Bu çalışma ABD Ordusu Araştırma Laboratuarı ve Amerikan Ordusu Araştırma Bürosu hibe W911NF1110105 ve NSF hibe IOS-1147097to Jay hedge tarafından kısmen desteklenmiştir. Destek de Gürcistan Sağlık Bilimleri Üniversitesi Vizyonu Discovery Institute Jay hedge için bir pilot hibe sağlanmıştır. Daniel Kersten hibe ONR N00014-05-1-0124 ve NIH R01 EY015261 tarafından ve kısmen Kore Ulusal Araştırma Vakfı aracılığıyla Eğitim, Bilim ve Teknoloji Bakanlığı tarafından finanse WCU (World Class Üniversitesi) programı (R31-10008 tarafından desteklenmiştir ). Karin Hauffen ABD Ordusu Lisans Araştırma Çıraklık Programı (URAP) tarafından desteklenmiştir.

1. VM kullanarak Doğacı Sanal 3 boyutlu nesneleri oluşturma <ol><li> Dijital embriyo oluşturmak için, Dijital Embriyo Atölye kullanın (DEW; bkz. Tablo 1). Her bir işlem, tek bir embriyo 14, belli çalışma (Şekil 1) için kullanılan ayarlar (veya genotip &#39;) bir kümesi için eşsiz olan bir şekil oluşturur. Embriyonun &#39;hücreler&#39; üçgenler 14 olarak temsil edilir. <ol><li> Embriyo istenilen sayı üretmek için gerekli gibi birçok kez programını çalıştırın. </li><li> Daha karmaşık şekiller istenen ise, embriyo hücreleri böleceğiz sayısını yani büyüme döngülerinin sayısını artırmak. Bu aynı zamanda program yavaşlatmak dikkat ediniz. Dijital embriyolar dışında sanal nesneleri oluşturmak gerekirse, piyasada mevcut 3-D modelleme araçları kullanmak veya ticari satıcıları (Tablo 1) sanal nesneler edinin. </li></ol></li><li> Bu sanal nesneyi kaydetmek için genellikle tavsiye edilirnesneleri kolaylıkla ticari bir 3-D modelleme araç içine alınabilir böylece bu tür OBJ gibi yaygın olarak kullanılan bir dosya biçimi, s. Bu amaçla, çiy varsayılan OBJ biçiminde nesnelerin yazar. </li><li> Görsel uyaranlara bir 3-D modelleme ve render ortamında (Tablo 1) kullanarak bir veya daha fazla dijital embriyoları kullanılarak oluşturulabilir. Bu tür yönlendirme, boyutu, aydınlatma, yüzey dokusu ve (bkz. Şekil 2) istenilen uyaranlara oluşturmak için arka değişen standart olarak grafik işlemleri kullanın. </li></ol> 2. VP kullanarak Doğal Nesne Kategorileri Oluşturma <ol><li> Nesne kategorileri oluşturmak için, yukarıdaki Adım 1.1 süreçlerin istenilen kombinasyonu (Şekil 3) 9,10,12,13 kullanarak verilen atası (veya &#39;üst&#39;) nesne soyundan (ya da &#39;çocuk&#39;) oluşturur. <ol><li> Bazı yöntemler gibi morphing veya temel bileşenler (Adım 3 ve 4&#39;ün altına bakınız) gibi pürüzsüz şekil varyasyonları, iş bett oluşturmak için aşağıda açıklananer tüm giriş nesnelerin hücrelerin aynı sayıda nesneleri köşeler arasında bire bir karşılık var demektir. ise Bu tür nesneler yaratmak için, hücre sayısı değişmeyecek ve (bkz., örneğin, Şekil 3 G 3 nesiller G 2) nesneler arasında köşeler bire bir yazışma koruyacak yalnızca VM süreçler kullanmak. Örneğin, hücre bölünmesi ve programlı hücre ölümü hücre sayısını değiştirebilir ve nesnelerin belirli bir çifti köşeler arasında bire-bir yazışma belirlemek için (17,18 imkansız olmasa da) çok zor bunu yapmak. Belirli bir nesne içinde hücrelerin sayısı değiştirme işlemleri, aynı zamanda, şekil karmaşıklığı değiştirmek dikkat ediniz. Genel olarak, hücre sayısı arttıkça, nesnenin büyük şekil karmaşıklığı ve onun yüzeyi düzgündür. </li><li> Dijital embriyolar dışında gerekli, sanal nesneler VP girişleri (Şekil 4) olarak kullanılabilir durumunda. </li></ol></li><li> Donanımı 19, belirli bir dağılımı elde etmek için olduğu gibi, belirli bir kategori içinde nesneler ayrıca çok seçilebilir. Örneğin, bir seçici olarak nesne boyutlu bir bimodal bir dağılım oluşturmak için yeterli bir kategori ikinci orta büyüklükteki nesneleri ortadan kaldırabilir. </li><li> Tüm kategoriler için kullanılabilir şekil bilgisini ölçmek için evrensel uygun olduğunu tek bir yöntem yoktur, ne kategorilendirme tüm nesneleri 20-22 için uygun olan tek bir yöntem yoktur. Böylece, experimentor yandan 20-22 adresinde kategorileri ve hesaplamalı hedeflere dayalı bu yöntemleri seçmelisiniz. Adım 4 mevcut şekil bilgi çeşitli yönlerini manipüle edilmesi için yaygın olarak kullanılan bir yöntem açıklar. </li><li> Kategorileri, belirli bir çifti arasında benzerlik objektif olarak mevcut filogenetik yöntemler 23,24 kullanılarak ölçülebilir. Örneğin, bir kategori belirli çifti arasındaki dikey (veya &#39;evrimsel&#39;) mesafesi, hiyerarşik olarak cl tarafından ölçülür, R istatistiksel araç yöntemleri ustering kategori benzerliği 25,26 objektif bir ölçüdür. </li></ol> 3. Şekil Varyasyon Oluşturma Ek Yöntem: Dijital Morphing <ol><li> Bir nesnenin her köşe diğer nesne (. Yani, köşeler arasında bire-bir yazışma ile nesneleri) tam olarak bir köşe karşılık böylece nesnelerin herhangi bir çift göz önüne alındığında, morphing basittir 17,18,27-29: Bu da durumda, iki obje arasında düz varyasyonları (veya &#39;morphs&#39;) düzgün bir şekilde karşılık gelen tepe ve normal (Şekil 5) arasında enterpolasyon ile elde edilir. Seçilen nesnelerin çift bağlı olarak, geçişin bir kategori içinde yeni kategoriler veya ek çocuk neden olur. <ol><li> Şekil 5&#39;te gösterildiği gibi nesneler doğrusal geçişin 27-29 kullanılarak oluşturulmuştur. Nesneler mevcut diğer deformasyon yöntemleri 17,18 geniş bir dizi ile (ya da buruşturulmuş) morphed olabilir. </li&gt; </ol></li><li> Morphed şekiller istenen bir dağıtım oluşturmak için, buna göre interpolasyon noktaları seçin. </li></ol> 4. Şekil Varyasyon Oluşturma Ek Yöntemleri: Temel Bileşenler <ol><li> Şekil varyasyonları oluşturmak için ana bileşenler kullanmak için, bir birinci ana bileşenleri 15 belirlemek gerekmektedir. Temel bileşenler onları 26 belirlemek için kullanılan nesneler kümesi için özeldir. Iyi sonuçlar için, köşeler 26 arasında bire-bir yazışma ile en az 30 nesneler kullanın. </li><li> Ortalama bir nesne oluşturun n giriş nesneleri istenen bir dizi ayrı ayrı tüm nesneler her köşe koordinatlarını ve normal ortalayarak. Böylece, x, belirli bir tepe k koordine x, ortalama benzeri her n nesnelerin tepe k koordinatları, ve olmalıdır. </li><li> Matlab fonksiyonuyla princomp kullanınn nesnelerin temel bileşenleri belirlemek için. Bu, karşılık gelen n-1 öz 26 ile birlikte, n-1 sıfır olmayan özvektörler oluşturur. </li><li> Yeni bir nesne oluşturmak için belirli bir temel bileşen A j P i, ilgili özdeğer λ i ve istenilen ağırlık w j i p çarpma ve ortalama nesne eklemek: A j = + w j λ i P i </li><li> Her benzersiz w j benzersiz bir nesne oluşturur. Sorunsuz w değiştirerek, bir belirli bir temel bileşen boyunca pürüzsüz şekil varyasyonları oluşturabilirsiniz. </li><li> Bağımsız bir şekil boyut boyunca şekil varyasyonları oluşturmak için, farklı bir ana bileşen kullanılarak 4.4 adımı tekrarlayın. </li><li> Belirli bir temel bileşen boyunca şekil istenen bir dağılım oluşturmak için, w istenen dağılım kullanınız. &lt;/ Li&gt; <li> Şekillerin çok boyutlu bir ızgara oluşturmak için, birkaç temel bileşenler her biri için ağırlıklar kümesini kullanın: <img alt="Denklem 2" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358eq2.jpg" /></li></ol> 5. 