Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.
Method Article
Здесь мы опишем, как оптимизировать приобрел видео изображение для обонятельных магнитной троса (ОМТ) аппарата. Мы также опишем два примера экспериментальных протоколов для изучения зрительно-обонятельная синтеза.
Летающие насекомые используют визуальные сигналы для стабилизации их движется в потоке ветра. Многие животные дополнительно отслеживать запахов производится на ветру. Таким образом, визуальные стабилизации против ветра отслеживания непосредственно помогает при запах слежения. Но обонятельные сигналы непосредственно влиять на визуальное поведение отслеживания независимо от ветра сигналы? Кроме того, последние достижения в области обонятельных молекулярной генетики и нейрофизиологии побудили роман количественный анализ поведенческих оценить поведенческие влияния (например) генетически инактивирующего конкретных обонятельных схем активации. Мы изменили магнитную тросовой системы изначально разработана для зрения эксперименты по оснащению арене с узкими перьями ламинарного потока запах. Здесь мы сосредоточимся на эксперименты, которые могут быть выполнены после муха привязаны и умеет ориентироваться в магнитном арене. Мы покажем, как можно получить видео изображения оптимизированы для измерения тела углом, как судить стабильной отслеживание запаха, и мы показываем два эксперимента для изучения влияния визуальные подсказки на запах слежения.
ОМТ является адаптацией магнитной системы троса 1 разработаны с возможностью виртуального симулятора 2 шлейфа. Следующие протоколы будут объяснять, как оптимизировать приобрел видеоизображений (часть 1) и запустить два типа основных зрительно-обонятельная эксперименты (часть 2 и 3).
Часть 1: Приобретение видео
Оптимизация видео изображение имеет решающее значение для качества получаемых данных. Выполните следующие шаги для более чистого изображения.
Часть 2: летать поиске запаха шлейф
Один простой эксперимент в ОМТ наблюдает голодных (голод) летают поиска и затем активно отслеживания шлейф привлекательным запахом пищи. Управление визуальным окружение влияет на способность летать, чтобы энергично отслеживать аппетит запах пищи. Следует отметить, что эксперименты, как правило, выполняются в случайном формате блока, чтобы минимизировать любые смещения в экспериментальном порядке. Все внешние аппаратные (газ мультиплексоры, светодиодные арене, видео приобретение) находятся под контролем пользовательских процедур программное обеспечение, написанное в Matlab (Mathworks).
Часть 3: летать оставаясь в шлейф запаха
Второй основной эксперимент в ОМТ является визуально перетащить летать в шлейф запаха, мгновенно менять визуальные условия, а затем измерить его способность оставаться в факеле. Опять же, обратите внимание, что все эксперименты проводятся в случайном формировании блокат свести к минимуму любые смещения в экспериментальном порядке.
Представитель Результаты:
Рисунок 1
Часть 1 объясняет, как оптимизировать ОМТ видеоизображения. Видеоизображения должны иметь четкое представление о освещенные летать на темном черном фоне. Слишком яркие образы могут быть улучшены за счет снижения фоновых помех, что снижает интенсивность ИК-светодиодов, или за счет отключения комнате свет. Если лететь неправильно освещенных, регулируя фокус ИК-светодиодов или модуляции интенсивности ИК светодиоды могут решить проблему. Частями 2 и 3 описывают простые эксперименты проводить для проверки надлежащей работы ОМТ. Во всех случаях, муха должна быть визуально "принудительный" (через оптомоторных ответов), чтобы повернуть несколько оборотов на арене, чтобы обеспечить плавный и полный диапазон движения. В части 2 летать стоит задача найти шлейф запаха сам по себе. Чтобы летать занимается эксперимент, чтобы уменьшить влияние остаточных релиз запаха, и держать мух от поддержания одного заголовка в течение всего эксперимента, полезно визуально вращаться летать в течение нескольких секунд между испытаниями. Летать не должны локализовать шлейф водяного пара в значительной степени, и всегда должны локализовать запах шлейфа при наличии богатой панорамными визуальные подсказки. В части 3 летают визуально перетаскивать непосредственно в шлейф запаха и призвал сохранить свой заголовок в шлейф от различных стационарных визуального фона. Если муха втянута в шлейф водяного пара, она должна быстро отвернуться. Если муха втянута в шлейф запаха и Есть достаточное визуальные подсказки посредничать надежного отслеживания, летать будет оставаться в факеле.
Получения изображений для этой системы использует недорогую камеру борту FireWire и программное обеспечение, написанное в Matlab. Четкие изображения имеют решающее значение для получения точных данных следов. Стратегий, описанных выше, являются полезными для очистки изображения в этой сист...
Финансируется за счет гранта Национального научного фонда для MF
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Firewire camera | 1394store.com | Fire-I board camera BW | 4.3mm lens no IR coating |
IR LEDs | Small Parts, Inc. | ||
Black spray paint | Rustoleum | Flat black | |
Black flock paper | Edmund Scientific | ||
Panel system | Caltech | 3 | |
Matlab 2006a | Mathworks | Image acquisition toolbox |
Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи
Запросить разрешениеThis article has been published
Video Coming Soon
Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены