. Existing systems are only semi-automated and sample size is limited. We addressed these issues by designing a system using microcontrollers to precisely measure the time of emergence of large numbers of emerging insects.

곤충 출현 패턴의 검출을 위한 정확 하 고 자치 시스템

Existing systems to measure insect emergence patterns have limitations; they are only partially automated and are limited in the maximum number of ...

환경과학

Flying Insect Detection and Classification with Inexpensive Sensors

An inexpensive, noninvasive system that could accurately classify flying insects would have important implications for entomological research, and allow for the development of many useful applications in vector and pest control for both medical and agricultural entomology. Given this, the last sixty years have seen many research efforts devoted to this task. To date, however, none of this research has had a lasting impact. In this work, we show that pseudo-acoustic optical sensors can produce superior data; that additional features, both intrinsic and extrinsic to the insect&#8217;s flight behavior, can be exploited to improve insect classification; that a Bayesian classification approach allows to efficiently learn classification models that are very robust to over-fitting, and a general classification framework allows to easily incorporate arbitrary number of features. We demonstrate the findings with large-scale experiments that dwarf all previous works combined, as measured by the number of insects and the number of species considered.

We proposed a system that uses inexpensive, noninvasive pseudo-acoustic optical sensors to automatically and accurately detect, count, and classify flying insects based on their flying sound.

저렴한 센서와 곤충 검출 및 분류 플라잉

An inexpensive, noninvasive system that could accurately classify flying insects would have important implications for entomological research, and allow ...

생체공학

Multi-unit Recording Methods to Characterize Neural Activity in the Locust (Schistocerca Americana) Olfactory Circuits

Detection and interpretation of olfactory cues are critical for the survival of many organisms. Remarkably, species across phyla have strikingly similar olfactory systems suggesting that the biological approach to chemical sensing has been optimized over evolutionary time1. In the insect olfactory system, odorants are transduced by olfactory receptor neurons (ORN) in the antenna, which convert chemical stimuli into trains of action potentials. Sensory input from the ORNs is then relayed to the antennal lobe (AL; a structure analogous to the vertebrate olfactory bulb). In the AL, neural representations for odors take the form of spatiotemporal firing patterns distributed across ensembles of principal neurons (PNs; also referred to as projection neurons)2,3. The AL output is subsequently processed by Kenyon cells (KCs) in the downstream mushroom body (MB), a structure associated with olfactory memory and learning4,5. Here, we present electrophysiological recording techniques to monitor odor-evoked neural responses in these olfactory circuits.
First, we present a single sensillum recording method to study odor-evoked responses at the level of populations of ORNs6,7. We discuss the use of saline filled sharpened glass pipettes as electrodes to extracellularly monitor ORN responses. Next, we present a method to extracellularly monitor PN responses using a commercial 16-channel electrode3. A similar approach using a custom-made 8-channel twisted wire tetrode is demonstrated for Kenyon cell recordings8. We provide details of our experimental setup and present representative recording traces for each of these techniques.

Multi-unit Recording Methods to Characterize Neural Activity in the Locust Schistocerca Americana Olfactory Circuits

We demonstrate variations of the extracellular multi-unit recording technique to characterize odor-evoked responses in the first three stages of the invertebrate olfactory pathway. These techniques can easily be adapted to examine ensemble activity in other neural systems as well.

메뚜기에 신경 활동을 특성화하기 위해 다중 단위 기록 방법 (<em&gt; Schistocerca 아메리카나</em&gt;) 강한 회로

Detection and interpretation of olfactory cues are critical for the survival  of many organisms. Remarkably, species across phyla have strikingly similar ...

Electroantennography-based Bio-hybrid Odor-detecting Drone using Silkmoth Antennae for Odor Source Localization