3-D Objects Haptik Sürümleri oluşturma <ol><li> Bir 3-B prototipleme (veya 3-D &#39;yazıcı&#39;) kullanarak &quot;Print-out &#39;3-boyutlu nesneler. Eğer gerekirse, nesnenin boyutu ayarlamak ve baskı öncesinde nesnenin yüzeyi pürüzsüz. </li></ol> 6. Bir Exemplar Uygulama: Resim Kategorisi Bayesian Çıkarım <ol><li> Görsel işleme önemli bir görevi verilen gözlenen nesnenin ait olduğu kategori inferring edilir. Bu çıkarsama mekanizması tam olarak bilinmemekle birlikte, nesne kategorisi anlaması için verilen görüntüde nesnenin bilinen özellikleri hakkında bilgi kullanımını içerdiğini hesaplamalı ve fizyolojik kanıtlar 9,12,13,30-32 hem yoktur. Burada, misal olacakte bu nasıl çıkarımsal süreç Bayesian çerçevesinde çalışabilir ve nasıl dijital embriyolar bu alanda araştırma için yararlı olabilir. </li><li> Basitlik için, biz kategorizasyon görev ikili ve kategori L (Şekil 3) ayırt kategori K içerdiğini varsayar. C kategorisi değişken olsun. Biz anlaması edeceğini C = K veya C kategori I K veya L ait ​​gözlenen görüntünün olmadığına göre = L. Kategorizasyon için tipik bir yaklaşım gerektirir: <ol><li> Kategorisinde görüntüde bilgi verilmiş K olduğunu olasılık hesaplama, p belirtilir (C = K | I); </li><li> Kategorisinde görüntüde bilgi verilmiş L olduğu olasılığı Bilgisayar, p belirtilir (C = L | I) ve </li><li> Olasılığının yüksek kategori Toplama. </li></ol></li><li> Sonra, basitlik için üstlenecekTam bir ikili özelliği F olduğunu. Bu özellik, ya görüntünün mevcut (F = 1 gösterilir) veya görüntü (F = 0 gösterilir) devamsızlık olabilir. Bu örnek, Şekil 8&#39;de gösterildiği &#39;bilgilendirici parçası&#39; özelliğini kullanacak. Bilgilendirici parçaları ilk Ullman ve arkadaşları 33 tarafından tarif edilmiştir. Bu durumda, bu özellik olarak Şekil 8&#39;de gösterildiği gibi görüntü şablonu ve 0.69 arasında bir eşik değerini kullanır. Bu özellik, belirli bir görüntü (Şekil 3 satır G3 sağdaki görüntü söylüyorlar) mevcut olup olmadığını belirlemek için, aşağıdaki adımları kullanır: <ol><li> Görüntüdeki tüm olası konumları üzerinden bu şablonu kaydırın ve her yerde, şablon ve temel alt görüntü arasında normalize çapraz korelasyon mutlak değerini hesaplar. </li><li> En yüksek değer (davada 0.60) ile görüntü konumu seçin. </li><li> Bu değer, eşiğin üstünde ise, sonuçlandırmakbu özellik mevcutsa, aksi takdirde eksik olduğu sonucuna varıldı. Yüksek korelasyon 0.60 altında 0.69 eşik olduğundan bizim durumda, biz özelliği bu görüntüde eksik olduğu sonucuna varıldı. </li><li> Bu özelliklerin kullanımı gerekçesi, ve özelliklerini seçerek ve onların eşik bu raporun kapsamı dışındadır, fakat belirleme mekanizmaları Refs de ayrıntılı olarak tarif edilmiştir. 33, 30. </li></ol></li><li> Özellik tabanlı çıkarsama çerçevesinde, biz i, görüntüden gözlemci özler tüm bilgileri bu özelliğin değeri bulunan varsayalım. e, ki p (C | I). = p (C | F). Bu nedenle, görev haline verilen görüntü (mevcut veya yok), bilgisayar p (C = K | F) F değerini belirleyen bu ve p (C = L | F) bu değeri F ve kategori seçerek Daha yüksek olasılığı,lity. </li><li> Bayesian çerçevesinde, </li></ol><img alt="Denklem 3" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358eq3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358eq3.jpg" /> Bu yüzden, <img alt="denklemi 4" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358eq4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358eq4.jpg" /> ve <img alt="Denklem 5" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358eq5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358eq5.jpg" /> Iki denklemde payda aynı olduğuna dikkat ediniz. (| F C = K) ve p Bu nedenle, s karşılaştırmak için (C = L | F) payda hesaplamak için gerekli değildir, aksine, bu miktarları hesaplamak için yeterlidir p (C = K | F) α p (C = K) p (F | C = K) ve p (C = L | F) α p (C = L) p (F | C = l) These bazen &#39;normalleştirilmemiş olasılıklar&#39; denir. &#39;Olasılığını&#39; denir | (C F) terimi p (C) &#39;önceden&#39; olarak adlandırılan ve çarpım terimi edilir. <ol start="6"><li> Basitlik için, biz kabul edecek bir önceki &#39;düz&#39;: p (C = K) = p (C = L) = 0.5. </li><li> (| C F), belirli bir kategori C bir görüntü belirli bir özellik değeri olasılığını görevi p hesaplamak artık. <ol><li> (| C = L F = 1), özellik kategorisi L bir görüntü mevcut olduğunu olasılığı Biz p hesaplamak için bir örnek olarak kategori L altı görüntüleri (Şekil 3) kullanacaktır. </li><li> P hesaplamak için (F = 1 | C = L), ilk L ait ​​bütün eğitim görüntü alabilir. Yine, bu Şekil 3 &#39;de gösterilmiştir. </li><li> Her görüntü için özellik değeri 1 (mevcut olup olmadığını belirlemekOlarak (6.3.1) &#39;de anlatılan) veya 0 (olmayan), - (6.3.3.) Bizim durumumuzda, Şekil 3&#39;te altı görüntüler için değerler şunlardır: [0, 0, 1, 0, 1, 0]. </li><li> Özellik değeri 1 olduğu görüntü fraksiyonu hesapla. Bizim durumda, 2/6 = 0.33 olduğunu. </li><li> Bu nedenle, P (F = 1 | C = l) = 0.33. Doğru tahminler elde etmek için olduğunu unutmayın, bir sınıf başına en az 30 resim kullanmanız gerekir. </li><li> Benzer bir tarzda, bu hesaplayabilir ki p (F = 0 | C = l) = 0.67, p (F = 1 | C = K) = 0.83, p (F = 0 | C = K) = 0.17. </li></ol></li><li> Bu değerler göz önüne alındığında, çıkarsama gerçekleştirilebilir. Biz yeni bir görüntü (Şekil 9) verilen ve görevi kategori etiketini belirlemektir varsayın. Bu, aşağıdaki gibi yapılır: <ol><li> (6.3.3) - Biz (6.3.1) &#39;deki gibi özelliği, F, görüntü içinde mevcut olup olmadığını belirler. Bizim durumumuzda, fea yılındaTure mevcut ise, yani F = 1. </li><li> Denklem (1) ve (2), ve hesaplanan değerlerin (6.7.5) - (6.7.6), biz hesaplamak olabilir p (C = K | F = 1) ve p = 0.42 (C = L | F = 1) = 0.17. </li><li> Bu bilgiler göz önüne alındığında, bu görüntüyü nispeten düşük güven ile, kategori K olduğu sonucuna rasyoneldir. </li></ol></li><li> Bu bir biyolojik sistem (söylemek, psychophysically) böyle bir yaklaşım sınamak için ilginç ve yararlı olabilir. Bu durumda, davranışsal tahminler yapılmış ve bu gibi (6.8.2) elde edilmiş olanlar olduğu gibi, bilişimsel sonuçlarına karşı kıyaslanabilir. Doğru tahminler yapmak için, p iyi tahminler (F | C) gereklidir. Bu tahminler, ancak, bilinen nesneler için elde etmek zor olabilir. Bunun nedeni p bir konu satışta (F | C) doğrudan gözlemlenebilir ve bu konu çünkü hesaplamak için son derece zor değildirDoğal görüntüler için &#39;s pozlama öncesi kontrol edilemeyen ve bilinmemektedir. Dijital embriyolar deneyler için kullanılır Buna zıt olarak, daha sonra tam konusu maddeye maruz kalan ve embriyolar embriyo kategorileri kontrol etmek mümkündür. Bu sayede tabi maruz bırakıldı tam olarak aynı veri ilgi miktarları hesaplamak mümkün kılar. Bu konu doğal kategorileri ile aynı kategorizasyon strateji kullanıyor muhtemel kılmaktadır beri embriyo &#39;görünümü doğal olduğu gerçeği, yararlı olur. </li></ol>

