The experiments were supported by a grant from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada to CMSP. We thank Koppert Canada for their bumblebee colony donations. Portions of this manuscript, including some figures and tables have been published in Naturwissenschaften11, and reproduced here with permission from Springer.

Ottawa Üniversitesi Hayvan Bakım Kurulu arılar ile çalışan personel için güvenlik prosedürleri delineates deneysel protokolü onayladı. 1. Test Ortamı Hazırlama <ol><li> 2 mx 2 mx 2 m bir boşluk (izole odası, veya metal ekran kaplı uçuş kafesini) hazırlayın. NOT: oda test alanı olarak seçilirse, arılar pencerelerden kaçamaz sağlamak, kapı altında boşluk ve hava değişimi kanalları. </li><li> Arılar girip engel olmadan test alanı çıkabilirsiniz uçuş kafesine küçük giriş noktaları (örneğin, yakl. 2 cm çapında delikler) ekleyin. Bakım ve donanım yapılandırma için ayrılan dönemlerinde test alanının dışına arılar tutmak erişim noktalarını engellemek için bir mekanizma tasarlayın. NOT: Bombus Cresson işçi impatiens kullanılır. </li><li> Bir konektörü kullanarak test-boşluk bir ya da iki koloni kutuları bağlayın. Ölü arı blo edemez emin olunkonnektörünü ck. NOT: Bir cam üst kapak ile bir ahşap &quot;köprü&quot; yapısı, ve bir tel örgü tüp: Burada, yapıları bağlayan iki tür kullanılır. Bunlar kolay temizlenebilir ve onlar arılar için çekiş sağlar. </li><li> Test-alanı içinde iki yapay çiçek tutucu yerleştirin. <ol><li> Test-uzay merkezinde çiçek sahipleri yerleştirin veya duvara ekleyebilirsiniz. </li><li> Maskeleme bandı kullanarak yapay çiçek silindir kısmının üstüne bir &quot;2k6 kafa&quot; RFID okuyucu bağlayın (konumlandırma için bakınız Şekil 1). Yapay çiçek takmak için hangi bir 1.2 m boyunda ahşap stand kullanın. NOT: Standın üst yapay çiçekler bağlanabilen bir bağlanma mekanizmasının özelliği olmalıdır. Şematik bir çizim için Bkz: Şekil 2 </li></ol></li><li> Yüksek frekanslı (min. 200 Hz) ekleyin floresan ışık fikstür yeterince test-boşluk ışık. Bu lig sağlamak için yüksek frekanslı elektronik balast kullanınht titreşimsiz bombus arılarının &#39;görsel titreşimsiz füzyon eşiğinin 6 üzerindedir. NOT: Burada, 2 x 2 x 2 m lik bir alan için yaklaşık 1,200 Lux ışık yoğunluğunu üretmek 12 gün ışığı floresan ampuller kullanın. </li></ol><img alt="Şekil 1," src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg" /> Şekil 1. RFID Yapay Çiçek Tasarım. Deney 1. RFID okuyucu kullanılan RFID özellikli yapay çiçek şeması çiçeğin merkezi aracılığıyla açık silindirin üstüne dinlenmiş. Uyaranlar desenleri ve pozisyonları: a. periferal-konsantrik b. Merkez-konsantrik, c. periferal-radyal d. Merkez-radyal. Bu rakam Orban ve diğerleri. 11 modifiye edilmiştir. <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" /> <strong&gt; Şekil 2. Uyaran Display Stand. yapay çiçek uyaran stand tasarımı ve eki klibi gösteren bir şematik çizim. Klips yapay çiçek yapıştırılmış ve hızlı bir şekilde ve uyaran tribünden uyaranlara takmak ve çıkarmak için kullanılır. Bu yapılandırma harekete duyarlı bir video deneyde kullanıldı. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> 2. Bumblebee Colony Hazırlık <ol><li> Ticari sipariş kolonilerin Girişte, uçuş kafese koloni kutusuna bağlayın. </li><li> Test seans başlangıcına kadar: (hacimce 1: 1) ad libitum (çeşitli bitkilerin bal arıları tarafından toplanan) polen ve şeker-su sağlamak. <ol><li> 1 L su kaynatılır ve şeker su solüsyonu oluşturmak için şeker aynı hacimde karıştırın. </li><li> Bir apiarist veya com polen satınBombus arısı koloni mercial tedarikçisi. Bir havanda polen eziyet ve nemli bir hamur haline getirerek bal ve (gerektiğinde) suyla karıştırın. </li></ol></li><li> Deney başladıktan sonra, günlük şeker su 15-40 ml (koloni büyüklüğü ile orantılı miktarı) sağlar. Polen libitumdan sunmaya devam ediyoruz. Bal tencere depolama seviyelerine göre şeker-su miktarını ayarlayın. NOT: tutulması gıda depolama seviyesi düşük çalışanlar daha fazla yiyecek aramak için yuva bırakmak için bir teşvik sağlar. </li><li> Adım 1.3 açıklandığı gibi arılar, bağlayıcı yapı üzerinden test ortamına girmek için izin verir. NOT: Arılar yuva ve deney boyunca test ortamı arasında serbestçe hareket. </li></ol> Radyo frekans Kimlik tarafından Gözlem 3. Hazırlık <ol><li> Koloni geldiğinde en kısa sürede işçilerin toraks RFID etiketleri yapıştırma başlatın ve yeni iş olarak, deney boyunca devamErs ortaya çıkar. </li><li> Yapıştırma Tekniği <ol><li> İlk etiketleme sırasında ayrı kaplarda tüm çalışanları yerleştirin. Buzdolabında (yaklaşık 7 ° C) yaklaşık 1 saat boyunca serin işçiler onları aşağı yavaşlatmak için. NOT: etiketleme önceden işçileri Soğuma agresif koloniler daha yönetilebilir hale yardımcı olur. Bu sokmalarında şansını en aza indirir. </li><li> (Etiketi sağlayıcısı tarafından sağlanan) etiketleme aparatı ve toksik olmayan yapıştırıcı kullanarak, işçinin toraks RFID etiket eklemek. (Onlar uçabilen önce) onlar toy aşamasında ise hala işçilere Tutkal RFID etiketleri onlar ortaya gibi. </li><li> Işçi tarafından silinemez RFID etiketi sağlamak için koloni geri işçiyi yerleştirmeden önce 10 dakika az bekleyin. </li></ol></li><li> (Yapışkan kalıntısı veya toraks üzerinde kel tarafından görüldüğü gibi) RFID etiketlerini kaybetti onların toy aşamasında etiketlendi değildi işçiler, ya da işçi atmayın. NOT: Bu arılar vardı deneyime outsid olabilirkoloniyi e. </li><li> RFID Reader yazılımı <ol><li> RFID okuyucu yazılımı yapılandırmak için bir kişisel bilgisayar (PC) kullanın. Yyyy-aa-gg ss işletim sisteminin tarih biçimini değiştirmek: dd: ss indirilen RFID verileri doğru kodlanmış sağlamak için. Virgülle Ayrılmış Değerler (CSV) olarak RFID okuyucu verilerinin gönderilmesine izin C ++ programlama dili kullanılarak RFID okuyucuları ile birlikte programı ayarlayın. </li><li> RS-232 USB konektörü kullanarak bilgisayara RFID okuyucu bağlayın. Okuyucu depolama kapasitesini (fazla 32.000 kayıtları) ulaşmadan önce, periyodik RFID okuyucu verileri indirmek. Tarihi, saati ve her etiketle ilişkili bir on üç karakter benzersiz dizeyi kaydetmek için RFID okuyucuları kullanın. Bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) içine indirilen CSV dosyasını içe aktarın. </li></ol></li></ol> RFID Okuyucular 4. Yapay Çiçek Hazırlık <ol><li> Yerel el sanatları mağaza, mavi ve sarı fırında kil satın alın. </li><li> BL oluşturunvi 1.5 cm&#39;lik bir çapa sahip olan iç silindir ve tarafında 1.5 cm x 3 cm delik açın. Not: silindirin yan tarafındaki bir delik RFID okuyucu için hazne olarak hizmet edecektir. </li><li> Bir ucunda 8 cm, ve diğer uçta 1.5 sm bir çapı olan bir mavi bir koni oluşturur. </li><li> Silindir ve koni Birleştirme. </li><li> Sarı kil 20 cm uzunluğunda ve 0.5 cm genişliğinde strand oluşturun. </li><li> Boyutuna sarı ipliği kesin ve mavi koni ve silindir içine çalışır. NOT: Radyal şekiller 5 cm uzunluğunda düz çizgiler gerektirir, ve eş şekiller 4-8 cm uzunluğunda dairesel çizgiler gerektirir. </li><li> Tamamen sertleştirilmiş kadar 130 ° F kil pişirin. </li></ol> Hareket duyarlı Video Kayıt tarafından Gözlem 5. Hazırlık <ol><li> Kısa sürede koloni geldiğinde işçi arıların toraks renkli plastik sayı etiketleri yapıştırma başlatın ve yeni işçiler ortaya olarak deney boyunca devam ediyor. </li><li> İlk Taggi sırasında tüm işçilerin kaldıroturumu ng her bireyin bir sayı etiketi almasını sağlamak için. Koloniye geri hemen etiketleme sonra yer işçiler. NOT: RFID etiketleri aksine, sayı etiketleri işçiler kaldırmak için daha zordur. </li><li> Yeni işçiler ortaya çıktıkça onlar hala torunundan ise, onları etiketlemek. Frekansını Etiketleme 2-3 günde yaklaşık 7-10 işçilere koloni döngüsünün devlet ile değişir, ama ortalama. Artık çiçek görmemiş olabilir, çünkü onların toy aşamasında etiketlendi değil işçilerin atmayın. </li><li> Mevcut etiketi numaraları daha fazla işçi etiketleme için sistem NOT: deney aylık bir süre için devam eder ve birden fazla koloniler yer alıyorsa, mevcut etiket numaraları tükendi iyi bir şans var. 693 aynı anda etiketli işçilere kadar izin her 1-99 numaralı yaklaşık 7 ayırt etiketi renkler vardır. Üzerinde de 693 toplam işçi, ama asla aynı anda canlı olacak 3-4 kolonileri kullanılarak 3 ay boyunca çalışan bir deney. &lt;ol&gt; <li> Özellikle aşağıdaki numaraları için, sayılar etiketleri sistematik konumlandırılmış (örneğin, etiket sayısının üst tarafı her zaman arının kafa ile hizalanmış) emin olun: 6, 9, 66, 69, 99. </li><li> Ölü işçi kaldırmak, ve &quot;özgür&quot; olarak etiket numarasını kaydedin. &quot;Müsait&quot; etiketi numaraları ve renkleri bir veritabanını korumak veya &quot;kullanımda&quot; benzersiz bir etiketi aynı anda birden arılar üzerinde kullanılmadığından emin olmak için. NOT: Ek etiket kombinasyonları renkler zaten varolan renkler ekleyerek üretilebilir. Örneğin, bir şarpi kalem ile mavi etikete sarı bir nokta ekleyerek yeni kombinasyonlar yaratabilirsiniz. </li></ol></li><li> Video Veri İşleme <ol><li> Test ortamı dışında (bkz Şekil 3), her çiçek ekranın önünde iki internet protokolü (IP) kameralar (en az 1 mp resim çözünürlüğü) yerleştirin. <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" /> <strong&gt; Şekil 3. Test Ortamı. planda iki frontal kameralar gösteren test ortamının bir fotoğraf, ışık armatürleri ve uyaranlara arasında tavan kamera odanın ortasında örnek uyaranlara ile duruyor. NOT: IP kameralar ve yapay çiçekler arasında bir cam bölme yapay çiçekler açıkça görülebilir olmasını sağlar. IP kameralar uzak uyaranlara 5 m&#39;ye kadar olabilir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> </li><li> 1.8 mm vari-focal lensler ile stok lensler değiştirin. Bu