Small drones with chemical or biosensor devices that can detect airborne odorant molecules have attracted considerable attention owing to their applicability in environmental and security monitoring and search-and-rescue operations. Small drones with commercial metal-oxide-semiconductor (MOX) gas sensors have been developed for odor source localization; however, their real-time-odor-detection performance has proven inadequate. However, biosensing technologies based on insect olfactory systems exhibit relatively high sensitivity, selectivity, and real-time response with respect to odorant molecules compared to commercial MOX gas sensors. In such devices, excised insect antennae function as portable odorant biosensor elements and have been found to deliver excellent sensing performance. This study presents experimental protocols for odorant-molecule detection in the air using a small autonomous bio-hybrid drone based on a mountable electroantennography (EAG) device incorporating silkmoth antennae.
We developed a mountable EAG device including sensing/processing parts with a Wi-Fi module. The device was equipped with a simple sensor enclosure to enhance the sensor directivity. Thus, odor source localization was conducted using the spiral-surge algorithm, which does not assume an upwind direction. The experimental bio-hybrid odor-detecting drone identified real-time odorant-concentration differences in a pseudo-open environment (outside a wind tunnel) and localized the source. The developed drone and associated system can serve as an efficient odorant molecule-detection tool and a suitable flight platform for developing odor source localization algorithms owing to its high programmability.

This study introduces experimental protocols for a bio-hybrid odor-detecting drone based on silkmoth antennae. The operation of an experimental electroantennogram device with silkmoth antennae is presented, in addition to the structure of a bio-hybrid drone designed for odor source localization using the spiral-surge algorithm.

악취원 국산화용 실크모스 안테나를 이용한 일탄텐노그래피 기반 바이오 하이브리드 악취 감지 드론

Small drones with chemical or biosensor devices that can detect airborne odorant molecules have attracted considerable attention owing to their ...

공학

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.

Semiochemicals에 침대 버그의 후각 신경 세포 응답을 감지하기 위해 단일 ​​Sensillum 기록을 사용하여

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

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.

곤충 제어 로봇 : 이동 로봇 플랫폼은 곤충의 냄새 추적 능력을 평가하는

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

Localization of Odorant Receptor Genes in Locust Antennae by RNA In Situ Hybridization

Insects have evolved sophisticated olfactory reception systems to sense exogenous chemical signals. These chemical signals are transduced by Olfactory Receptor Neurons (ORNs) housed in hair-like structures, called chemosensilla, of the antennae. On the ORNs&#39; membranes, Odorant Receptors (ORs) are believed to be involved in odor coding. Thus, being able to identify genes localized to the ORNs is necessary to recognize OR genes, and provides a fundamental basis for further functional in situ studies. The RNA expression levels of specific ORs in insect antennae are very low, and preserving insect tissue for histology is challenging. Thus, it is difficult to localize an OR to a specific type of sensilla using RNA in situ hybridization. In this paper, a detailed and highly effective RNA in situ hybridization protocol particularly for lowly expressed OR genes of insects, is introduced. In addition, a specific OR gene was identified by conducting double-color fluorescent in situ hybridization experiments using a co-expressing receptor gene, Orco, as a marker.

Localization of Odorant Receptor Genes in Locust Antennae by RNA In Situ Hybridization

This paper describes a detailed and highly effective RNA in situ hybridization protocol particularly for low-level expressed Odorant Receptor (OR) genes, as well as other genes, in insect antennae using digoxigenin (DIG)-labeled or biotin-labeled probes.

RNA에 의한 Locust Antenna 내의 악취 수용체 유전자의 국산화<em&gt; 현장에서</em&gt; 하이브리드 화

Insects have evolved sophisticated olfactory reception systems to sense exogenous chemical signals. These chemical signals are transduced by Olfactory ...

SwarmSight: Real-time Tracking of Insect Antenna Movements and Proboscis Extension Reflex Using a Common Preparation and Conventional Hardware

Many scientifically and agriculturally important insects use antennae to detect the presence of volatile chemical compounds and extend their proboscis during feeding. The ability to rapidly obtain high-resolution measurements of natural antenna and proboscis movements and assess how they change in response to chemical, developmental, and genetic manipulations can aid the understanding of insect behavior. By extending our previous work on assessing aggregate insect swarm or animal group movements from natural and laboratory videos using the video analysis software SwarmSight, we developed a novel, free, and open-source software module, SwarmSight Appendage Tracking (SwarmSight.org) for frame-by-frame tracking of insect antenna and proboscis positions from conventional web camera videos using conventional computers. The software processes frames about 120 times faster than humans, performs at better than human accuracy, and, using 30 frames per second (fps) videos, can capture antennal dynamics up to 15 Hz. The software was used to track the antennal response of honey bees to two odors and found significant mean antennal retractions away from the odor source about 1 s after odor presentation. We observed antenna position density heat map cluster formation and cluster and mean angle dependence on odor concentration.