<ol>
	<li>Palmeri, T. J., Gauthier, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+object+understanding.">Visual object understanding.</a> Nat. Rev. Neurosci. 5, 291-303 (2004).</li><li>Seger, C. A., Miller, E. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Category+learning+in+the+brain.">Category learning in the brain.</a> Annu. Rev. Neurosci. 33, 203-219 (2010).</li><li>Fahle, M., Poggio, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Perceptual Learning. , (2002).</li><li>Ashby, F. G., Maddox, W. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Human+category+learning.">Human category learning.</a> Annu. Rev. Psychol. 56, 149-178 (2005).</li><li>Gauthier, I., Tarr, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Becoming+a+"Greeble"+expert:+exploring+mechanisms+for+face+recognition.">Becoming a "Greeble" expert: exploring mechanisms for face recognition.</a> Vision Res. 37, 1673-1682 (1997).</li><li>Op de Beeck, H. P., Baker, C. I., DiCarlo, J. J., Kanwisher, N. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Discrimination+training+alters+object+representations+in+human+extrastriate+cortex.">Discrimination training alters object representations in human extrastriate cortex.</a> J. Neurosci. 26, 13025-13036 (2006).</li><li>Cui, M. L., Copsey, L., Green, A. A., Bangham, J. A., Coen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+control+of+organ+shape+by+combinatorial+gene+activity.">Quantitative control of organ shape by combinatorial gene activity.</a> PLoS Biol. 8, e1000538 (2010).</li><li>Green, A. A., Kennaway, J. R., Hanna, A. I., Bangham, J. A., Coen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetic+control+of+organ+shape+and+tissue+polarity.">Genetic control of organ shape and tissue polarity.</a> PLoS Biol. 8, e1000537 (2010).</li><li>Hegd&#233;, J., Bart, E., Kersten, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fragment-based+learning+of+visual+object+categories.">Fragment-based learning of visual object categories.</a> Curr. Biol. 18, 597-601 (2008).</li><li>Bart, E., Hegd&#233;, J., Kersten, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fragment-based+learning+of+visual+categories.">Fragment-based learning of visual categories.</a> , 121-12 (2008).</li><li>Ball, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Nature's patterns : a tapestry in three parts. , (2009).</li><li>Vuong, Q. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+categorization:+when+categories+fall+to+pieces.">Visual categorization: when categories fall to pieces.</a> Curr. Biol. 18, 427-429 (2008).</li><li>Kromrey, S., Maestri, M., Hauffen, K., Bart, E., Hegde, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fragment-based+learning+of+visual+object+categories+in+non-human+primates.">Fragment-based learning of visual object categories in non-human primates.</a> PLoS One. 5, e15444 (2010).</li><li>Brady, M. J., Kersten, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bootstrapped+learning+of+novel+objects.">Bootstrapped learning of novel objects.</a> J. Vis. 3, 413-422 (2003).</li><li>Blanz, V., Vetter, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+morphable+model+for+the+synthesis+of+3D+faces.">A morphable model for the synthesis of 3D faces.</a> SIGGAPH. 26, 187-194 (1999).</li><li>Freedman, D. J., Riesenhuber, M., Poggio, T., Miller, E. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Categorical+representation+of+visual+stimuli+in+the+primate+prefrontal+cortex.">Categorical representation of visual stimuli in the primate prefrontal cortex.</a> Science. 291, 312-316 (2001).</li><li>Lerios, A., Garfinkle, C. D., Levoy, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feature-based+volume+metamorphosis.">Feature-based volume metamorphosis.</a> SIGGRAPH. , 449-456 (1995).</li><li>Bronstein, A. M., Bronstein, M. M., Kimmel, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Numerical geometry of non-rigid shapes. , (2008).</li><li>Lotka, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Natural+Selection+as+a+Physical+Principle.">Natural Selection as a Physical Principle.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 8, 151-154 (1922).</li><li>Duda, R. O., Hart, P. E., Stork, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Pattern classification. , (2001).</li><li>Bishop, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Pattern recognition and machine learning. , (2006).</li><li>Theodoridis, S., Koutroumbas, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Pattern recognition. , (2006).</li><li>Sokal, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biometry+:+The+principles+and+practice+of+statistics+in+biological+research.">Biometry : The principles and practice of statistics in biological research.</a> , (2011).</li><li>Tuffery, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Data mining and statistics for decision making. , (2011).</li><li>Crawley, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Statistical Computing: An Introduction to Data Analysis using S-Plus. , (2002).</li><li>Venables, W. N., Ripley, B. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Modern Applied Statistics with S. , (2003).</li><li>Beier, T., Neely, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feature-based+image+metamorphosis.">Feature-based image metamorphosis.</a> SIGGRAPH. 26, 35-42 (1992).</li><li>Kent, J. R., Carlson, W. E., Parent, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shape+transformation+for+polyhedral+objects.">Shape transformation for polyhedral objects.</a> SIGGRAPH. 26, 47-54 (1992).</li><li>Gomes, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Warping and morphing of graphical objects. , (1999).</li><li>Ullman, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Object+recognition+and+segmentation+by+a+fragment-based+hierarchy.">Object recognition and segmentation by a fragment-based hierarchy.</a> Trends Cogn. Sci. 11, 58-64 (2007).</li><li>Kobatake, E., Tanaka, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuronal+selectivities+to+complex+object+features+in+the+ventral+visual+pathway+of+the+macaque+cerebral+cortex.">Neuronal selectivities to complex object features in the ventral visual pathway of the macaque cerebral cortex.</a> J. Neurophysiol. 71, 856-867 (1994).</li><li>Serre, T., Wolf, L., Poggio, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Proceedings of 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). , (2005).</li><li>Ullman, S., Vidal-Naquet, M., Sali, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+features+of+intermediate+complexity+and+their+use+in+classification.">Visual features of intermediate complexity and their use in classification.</a> Nat. Neurosci. 5, 682-687 (2002).</li><li>Davis, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Computer graphics. , (2011).</li><li>Lengyel, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Mathematics for 3D game programming and computer graphics, third edition. , (2011).</li><li>Gilbert, S. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Developmental biology. , (2010).</li><li>Gilbert, S. F., Epel, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Ecological developmental biology : integrating epigenetics, medicine, and evolution. , (2009).</li><li>Hegd&#233;, J., Thompson, S. K., Brady, M. J., Kersten, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Object+Recognition+in+Clutter:+Cortical+Responses+Depend+on+the+Type+of+Learning.">Object Recognition in Clutter: Cortical Responses Depend on the Type of Learning.</a> Frontiers in Human Neuroscience. 6, 170 (2012).</li><li>Mervis, C. B., Rosch, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Categorization+of+natural+objects.">Categorization of natural objects.</a> Annual Review of Psychology. 32, 89-115 (1981).</li><li>Futuyma, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Evolution. , (2009).</li></ol>

Çıkar çatışması ilan etti.