lensler yeterli zoom izin ve yapay çiçekler odaklanmak. </li><li> Yapay çiçeklerle önünde bir alan 1-2 m odaklanarak, doğrudan yapay çiçek üzerinde ek bir IP kamera yerleştirin. Bu kamera gezinip ve antennation davranışları yakalar. </li><li> IP kameralar bağlayın<html> ikincil bir ağ arabirim denetleyicisi (NIC), ve bir Ethernet hub üzerinden PC&#39;ye. </li><li> Dinamik IP kameralar IP adreslerini dağıtmak için PC&#39;nin dinamik ana bilgisayar yapılandırma protokolü (DHCP) yapılandırın. </li><li> PC&#39;de bir dosya transfer protokolü (FTP) sunucusu yapılandırın. </li><li> Otomatik olarak PC üzerinde video klipleri yatırmak için bir FTP istemcisi süreci yapılandırmak. </li><li> Her zaman hareket algılandığında bir 10 saniye video klip kaydetmek için IP kamerayı yapılandırın. </li></ol></li><li> Video Klip Analizi <ol><li> Bir video klibi açın ve seçtiğiniz bir video görüntüleyici kullanarak içindekilerin çerçevesini kare görüntüleyin. </li><li> Bir arı plastik etiket numarası, tarih ve bir elektronik tablo veya bir RDBMS kayıt zamanını kaydedin. Burada, bir arı bacakları yapay çiçek ile temas gibi bir iniş tanımlar. NOT: (başka arı uyarıcı mevcut iken iniş) sosyal etkilenmektedir seçimler atın. </li></ol></li></ol>video Gözlem için e &quot;&gt; 6. Yapay Çiçek Hazırlık <ol><li> Bir grafik düzenleme yazılımı kullanarak görsel özelliklerini tasarlayın. NOT: baskılı desen kesmek ve bir koni içine katlanmış olabilir emin olun. 8 cm bir çapa sahip bir koni ile sonuçlanır kesme şeklini meydana getirmek üzere, geometrik işlemler kullanın. </li><li> Baskı, kesme, ve bir koni içine görsel özelliği katlayın. </li><li> Tutkal eki klipler (Şekil 2) uyaran için. </li></ol> 7. İstatistiksel Analiz <ol><li> Her iki deneyde de, her arı için bir seçim oranını hesaplamak (örneğin, belirli bir arı y toplam dışında bir çiçek x seçimler yapılmış). </li><li> Fit Test 7 çoğaltılmış İyilik ile bu oranlara analiz. NOT: Çoğaltılmış G-Testi genel önemini gösterir çoğaltır değişkenliği (yani, her arı) miktarını gösteren bir heterojenite değeri (G h) ve bir havuza değeri (G p) hesaplarTüm seçim oranlar. G değerleri, anlamlılık testleri 2 değerleri χ karşılaştırılır. </li></ol> 8. Uyaran Sunum Sırası <ol><li> Test alanı içinde çiçek stantlara yapay çiçek takın. Konumu etkilerini önlemek için (günlük, örneğin) düzenli zaman aralıklarıyla kombinasyonu ve görüntülenen uyaranların yerini değiştirin. </li></ol> 9. Çalışma Fesih <ol><li> 3 gün arı öldürmek için -10 ° C&#39;de derin dondurucuda koloniler yerleştirin. </li></ol>

<ol>
	<li>Plowright, C. M. S., Evans, S. A., Leung, J. C., Collin, C. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+preference+for+symmetry+in+flower-na&#239;ve+and+not-so-na&#239;ve+bumblebees.">The preference for symmetry in flower-na&#239;ve and not-so-na&#239;ve bumblebees.</a> Learn. Motiv. 42 (1), 76-83 (2011).</li><li>Streit, S., Bock, F., Pirk, C. W. W., Tautz, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+life-long+monitoring+of+individual+insect+behaviour+now+possible.">Automatic life-long monitoring of individual insect behaviour now possible.</a> Zool. 106, 169-171 (2003).