This protocol describes steps for using the novel software, SwarmSight, for frame-by-frame tracking of insect antenna and proboscis positions from conventional web camera videos using conventional computers. The free, open-source software processes frames about 120 times faster than humans and performs at better than human accuracy.

SwarmSight: 곤충 안테나와 일반적인 준비와 기존 하드웨어를 사용 하 여 코 확장 반사의 실시간 추적

Many scientifically and agriculturally important insects use antennae to detect the presence of volatile chemical compounds and extend their proboscis ...

Electroantennographic Bioassay as a Screening Tool for Host Plant Volatiles

Plant volatiles play an important role in plant-insect interactions. Herbivorous insects use plant volatiles, known as kairomones, to locate their host plant.1,2 When a host plant is an important agronomic commodity feeding damage by insect pests can inflict serious economic losses to growers. Accordingly, kairomones can be used as attractants to lure or confuse these insects and, thus, offer an environmentally friendly alternative to pesticides for insect control.3 Unfortunately, plants can emit a vast number volatiles with varying compositions and ratios of emissions dependent upon the phenology of the commodity or the time of day. This makes identification of biologically active components or blends of volatile components an arduous process. To help identify the bioactive components of host plant volatile emissions we employ the laboratory-based screening bioassay electroantennography (EAG). EAG is an effective tool to evaluate and record electrophysiologically the olfactory responses of an insect via their antennal receptors. The EAG screening process can help reduce the number of volatiles tested to identify promising bioactive components. However, EAG bioassays only provide information about activation of receptors. It does not provide information about the type of insect behavior the compound elicits; which could be as an attractant, repellent or other type of behavioral response. Volatiles eliciting a significant response by EAG, relative to an appropriate positive control, are typically taken on to further testing of behavioral responses of the insect pest. The experimental design presented will detail the methodology employed to screen almond-based host plant volatiles4,5 by measurement of the electrophysiological antennal responses of an adult insect pest navel orangeworm (Amyelois transitella) to single components and simple blends of components via EAG bioassay. The method utilizes two excised antennae placed across a "fork" electrode holder. The protocol demonstrated here presents a rapid, high-throughput standardized method for screening volatiles. Each volatile is at a set, constant amount as to standardize the stimulus level and thus allow antennal responses to be indicative of the relative chemoreceptivity. The negative control helps eliminate the electrophysiological response to both residual solvent and mechanical force of the puff. The positive control (in this instance acetophenone) is a single compound that has elicited a consistent response from male and female navel orangeworm (NOW) moth. An additional semiochemical standard that provides consistent response and is used for bioassay studies with the male NOW moth is (Z,Z)-11,13-hexdecadienal, an aldehyde component from the female-produced sex pheromone.6-8

A method to rapidly screen host plant volatiles by measurement of the electrophysiological response of adult navel orangeworm (Amyelois transitella) antennae to single components and blends via electroantennographic analysis is demonstrated.

호스트 식물 휘발성 물질에 대한 선별 도구로 Electroantennographic Bioassay

Plant volatiles play an important role in plant-insect interactions. Herbivorous insects use plant volatiles, known as kairomones, to locate their host ...

후각 검색을위한 자율 로봇에 곤충 Electroantennogram 센서를 사용하여

요약

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모쓰 강한 시스템에서 Electrophysiological 측정

곤충 출현 패턴의 검출을 위한 정확 하 고 자치 시스템

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악취원 국산화용 실크모스 안테나를 이용한 일탄텐노그래피 기반 바이오 하이브리드 악취 감지 드론

Semiochemicals에 침대 버그의 후각 신경 세포 응답을 감지하기 위해 단일 Sensillum 기록을 사용하여

곤충 제어 로봇 : 이동 로봇 플랫폼은 곤충의 냄새 추적 능력을 평가하는

RNA에 의한 Locust Antenna 내의 악취 수용체 유전자의 국산화

SwarmSight: 곤충 안테나와 일반적인 준비와 기존 하드웨어를 사용 하 여 코 확장 반사의 실시간 추적

호스트 식물 휘발성 물질에 대한 선별 도구로 Electroantennographic Bioassay

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