Bilişsel Bilimler Araştırma VM ve VP kullanışlılığı Biz daha önce ayrıntılı l9 ,10,12-14 VM ve VP yararlılığını nitelendirdiler. Bir roman yaratmak için ilkeli ve esnek bir yöntem, ancak natüralist 3 boyutlu nesneler 14 sağladığından Kısaca, VM, özellikle dijital embriyo metodolojisi, yararlıdır. Benzer şekilde, doğal VP kategoriler 9,10,12,13 oluşturma ilkesel bir yöntem sağlar. Bu kategoride doğada hiyerarşik olma eğilimindedir, ve içinde ve kategoriler arasında özellik varyasyonları sınıflandırmak için bağımsız deneyci ve algoritmaların ortaya gerçeği dahil doğada nesne kategorileri ile VP ortak özellikler tarafından üretilen bu nesne kategorileri fazlalaştı Onları 39. Mevcut Sınırlamalar ve Açılımlar Gelecekte yapılacak çalışmalar için bizim protokol ve yol tarifi Üç akım sınırlamaları onlar önermeközellikle dikkat çekicidir: Birincisi, VM ve VP hem biyolojik süreçleri simüle. Biz biyolojik olmayan sanal nesneler bu işlemler için substrat olarak kullanılabilir olduğunu gösterirken, temel süreçleri hala biyolojik motive vardır. Ancak, doğal nesneler - hem biyolojik ve biyolojik olmayan - biyolojik olmayan kuvvetler nedeniyle şekil değişikliklere uğrarlar. Örneğin, kayalar nedeniyle erozyon veya sedimantasyon gibi jeolojik süreçlere şekli değişebilir. Kaya Yeni kategoriler gibi diğer jeolojik süreçlerin ortaya çıkabilir. Bu mevcut şekil değişikliği algoritmaları repertuarına bu süreçlere dahil etmek oldukça basit olmalıdır. Bizim protokolünün ikinci önemli kısıtlılığı dinamik şekil değişiklikleri nedeniyle mevcut repertuarını oldukça sınırlı olmasıdır. Bu tür biyolojik hareket, ya da bu tür rüzgar, su veya ağırlık olarak dış kuvvetlerin hareket olarak şekil değişikliği daha büyük bir dizi dahil etmek tercih edilir. Biz wil bekliyoruzl gibi dinamik şekil değişiklikleri uygulamak için bilinen bilgisayar animasyonu algoritmaları ayı getirmek için nispeten kolay olması. Bizim protokol üçüncü büyük sınırlama olduğunu VM anda gastrulasyon 36, en önemlisi, dahil olmak üzere birçok diğer bilinen morfogenetik süreçler içermez olduğunu. Ayrıca nedeniyle hücre duvarlarının 36 örneğin bitkilerdeki morfolojilerinden olası az veya hiç hücre hareketi ile, büyüme tamamen aracılık ettiğini gerçek olarak bilinen bazı kısıtlamalar, birleştirmek için başarısız olur. Benzer şekilde, bu tür genetik sürüklenme VP 40 gibi diğer bilinen işlemler filogenetik içermez. Bu sınırlamalar Adresleme gelişimsel, ekolojik ve evrimsel simülasyonlar bizim protokolünün kullanımını kolaylaştırmak büyük ölçüde yardımcı olacaktır.

<table border="1"><tbody><tr><td> Araç / ekipman Adı </td><td> Firma / Yazar </td><td> Katalog # </td><td> Yorumlar </td></tr><tr><td> Dijital Embriyo Çalıştayı (DEW) </td><td> Mark Brady ve Dan Gu </td><td></td><td> Bu kullanıcı dostu, menü güdümlü aracı İndir 1 gibi ücretsiz indirebilirsiniz <a href="http://www.hegde.us/DigitalEmbryos" target="_blank">http://www.hegde.us/DigitalEmbryos</a> . Yalnızca Windows için şu anda kullanılabilir. </td></tr><tr><td> Cygwin için Dijital embriyo araçları </td><td> Jay hedge ve Karin Hauffen </td><td></td><td> Bu kadar da kullanıcı dostu olmayan programlar gevşek bir koleksiyon. Onlar Windows için Cygwin Linux emülatör komut satırı arayüzü çalıştırmak üzere tasarlanmıştır. Bu programlar indirin 2 olarak indirebilirsiniz <a href="http://www.hegde.us/DigitalEmbryos" target="_blank">http://ww</a>w.hegde.us / DigitalEmbryos. Cygwin arayüzü kendisi ücretsiz indirebilirsiniz <a href="http://www.cygwin.com" target="_blank">www.cygwin.com</a> . </td></tr><tr><td> Autodesk 3ds Max, Montreal, Quebec, Kanada </td><td> Autodesk Medya ve Eğlence </td><td> 3DS Max </td><td> Bu esnek bir eklenti mimarisi ve dahili bir betik dili ile bir 3-D modelleme, animasyon ve render aracıdır. Mevcut işletim sistemlerinin çoğu için kullanılabilir. </td></tr><tr><td> MATLAB </td><td> Mathworks Inc, Natick, MA, USA </td><td> MATLAB </td><td> Bu birçok kullanışlı eklenti özellikleri ile sayısal bir bilgi işlem ortamı ve programlama dilidir. Mevcut işletim sistemlerinin çoğu için kullanılabilir. </td></tr><tr><td> R istatistik toolkit </td><td> İstatistiksel Hesaplama için R Projesi </td><td> R </td><td> Indirebileceğiniz ücretsiz sorumlu <a href="http://www.r-project.org/" target="_blank">http://www.rp</a>roject.org /. Mevcut işletim sistemlerinin çoğu için kullanılabilir. </td></tr><tr><td> OpenGL </td><td> Khronos Grup </td><td> OpenGL </td><td> Bu çapraz dil, çapraz platform grafik araçları ücretsiz olarak indirebilirsiniz <a href="http://www.opengl.org" target="_blank">www.opengl.org</a> . </td></tr><tr><td> V-Flash Personal Printer </td><td> 3D Systems Inc, Rock Hill, SC, ABD </td><td> V-Flash </td><td> Bu, bu raporda açıklanan tüm 3 boyutlu baskı uygulamaları için iyi bir değerdir. Baskı malzemeleri de 3D Systems tarafından vended, Inc az pahalı modelleri RepRap (rapmanusa.com) ve MakerGear açık kaynak şeklinde mevcuttur. Daha pahalı modelleri (&gt; $ 30 K) Objet Geometriler, 3DS Sistemler, Z-Corp, Boyut Baskı vb edinilebilir </td></tr><tr><td> <a href="http://www.TurboSquid.com" target="_blank">TurboSquid.com</a> </td><td> TurboSquid Inc, New York, LA </td><td> (Çeşitli nesneler) </td><td> Çeşitli sanal 3 boyutlu nesneler ücretsiz bu siteden veya bir ücret karşılığında indirebilirsiniz. </td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td> Tablo 1. Özgül Toolkits Ve Ekipmanları Tablo. </td></tr></tbody></table>

creating objects and object categories for studying perception and perceptual learning

Kantitatif nesne algısını incelemek amacıyla, biyolojik sistem tarafından veya makineler, özellikleri 1, tercihen natüralist, kesin tanımlanabilir nesneleri ve nesne kategoriler oluşturmak için bir ihtiyaç tarafından algı olabilir. Ayrıca, algısal öğrenme çalışmaları için, bu tür özellikleri 2 ile yeni nesneleri ve nesne kategoriler (veya nesne sınıfları) oluşturmak için yararlıdır. Birçok yenilikçi ve kullanışlı yöntemler halen yeni nesneleri ve nesne kategoriler 3-6 (ayrıca refs bakın. 7,8) oluşturmak için yapılmamış. Ancak, genellikle mevcut yöntemleri eksiklikleri üç geniş tip var, konuşma. İlk olarak, şekil varyasyonları genellikle deneyci 5,9,10 dayattığı ve bu nedenle doğal kategorilerde değişkenliği farklı olabilir ve belirli bir tanıma algoritması için optimize edilmiş. Bu varyasyonların tamponlar bağımsız olarak ortaya konulması arzu edilen bir olacaktırrnally kısıtlamalar empoze. İkinci olarak, mevcut yöntemler zorluk doğal nesneler 11-13 şekil karmaşıklığı yakalama sahiptir. Hedefi doğal nesne algısını incelemek için ise, muhtemel karıştırıcı ve özel durumlarda önlemek amacıyla, nesneleri ve natüralist olması nesne kategorileri için arzu edilir. Üçüncü olarak da, niceliksel olarak geleneksel yöntemler ile oluşturulan, uyarıcı bilgiler ölçmek için genellikle zordur. Bu bilgiler tam olarak ölçülmesi nerede nesneleri ve nesne kategoriler oluşturmak için arzu edilir ve gerekli durumlarda, sistematik (veya &#39;ayar&#39;) manipüle. Istiyorsunuz Bu, bir nicel olarak alttaki nesneyi tanıma işlemleri formüle etmek için olanak sağlar. Burada yukarıdaki kriterlerden üç karşılamak algoritmaları veya yöntemler, bir dizi tanımlamak. Sanal morfolojilerinden (VM) tarafından &#39;dijital embriyolar&#39; adlı romanı, natüralist sanal 3 boyutlu nesneler oluştururembriyogenez 14 biyolojik süreci simüle. Sanal phylogenesis (VP) doğal seleksiyon 9,12,13 evrimsel süreci simüle ederek roman, natüralist nesne kategoriler oluşturur. Bu simülasyonlar tarafından oluşturulan nesneleri ve nesne kategoriler daha şekil özelliklerinin 15,16 sistematik varyasyonlar oluşturmak için çeşitli morphing yöntemlerle manipüle edilebilir. VP ve yöntemler geçişin aynı zamanda dijital embriyolar dışında roman sanal nesneler, ya da gerçek dünya nesneleri 9,13 sanal sürümleri için, prensip olarak uygulanabilir. Bu şekilde oluşturulan sanal nesneler yüzey dokusu, aydınlatma, boyut, bakış açısı ve arka plan arzu manipülasyonlar ile, geleneksel bir grafik arayüzü kullanarak görsel olarak kılınabilir. Sanal nesneler aynı zamanda geleneksel bir 3-D prototipleme kullanılarak haptik nesneler olarak &#39;basılıyor&#39; olabilir. Biz de illu yardımcı olmak için bu hesaplama algoritmaları bazı uygulamaları tarifalgoritmaları potansiyel yarar Bitrate. Bu onların uygulamalarından algoritmaları ayırt etmek önemlidir. Uygulamaları temel bir algoritma &#39;ilkesi kanıtı&#39; olarak sadece sunulan gösteriler vardır. Bu, genel olarak, bir hesaplama algoritmasının uygulanması çoğu zaman algoritması yok sınırlamaları vardır, dikkat etmek önemlidir. Hep birlikte, bu yöntemler hem biyolojik ve hesaplama sistemleri ile nesne tanıma ve algısal öğrenme çalışmak için güçlü ve esnek bir araç kümesi temsil eder. Uygun uzantıları ile, bu yöntemler de morfolojilerinden phylogenesis çalışmalarında yararlı olabilir.

