Este protocolo permite a automação do rastreamento de vários animais. Usando um rótulo simples para identificar cada animal uma ferramenta de análise de identificação para detectar as tags. Este protocolo reduz significativamente o número de horas necessárias para analisar as gravações de vídeo usando dados leskey.
para estimar conclusões mais precisas dos estudos experimentais. Animais em outros ambientes que podem ser marcados de forma semelhante podem ser rastreados com protocolos semelhantes que fornecem aplicação em cronobiologia, ecologia, pesquisa viral ou neurociência. Fornecemos o design de hardware e a linguagem de programação de código aberto e fornecemos um modelo que recomendamos que os usuários adotem nos protocolos para aprender a linguagem de programação Python.
Para construir uma etiqueta para o animal alvo, primeiro corte quatro círculos de 40 milímetros de diâmetro da folha de plástico preta, e dois triângulos equiláteros laterais de 26 milímetros e dois círculos de 26 milímetros de diâmetro de uma folha de PVC de plástico branco. Marque o centro de um triângulo branco e um círculo branco. E faça um buraco de 10 milímetros em cada marca.
Em seguida, cole uma forma branca no centro de cada um dos quatro círculos negros. Para configurar a área experimental, coloque LEDs de tempo escuro infravermelho no tanque. Mantenha as luzes infravermelhas acesas o tempo todo.
Em seguida, coloque luzes LED de tempo de luz azul em um tanque de fibra de vidro modificado contendo areia e quatro tocas flexíveis de tubos de PVC, e conecte as luzes a um aparelho para gerenciar o período de fotos. Quando todas as luzes tiverem sido colocadas, posicione a entrada de água do mar gelada em um canto do tanque, com a tomada correspondente no canto oposto. Verifique se a entrada de água do mar está configurada a uma vazão de cerca de 4 litros por minuto.
Cerque a câmara com uma cortina preta para fornecer isolamento total da luz externa. Coloque o tripé equipado com a câmera web ao lado da arena experimental, com a câmera 130 centímetros acima e no centro da arena experimental. Conecte a câmera a um computador fora da cortina e ajuste os parâmetros da gravação de vídeo de acordo com as características da espécie, certificando-se de criar um relógio, incluindo a data no vídeo de lapso de tempo, para uma eventual pontuação comportamental.
Para marcar os animais, adicione água Celsius de 7 graus a uma geladeira com compartimentos submersos e coloque 4 lagostas em 4 compartimentos separados. Depois de permitir que as lagostas se aclimatar por cerca de 30 minutos, transfira uma lagosta para uma bandeja de gelo esmagado por cinco minutos e use papel absortivo para secar a parte superior do cefaláxula da lagosta imobilizada. Coloque uma gota de cola de secagem rápida na carapaça seca e pressione a etiqueta sobre a cola por cerca de 20 segundos, até que a cola endureça.
Em seguida, devolva a lagosta ao seu compartimento na geladeira, e rotule os outros três animais da mesma maneira. Quando todas as lagostas tiverem sido rotuladas, coloque as lagostas de volta em suas celas por 24 horas. No dia seguinte, use a mesma geladeira para transferir as lagostas da instalação de aclimatação para a câmara experimental, e iniciar a gravação de vídeo.
Execute as etapas de marcação e transferência sob as condições de luz vermelha para evitar danos radiais à lagosta para os receptores. Espécies adicionais de água ou espécies terrestres podem não precisar desse cuidado. Em seguida, obtenha uma imagem de fundo média de cinco minutos de vídeo ou dos 100 quadros iniciais antes de introduzir os animais um a um no tanque de experimentação dentro de seus respectivos compartimentos de água, e esperar que as lagostas saiam de seus compartimentos.
Do total de animais contados neste experimento representativo, 79% das detecções de animais foram corretamente comparadas pelo programa, e 89,5% das etiquetas foram corretamente identificadas. Apenas 3,8% das etiquetas foram classificadas incorretamente. Mas os 6,6% restantes correspondem a falsos positivos.
Após a conclusão de uma análise de vídeo específica, os dados das posições obtidas podem ser utilizados para avaliar os diferentes padrões comportamentais das lagostas. Por exemplo, a traçação do mapa de ocupação espacial, usando uma estimativa de densidade kernal bidimensional com um eixo alinhado por variado kernal normal avaliado em uma grade quadrada, permite que as áreas em que as lagostas gastam uma porcentagem maior de seu tempo para serem representadas com parcelas de alta intensidade de cor. Os ritmos diários de atividade das lagostas também podem ser traçados como milímetros cobertos em intervalos de dez minutos binned ao longo do tempo.
É importante manter as especificações exatas em termos de tamanho e forma e sempre executar a etapa de análise binned em segundo plano sem interface de usuário. O modelo de análise de imagem pode ser expandido para olhar componentes específicos dos crustáceos para ajudar a melhorar o estudo comportamental em termos de interações animais. Essas complexas interações sociais animais ocorrem de forma semelhante em um ambiente real, permitindo o estilo e aspectos importantes da pesquisa biológica com alguma aplicação para ecologia e neurociência.