VM yeni 3-D şekilleri neredeyse sınırsız kaynağı oluşturmak için de kullanılabilir. VM algoritması kullanılarak üretilir Bazı örnek dijital embriyo Şekil 1 &#39;in alt panelinde gösterilir. Bu 16 embriyo her biri 40 büyümesi için (bkz Tablo 1) Cygwin için dijital embriyo araçları&#39; growEmbryos.exe &#39;programı kullanılarak oluşturulan çevrimleri. Diğer tüm büyüme parametreleri program tarafından dahili olarak belirlenmiştir. Bu parametrelerin çoğu (bir embriyo diğerine özdeş, yani) sabit olmuştur. Böyle morfojen kaynaklarının yeri ve gücü gibi bir kaç parametre, her çalışma için ayrı ayrı program tarafından dahili olarak ayarlanmış rastgele parametrelerdir. Bu 16 embriyoları şekil varyasyonları bu rastgele parametrelerde değişimler sonucunda sadece ortaya çıktı. Bir isteğe bağlı olarak seçilen dokular kullanılarak yüzey dokusu 34,35 bazı örnekleri Şekil 2A&#39;da gösterilmiştir. Bir görsel sahnelerirbitrary karmaşıklık, Şekil 2B&#39;de gösterildiği gibi, piyasada bulunan 3-D modelleme ve işleme ortamı kullanılarak oluşturulabilir. Dijital embriyoları kullanılarak VP tarafından oluşturulan bir temsilci soyağacına &#39;Şekil 3&#39; de gösterilmiştir. Şekil 4&#39;te gösterildiği gibi karşılaştırılabilir ağaçlar da, dijital embriyolar başka nesnelerin kullanılarak inşa edilebilir. Deneyci da nesnelerin herhangi bir başka grubu gibi bir kategori tanımlamak için tercih rağmen her iki durumda da, bir ortak ata nesneler doğrudan doğruya, bir kategorisi oluşturmaktadır dikkat edin. Bu VM ve VP algoritmalarının mevcut uygulanması gibi pürüzlü veya düz nesnelere karşı nispeten yumuşak, kavisli yüzeyler üretmek eğilimindedir Şekil 4&#39;ten fazlalaştı. Bu muhtemelen bu algoritmaların bizim uygulama sınırlaması değil algoritmalar kendileri olduğunu da fazlalaştı, biolological süreçler yana objec üretebilirdüz yüzeyleri ve pürüzlü hatları (örneğin., gül yaprağı) ile ts. Şekiller 5 ve 6, şekil nesne ve nesneyi kategorilerde ilkesel varyasyonların oluşturulması için iki ek olarak kullanılabilecek yöntemler, ya da yerine, VP tipik sonuçlarını göstermektedir. Şekil 7 ve üst panelde iki dijital görsel embriyoların kaplamalar göstermektedir, ve Şekil 7, bir alt panel ticari olarak satılan bir 3-D prototipleme tarafından oluşturulan karşılık gelen çıktıları göstermektedir. Şekil 8 ve 9, belirli bir görsel obje kategorize etmek için görüntü parçaları kullanarak Bölüm 6&#39;da tarif edilen prosedürler göstermektedir. <img alt="Şekil 1" fo:content-width="4in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig1.jpg" /> Şekil 1. Sanal morfogenez. </strong&gt; alt paneli &quot;dijital embriyolar&quot; 14 adlı romanı, natüralist, sanal 3 boyutlu nesneler bir tür göstermektedir. Morfojen-aracılı hücre bölünmesinin, hücre büyümesinin, hücre hareketi ve programlanmış hücre ölümü 7,8,36,37: Dijital biyolojik embriyolar embriyo kilit Bazı işlemleri, bir veya daha fazla taklit ederek oluşturulabilir. Her çalışma bir icosahedron (üst panelde gösterilen) ile başlar ve bu embriyonun VM parametre ayarları (veya &#39;genotip&#39;) bağlı olarak, benzersiz bir embriyo oluşturur. Hepsi farklı genotip çünkü Böylece, alt panelinde 16 embriyolar, farklı şekiller var. Gerektiği gibi basit veya daha karmaşık şekiller embriyonun genotip manipüle ederek (örneğin, optimum görsel hiyerarşi belirli bir düzeyde nöronların uyarmak için) oluşturulur unutmayın. Programlanmış hücre ölümü dışında yukarıda belirtilen embryogenetic işlemlerin tümü embriyolar gösterildiği üreten simüle edilmiştir. Simüle programlı hücre ölümü özellikle böyledir(gösterilmemiş olan) hedeflenen girintiler oluşturmak için yararlıdır. <img alt="Şekil 2," fo:content-width="3.6in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig2.jpg" /> Şekil 2. Dijital embriyoları kullanılarak görsel uyaranlara oluşturma. Herhangi bir sanal 3 boyutlu nesne gibi, dijital embriyolar grafiksel herhangi bir standart 3-D grafik arayüzü kullanılarak karmaşıklıkta sahneler görsel oluşturmak için manipüle edilebilir. Bu rakam bazı ortak manipülasyonları göstermektedir. (A) aynı dijital embriyo birçok farklı dokular kullanılarak dokulu olup, sol üst köşede, görünmez bir ışık kaynağından yaktı. (B) A kamufle sahne boyutlandırma ve dijital embriyo yeniden yönlendirilmesi ve oluşturulur dijital onunla dokulu oldu aynı arka plana karşı yerleştirerek. Dijital embriyo sağ alt kadranda &#39;ova görünümünde&#39; bulunabilir. Görsel uyaranların CRE ek örnekler içinDijital embriyoları kullanılarak ated, refs bakın. 9,10,12-14,38. <img alt="Şekil 3" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig3.jpg" /> Şekil 3,. VP kullanılarak dijital embriyo kategoriler oluşturmak. VP algoritması iki durumda, yeni nesneler ve nesne kategoriler gibi varyasyonlar seçici birikir Kalıtımsal emerge bu biyolojik evrim, öykünür. Her nesil G i anda, seçilen embriyolar nesil G i +1 yol doğurmayı. Döl ebeveynlerinin şekli özelliklerini devralır, ancak onlar geliştikçe kendi şekil varyasyonları (onların genotipinde küçük varyasyonlar tarafından belirlenir) tahakkuk eder. Bu rakam tek bir ortak atadan, bir icosahedron başlayarak soyundan üç kuşak bir &#39;aile ağacı&#39; gösterir. , Ki bu durumda, şekil karmaşıklık icosahedron dan generat notiyon G 1, ama G 1 itibaren. Hücre sayısının artması (yani., Hücre bölünmesi) icosahedron nesile G 1 izin verildi, çünkü bu, ama değil G 1 itibaren. Genel olarak, hücre bölünmesi gibi şekil genel anlamda değiştirmeden hücre hareketi ve hücre büyümesi ile şekil değiştirme gibi diğer morfogenetik işlemler, oysa şekil karmaşıklığı daha da artmaktadır. <img alt="Şekil 4," fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig4.jpg" /> Şekil 4. VP Dijital embriyolar dışında sanal nesneleri kullanarak. Bu rakam dijital embriyolar dışında sanal nesneler VP girdi olarak kullanılabilecek genel ilke göstermek yardımcı olur. Mevcut haliyle VP algoritma, yüzeyi üçgen yalnızca oluşur herhangi bir sanal 3 boyutlu nesne üzerinde çalışabilir. Nesil G 1 comprised (soldan sağa), bir kabak, elmas, yüz maskesi, elma, rock ve kaktüs. VP bunu gerektirmez, çünkü, bu rakam nesil G 1 nesnelerin ortak bir atası var unutmayın. G 2 ve G 3 Nesneler G 1 kaya soyundan temsil eder. Resim hücre bölünmesi tüm şekil varyasyonları sadece hareketi ve / veya belirli bir nesnenin, bireyin hücrelerinin büyümesi ortaya çıkmıştır ki, her kuşak izin verildi. <img alt="Şekil 5," fo:content-width="6.5in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig5.jpg" /> Şekil 5,. Şeklinde pürüzsüz varyasyon oluşturmak için geçişin kullanma. Morphing içerir verilen iki nesne (bu rakam kadar sol ve embriyo sağında) alarak ve iki adayı karşılık gelen köşeler arasında interpolasyon ile ara nesneleri (embriyo müdahale) hesaplanmasıd nesneler. Gösterilen durumda, tüm noktalar geçişin bir doğrusal ile sonuçlanan, aynı sayısal faktör kullanılarak enterpole edilmiştir. Bununla birlikte, (gösterilmemiş olan) non-lineer nesnelerin morph etmek de mümkündür. İki nesne köşeler arasında bir tam bire bir karşılık olduğunda gösterilen durumda olduğu gibi Morphing, hesaplama basittir. Öylesine 17,18 yapmak için hiçbir benzersiz ilkeli yöntem olmasına rağmen Ancak, ne olursa olsun kendi vertices tam olarak karşılık olsun herhangi iki sanal nesneler arasında morph, ilke olarak, mümkündür. <img alt="Şekil 6" fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig6.jpg" /> Şekil 6. Şeklinde pürüzsüz varyasyonlarını oluşturmak için ana bileşenler kullanma. (A) Ortalama embriyo. Bu embriyo 400 embriyoların aritmetik ortalaması (K ve L kategorilerden 200 Her temsilŞekil 3). Adım 4.3 &#39;de açıklandığı gibi temel bileşenler hesaplandı. Temel bileşenler (gösterilmemiştir) 25,26 400 embriyoların karşılıklı bağımsız, soyut şekil boyutlarını temsil unutmayın. 400 embriyolar birlikte tüm varyans veya embriyolar topluca mevcut şekil bilgisi, hesap 399 sıfır olmayan temel bileşenler 25,26, verim. Geleneksel olarak, ana bileşenler kendi öz ise sırasıyla, ya da 25,26 açıklamak genel varyans orantılı olarak düzenlenir. Bu durumda, ilk iki temel bileşenler sırasıyla% 73 ve 400 embriyo mevcut şekli bilgilerin% 19 olarak gerçekleşmiştir. (B) Temel Bileşen 1 farklı ağırlıklar (ya da daha doğrusu, ağırlıklı özdeğerler) temsil Embriyolar. Anapara compon farklı ağırlıkları temsil -0.2 eşit basamakta -2 (en sağda) ile +2 (en solda) arasında değişmekteydi ağırlıkları. (C) Embriyolarent 2. Ağırlıkları da +2 (en solda) den -0.2 eşit basamakta -2 (en sağda) arasında değişmekteydi. Temel bileşenler manipüle münhasıran (örn., Durumda embriyo kanatları gösterilen) embriyonun herhangi bir belirli vücut parçası manipüle unutmayın. Ancak, gerektiğinde, sanal vücut parçaları 3-boyutlu nesneler (gösterilmemiştir) ticari olarak temin edilebilen 3-D modelleme ortamlardan en kullanarak rasgele herhangi bir kullanıcı tanımlı bir şekilde manipüle edilebilir. <img alt="Şekil 7" fo:content-width="4in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig7highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig7.jpg" /> Şekil 7. Haptik nesneleri oluşturma. Sanal 3 boyutlu nesneler 3-D &#39;Yazıcı&#39; ya prototipleme, bir standart kullanarak haptik nesneler olarak piyasada bulunan &#39;basılıyor&#39; olabilir. Bu rakam, görsel nesneleri (üst sıra) veya ilgili haptik nesneleri (alt satır) olarak işlenir dijital embriyoları gösterir. Haptik nesneler snesneleri çok daha küçük ya da daha büyük boyutlarda basılmış olmasına rağmen bu rakam hown, yaklaşık 6 cm genişliğinde (ölçek çubuğu = 1 cm) olarak basılmıştır. <img alt="Şekil 8," src="/files/ftp_upload/3358/3358fig8.jpg" /> Şekil 8. Örnek bilgi parçası için bir şablon. Bu örnekte, şablon ile ilişkili 0.69 bir eşik sahiptir. <img alt="Şekil 9" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig9highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig9.jpg" /> Şekil 9,. Nesne kategori bilinen ve edilmediği için yeni bir görüntü tespit edilmesi gerekmektedir.

Watch this Scientific Journal Video about Creating Objects and Object Categories for Studying Perception and Perceptual Learning at JoVE.com

Creating Objects and Object Categories for Studying Perception and Perceptual Learning

Biz kesin tanımlanmış özelliği varyasyonları ile natüralist 3 boyutlu nesneler ve nesne kategoriler oluşturmak için yeni bir yöntem tarif. Biz morfolojilerinden ve ardından görsel veya dokunsal nesneleri olarak kılınabilir roman, natüralist sanal 3 boyutlu nesneler ve nesne kategoriler oluşturmak için phylogenesis biyolojik proseslerin simülasyonları kullanın.

Algı ve Algısal Öğrenme Öğrenmenin Nesneler ve Nesne Kategorileri Oluşturma

In order to quantitatively study object perception, be it perception by biological systems or by machines, one needs to create objects and object ...

creating-objects-object-categories-for-studying-perception-perceptual

Research

JoVE Journal

Neuroscience

11.7K Görüntüleme.  Georgia Health Sciences University. Biz kesin tanımlanmış özelliği varyasyonları ile natüralist 3 boyutlu nesneler ve nesne kategoriler oluşturmak için yeni bir yöntem tarif. Biz morfolojilerinden ve ardından görsel veya dokunsal nesneleri olarak kılınabilir roman, natüralist sanal 3 boyutlu nesneler ve nesne kategoriler oluşturmak için phylogenesis biyolojik proseslerin simülasyonları kullanın.

Video: Creating Objects and Object Categories for Studying Perception and Perceptual Learning

C. elegans Positive Butanone Learning, Short-term, and Long-term Associative Memory Assays

The memory of experiences and learned information is critical for organisms to make choices that aid their survival. C. elegans navigates its environment through neuron-specific detection of food and chemical odors1, 2, and can associate nutritive states with chemical odors3, temperature4, and the pathogenicity of a food source5.
Here, we describe assays of C. elegans associative learning and short- and long-term associative memory. We modified an aversive olfactory learning paradigm6 to instead produce a positive response; the assay involves starving ~400 worms, then feeding the worms in the presence of the AWC neuron-sensed volatile chemoattractant butanone at a concentration that elicits a low chemotactic index (similar to Toroyama et al.7). A standard population chemotaxis assay1 tests the worms' attraction to the odorant immediately or minutes to hours after conditioning.
After conditioning, wild-type animals' chemotaxis to butanone increases ~0.6 Chemotaxis Index units, its "Learning Index". Associative learning is dependent on the presence of both food and butanone during training. Pairing food and butanone for a single conditioning period ("massed training") produces short-term associative memory that lasts ~2 hours. Multiple conditioning periods with rest periods between ("spaced training") yields long-term associative memory (&lt;40 hours), and is dependent on the cAMP Response Element Binding protein (CREB),6 a transcription factor required for long-term memory across species.8
Our protocol also includes image analysis methods for quick and accurate determination of chemotaxis indices. High-contrast images of animals on chemotaxis assay plates are captured and analyzed by worm counting software in MatLab. The software corrects for uneven background using a morphological tophat transformation.9 Otsu's method is then used to determine a threshold to separate worms from the background.10 Very small particles are removed automatically and larger non-worm regions (plate edges or agar punches) are removed by manual selection. The software then estimates the size of single worm by ignoring regions that are above a specified maximum size and taking the median size of the remaining regions. The number of worms is then estimated by dividing the total area identified as occupied by worms by the estimated size of a single worm.
We have found that learning and short- and long-term memory can be distinguished, and that these processes share similar key molecules with higher organisms.6,8 Our assays can quickly test novel candidate genes or molecules that affect learning and short- or long-term memory in C. elegans that are relevant across species.

C. elegans Positive Butanone Learning, Short-term, and Long-term Associative Memory Assays

Here we describe methods to test C. elegans associative learning and short- and long-term associative memory. These population assays employ the worms abilities to chemotax toward volatile odorants, and form positive associations upon pairing food with the chemoattractant butanone. Increasing the number of conditioning periods induces long-term memory.

C. elegans Pozitif bütanon Öğrenme, Kısa vadeli ve uzun vadeli ilişkilendirilebilir Bellek Tahliller

The memory of experiences and learned information is critical for organisms to make choices that aid their survival. C. elegans navigates its environment ...

Nörobilim

Using Affordable LED Arrays for Photo-Stimulation of Neurons

Standard slice electrophysiology has allowed researchers to probe individual components of neural circuitry by recording electrical responses of single cells in response to electrical or pharmacological manipulations1,2. With the invention of methods to optically control genetically targeted neurons (optogenetics), researchers now have an unprecedented level of control over specific groups of neurons in the standard slice preparation. In particular, photosensitive channelrhodopsin-2 (ChR2) allows researchers to activate neurons with light3,4. By combining careful calibration of LED-based photostimulation of ChR2 with standard slice electrophysiology, we are able to probe with greater detail the role of adult-born interneurons in the olfactory bulb, the first central relay of the olfactory system. Using viral expression of ChR2-YFP specifically in adult-born neurons, we can selectively control young adult-born neurons in a milieu of older and mature neurons. Our optical control uses a simple and inexpensive LED system, and we show how this system can be calibrated to understand how much light is needed to evoke spiking activity in single neurons. Hence, brief flashes of blue light can remotely control the firing pattern of ChR2-transduced newborn cells.

Adult-born neurons expressing ChR2 can be manipulated in slice electrophysiological preparations in order to examine their contribution towards the function of olfactory neural circuits.

Nöronlar Foto-Stimülasyon için uygun fiyatlı LED Diziler

Standard slice electrophysiology has allowed researchers to probe individual components of neural circuitry by recording electrical responses of single ...

Selective Viral Transduction of Adult-born Olfactory Neurons for Chronic in vivo Optogenetic Stimulation

Local interneurons are continuously regenerated in the olfactory bulb of adult rodents1-3. In this process, called adult neurogenesis, neural stem cells in the walls of the lateral ventricle give rise to neuroblasts that migrate for several millimeters along the rostral migratory stream (RMS) to reach and incorporate into the olfactory bulb. To study the different steps and the impact of adult-born neuron integration into preexisting olfactory circuits, it is necessary to selectively label and manipulate the activity of this specific population of neurons. The recent development of optogenetic technologies offers the opportunity to use light to precisely activate this specific cohort of neurons without affecting surrounding neurons4,5. Here, we present a series of procedures to virally express Channelrhodopsin2(ChR2)-YFP in a temporally restricted cohort of neuroblasts in the RMS before they reach the olfactory bulb and become adult-born neurons. In addition, we show how to implant and calibrate a miniature LED for chronic in vivo stimulation of ChR2-expressing neurons.

Selective Viral Transduction of Adult-born Olfactory Neurons for Chronic in vivo Optogenetic Stimulation

Adult-born neurons of the olfactory bulb can be optogenetically controlled using Channelrhodopsin2-expressing lentiviral injection in the rostral migratory stream and chronic photostimulation with an implanted miniature LED.

Kronik Yetişkin doğmuş Koku Nöronlar Seçici Viral İletimi In vivo Optogenetic Uyarım

Local interneurons are continuously regenerated in the olfactory bulb of adult rodents1-3. In this process, called adult neurogenesis, neural stem cells ...

MPI CyberMotion Simulator: Implementation of a Novel Motion Simulator to Investigate Multisensory Path Integration in Three Dimensions

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. Humans can do path integration based exclusively on visual 2-3, auditory 4, or inertial cues 5. However, with multiple cues present, inertial cues - particularly kinaesthetic - seem to dominate 6-7. In the absence of vision, humans tend to overestimate short distances (&lt;5 m) and turning angles (&lt;30&deg;), but underestimate longer ones 5. Movement through physical space therefore does not seem to be accurately represented by the brain.
Extensive work has been done on evaluating path integration in the horizontal plane, but little is known about vertical movement (see 3 for virtual movement from vision alone). One reason for this is that traditional motion simulators have a small range of motion restricted mainly to the horizontal plane. Here we take advantage of a motion simulator 8-9 with a large range of motion to assess whether path integration is similar between horizontal and vertical planes. The relative contributions of inertial and visual cues for path navigation were also assessed.
16 observers sat upright in a seat mounted to the flange of a modified KUKA anthropomorphic robot arm. Sensory information was manipulated by providing visual (optic flow, limited lifetime star field), vestibular-kinaesthetic (passive self motion with eyes closed), or visual and vestibular-kinaesthetic motion cues. Movement trajectories in the horizontal, sagittal and frontal planes consisted of two segment lengths (1st: 0.4 m, 2nd: 1 m; &plusmn;0.24 m/s2 peak acceleration). The angle of the two segments was either 45&deg; or 90&deg;. Observers pointed back to their origin by moving an arrow that was superimposed on an avatar presented on the screen.
Observers were more likely to underestimate angle size for movement in the horizontal plane compared to the vertical planes. In the frontal plane observers were more likely to overestimate angle size while there was no such bias in the sagittal plane. Finally, observers responded slower when answering based on vestibular-kinaesthetic information alone. Human path integration based on vestibular-kinaesthetic information alone thus takes longer than when visual information is present. That pointing is consistent with underestimating and overestimating the angle one has moved through in the horizontal and vertical planes respectively, suggests that the neural representation of self-motion through space is non-symmetrical which may relate to the fact that humans experience movement mostly within the horizontal plane.

An efficient way to gain insight into how humans navigate themselves in three dimensions is described. The method takes advantage of a motion simulator capable of moving observers in ways unattainable by traditional simulators. Results confirm that movement in the horizontal plane is underestimated, while vertical movement is overestimated.

MPI CyberMotion Simulator: Üç boyutlu çoklu duyumsal Yolu Entegrasyon araştırmak için bir Roman Hareket Simülatörü Uygulaması

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. ...

High-resolution Functional Magnetic Resonance Imaging Methods for Human Midbrain

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon measuring activity on the surface of cerebral cortex rather than in subcortical regions such as midbrain and brainstem. Subcortical fMRI must overcome two challenges: spatial resolution and physiological noise. Here we describe an optimized set of techniques developed to perform high-resolution fMRI in human SC, a structure on the dorsal surface of the midbrain; the methods can also be used to image other brainstem and subcortical structures.
High-resolution (1.2 mm voxels) fMRI of the SC requires a non-conventional approach. The desired spatial sampling is obtained using a multi-shot (interleaved) spiral acquisition1. Since, T2* of SC tissue is longer than in cortex, a correspondingly longer echo time (TE ~ 40 msec) is used to maximize functional contrast. To cover the full extent of the SC, 8-10 slices are obtained. For each session a structural anatomy with the same slice prescription as the fMRI is also obtained, which is used to align the functional data to a high-resolution reference volume.
In a separate session, for each subject, we create a high-resolution (0.7 mm sampling) reference volume using a T1-weighted sequence that gives good tissue contrast. In the reference volume, the midbrain region is segmented using the ITK-SNAP software application2. This segmentation is used to create a 3D surface representation of the midbrain that is both smooth and accurate3. The surface vertices and normals are used to create a map of depth from the midbrain surface within the tissue4.
Functional data is transformed into the coordinate system of the segmented reference volume. Depth associations of the voxels enable the averaging of fMRI time series data within specified depth ranges to improve signal quality. Data is rendered on the 3D surface for visualization.
In our lab we use this technique for measuring topographic maps of visual stimulation and covert and overt visual attention within the SC1. As an example, we demonstrate the topographic representation of polar angle to visual stimulation in SC.

This article describes techniques to perform high-resolution functional magnetic resonance imaging with 1.2 mm sampling in human midbrain and subcortical structures using a 3T scanner. Use of these techniques to resolve topographic maps of visual stimulation in the human superior colliculus (SC) is given as an example.

İnsan orta beyin için yüksek çözünürlüklü Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme Yöntemleri

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon ...

Optical Recording of Suprathreshold Neural Activity with Single-cell and Single-spike Resolution

Signaling of information in the vertebrate central nervous system is often carried by populations of neurons rather than individual neurons. Also propagation of suprathreshold spiking activity involves populations of neurons. Empirical studies addressing cortical function directly thus require recordings from populations of neurons with high resolution. Here we describe an optical method and a deconvolution algorithm to record neural activity from up to 100 neurons with single-cell and single-spike resolution. This method relies on detection of the transient increases in intracellular somatic calcium concentration associated with suprathreshold electrical spikes (action potentials) in cortical neurons. High temporal resolution of the optical recordings is achieved by a fast random-access scanning technique using acousto-optical deflectors (AODs)1. Two-photon excitation of the calcium-sensitive dye results in high spatial resolution in opaque brain tissue2. Reconstruction of spikes from the fluorescence calcium recordings is achieved by a maximum-likelihood method. Simultaneous electrophysiological and optical recordings indicate that our method reliably detects spikes (&gt;97% spike detection efficiency), has a low rate of false positive spike detection (&lt; 0.003 spikes/sec), and a high temporal precision (about 3 msec) 3. This optical method of spike detection can be used to record neural activity in vitro and in anesthetized animals in vivo3,4.

Understanding the function of the vertebrate central nervous system requires recordings from many neurons because cortical function arises on the level of populations of neurons. Here we describe an optical method to record suprathreshold neural activity with single-cell and single-spike resolution, dithered random-access scanning. This method records somatic fluorescence calcium signals from up to 100 neurons with high temporal resolution. A maximum-likelihood algorithm deconvolves the underlying suprathreshold neural activity from the somatic fluorescence calcium signals. This method reliably detects spikes with high detection efficiency and a low rate of false positives and can be used to study neural populations in vitro and in vivo.

Tek hücreli ve tek başak çözünürlüğe sahip supratreshold nöral aktivitenin Optik kaydı

Signaling of information in the vertebrate central nervous system is often carried by populations of neurons rather than individual neurons. Also ...

Mapping Cortical Dynamics Using Simultaneous MEG/EEG and Anatomically-constrained Minimum-norm Estimates: an Auditory Attention Example

Magneto- and electroencephalography (MEG/EEG) are neuroimaging techniques that provide a high temporal resolution particularly suitable to investigate the cortical networks involved in dynamical perceptual and cognitive tasks, such as attending to different sounds in a cocktail party. Many past studies have employed data recorded at the sensor level only, i.e., the magnetic fields or the electric potentials recorded outside and on the scalp, and have usually focused on activity that is time-locked to the stimulus presentation. This type of event-related field / potential analysis is particularly useful when there are only a small number of distinct dipolar patterns that can be isolated and identified in space and time. Alternatively, by utilizing anatomical information, these distinct field patterns can be localized as current sources on the cortex. However, for a more sustained response that may not be time-locked to a specific stimulus (e.g., in preparation for listening to one of the two simultaneously presented spoken digits based on the cued auditory feature) or may be distributed across multiple spatial locations unknown a priori, the recruitment of a distributed cortical network may not be adequately captured by using a limited number of focal sources.
Here, we describe a procedure that employs individual anatomical MRI data to establish a relationship between the sensor information and the dipole activation on the cortex through the use of minimum-norm estimates (MNE). This inverse imaging approach provides us a tool for distributed source analysis. For illustrative purposes, we will describe all procedures using FreeSurfer and MNE software, both freely available. We will summarize the MRI sequences and analysis steps required to produce a forward model that enables us to relate the expected field pattern caused by the dipoles distributed on the cortex onto the M/EEG sensors. Next, we will step through the necessary processes that facilitate us in denoising the sensor data from environmental and physiological contaminants. We will then outline the procedure for combining and mapping MEG/EEG sensor data onto the cortical space, thereby producing a family of time-series of cortical dipole activation on the brain surface (or "brain movies") related to each experimental condition. Finally, we will highlight a few statistical techniques that enable us to make scientific inference across a subject population (i.e., perform group-level analysis) based on a common cortical coordinate space.

We use magneto- and electroencephalography (MEG/EEG), combined with anatomical information captured by magnetic resonance imaging (MRI), to map the dynamics of the cortical network associated with auditory attention.

Eşzamanlı MEG / EEG ve Anatomik-kısıtlı Minimum norm Tahminleri Kullanarak Eşleme Kortikal Dinamiği: Bir İşitsel Dikkat Örneği

Magneto- and electroencephalography (MEG/EEG) are neuroimaging techniques that provide a high temporal resolution particularly suitable to investigate the ...

Drosophila Adult Olfactory Shock Learning

Drosophila have been used in classical conditioning experiments for over 40 years, thus greatly facilitating our understanding of memory, including the elucidation of the molecular mechanisms involved in cognitive diseases1-7. Learning and memory can be assayed in larvae to study the effect of neurodevelopmental genes8-10 and in flies to measure the contribution of adult plasticity genes1-7. Furthermore, the short lifespan of Drosophila facilitates the analysis of genes mediating age-related memory impairment5,11-13. The availability of many inducible promoters that subdivide the Drosophila nervous system makes it possible to determine when and where a gene of interest is required for normal memory as well as relay of different aspects of the reinforcement signal3,4,14,16.
Studying memory in adult Drosophila allows for a detailed analysis of the behavior and circuitry involved and a measurement of long-term memory15-17. The length of the adult stage accommodates longer-term genetic, behavioral, dietary and pharmacological manipulations of memory, in addition to determining the effect of aging and neurodegenerative disease on memory3-6,11-13,15-21.
Classical conditioning is induced by the simultaneous presentation of a neutral odor cue (conditioned stimulus, CS+) and a reinforcement stimulus, e.g., an electric shock or sucrose, (unconditioned stimulus, US), that become associated with one another by the animal1,16. A second conditioned stimulus (CS-) is subsequently presented without the US. During the testing phase, Drosophila are simultaneously presented with CS+ and CS- odors. After the Drosophila are provided time to choose between the odors, the distribution of the animals is recorded. This procedure allows associative aversive or appetitive conditioning to be reliably measured without a bias introduced by the innate preference for either of the conditioned stimuli. Various control experiments are also performed to test whether all genotypes respond normally to odor and reinforcement alone.

Drosophila Adult Olfactory Shock Learning

The method to measure adult Drosophila associative memory is described. The assay is based on the ability of the fly to associate an odor presented with a negative reinforcer (electric shock) and then recall this information at a later time, allowing memory to be measured.

Drosophila Yetişkin Koku Şok Öğrenme

Drosophila have been used in classical conditioning experiments for over 40 years, thus greatly facilitating our understanding of memory, including the ...

Whole Mount Immunolabeling of Olfactory Receptor Neurons in the Drosophila Antenna

Odorant molecules bind to their target receptors in a precise and coordinated manner. Each receptor recognizes a specific signal and relays this information to the brain. As such, determining how olfactory information is transferred to the brain, modifying both perception and behavior, merits investigation. Interestingly, there is emerging evidence that cellular transduction and transcriptional factors are involved in the diversification of olfactory receptor neuron. Here we provide a robust whole mount immunological labeling method to assay in vivo olfactory receptor neuron organization. Using this method, we identified all olfactory receptor neurons with anti-ELAV antibody, a known pan-neural marker and Or49a-mCD8::GFP, an olfactory receptor neuron specifically expressed in Nba neuron using anti-GFP antibody.

Whole Mount Immunolabeling of Olfactory Receptor Neurons in the Drosophila Antenna

Herein we describe the process of whole mount immunostaining of Drosophila antennae, which enables us to better understand the molecular mechanisms involved in the diversification of olfactory receptor neurons (ORN)s.

In Koku Reseptör Nöronlar Tüm Dağı ile immün<em&gt; Drosophila</em&gt; Anten

Odorant molecules bind to their target receptors in a precise and coordinated manner. Each receptor recognizes a specific signal and relays this ...

Electrophysiological Method for Recording Intracellular Voltage Responses of Drosophila Photoreceptors and Interneurons to Light Stimuli In Vivo

Voltage responses of insect photoreceptors and visual interneurons can be accurately recorded with conventional sharp microelectrodes. The method described here enables the investigator to measure long-lasting (from minutes to hours) high-quality intracellular responses from single Drosophila R1-R6 photoreceptors and Large Monopolar Cells (LMCs) to light stimuli. Because the recording system has low noise, it can be used to study variability among individual cells in the fly eye, and how their outputs reflect the physical properties of the visual environment. We outline all key steps in performing this technique. The basic steps in constructing an appropriate electrophysiology set-up for recording, such as design and selection of the experimental equipment are described. We also explain how to prepare for recording by making appropriate (sharp) recording and (blunt) reference electrodes. Details are given on how to fix an intact fly in a bespoke fly-holder, prepare a small window in its eye and insert a recording electrode through this hole with minimal damage. We explain how to localize the center of a cell's receptive field, dark- or light-adapt the studied cell, and to record its voltage responses to dynamic light stimuli. Finally, we describe the criteria for stable normal recordings, show characteristic high-quality voltage responses of individual cells to different light stimuli, and briefly define how to quantify their signaling performance. Many aspects of the method are technically challenging and require practice and patience to master. But once learned and optimized for the investigator's experimental objectives, it grants outstanding in vivo neurophysiological data.

Electrophysiological Method for Recording Intracellular Voltage Responses of Drosophila Photoreceptors and Interneurons to Light Stimuli In Vivo

Sharp microelectrodes enable accurate electrophysiological characterization of photoreceptor and visual interneuron output in living Drosophila. Here we show how to use this method to record high-quality voltage responses of individual cells to controlled light stimulation. This method is ideal for studying neural information processing in insect compound eyes.

Recording Hücre içi Gerilim Yanıtları için Elektrofizyolojik Yöntem<em&gt; Drosophila</em&gt; Işık Uyaranların için Fotoreseptörler ve internöronlar<em&gt; İn Vivo</em