</li><li>Chittka, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+human+are+insects,+and+does+it+matter.">How human are insects, and does it matter.</a> Formosan Entomol. 31, 85-99 (2011).</li><li>Lihoreau, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Radar+tracking+and+motion-sensitive+cameras+on+flowers+reveal+the+development+of+pollinator+multi-destination+routes+over+large+spatial+scales.">Radar tracking and motion-sensitive cameras on flowers reveal the development of pollinator multi-destination routes over large spatial scales.</a> PLoS Biol. 10 (9), e1001392 (2012).</li><li>Brodbeck, D. R., Shettleworth, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Matching+location+and+color+of+a+compound+stimulus:+Comparison+of+a+food-storing+and+a+nonstoring+bird+species.">Matching location and color of a compound stimulus: Comparison of a food-storing and a nonstoring bird species.</a> J. Exp. Psychol. Anim. Behav. 21 (1), 64-77 (1995).</li><li>Srinivasan, M., Lehrer, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Temporal+resolution+of+colour+vision+in+the+honeybee.">Temporal resolution of colour vision in the honeybee.</a> J. Comp. Physiol. A. 157 (5), 579-586 (1985).</li><li>Sokal, R. R., Rohlf, F. J., Freeman, W. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> , (2011).</li><li>Lunau, K., Fieselmann, G., Heuschen, B., van de Loo, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+targeting+of+components+of+floral+colour+patterns+in+flower-na&#239;ve+bumblebees+(Bombus+terrestris;+Apidae).+.">Visual targeting of components of floral colour patterns in flower-na&#239;ve bumblebees (Bombus terrestris; Apidae). .</a> Naturwissenschaften. 93 (7), 325-328 (2006).</li><li>Lehrer, M., Horridge, G. A., Zhang, S. W., Gadagkar, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shape+vision+in+bees:+Innate+preference+for+flower-like+patterns.">Shape vision in bees: Innate preference for flower-like patterns.</a> Phil. Trans. R. Soc. B. 347 (1320), 123-137 (1995).</li><li>Thompson, E. L., Plowright, C. M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+images+may+or+may+not+represent+flowers:+picture-object+correspondence+in+bumblebees+(Bombus+impatiens).">How images may or may not represent flowers: picture-object correspondence in bumblebees (Bombus impatiens).</a> Anim. Cognit. , (2014).</li><li>Orb&#225;n, L. L., Plowright, C. M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effect+of+flower-like+and+non-flower-like+visual+properties+on+choice+of+unrewarding+patterns+by+bumblebees.">The effect of flower-like and non-flower-like visual properties on choice of unrewarding patterns by bumblebees.</a> Naturwissenschaften. 100 (7), 621-631 (2013).</li><li>Leonard, A. S., Papaj, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=X&#8221;+marks+the+spot:+The+possible+benefits+of+nectar+guides+to+bees+and+plants.">X&#8221; marks the spot: The possible benefits of nectar guides to bees and plants.</a> Funct. Ecol. 25 (6), 1293-1301 (2011).</li></ol>

The authors have no competing financial interests.

RFID teknolojisi kolaylığı ve yüksek hassasiyet ile bireysel işçilerin okuyan yüzlerce sağlar, ancak kaydedilen davranış özellikleri, insan ve video kayıtları ile gözlemlerden farklıdır. RFID tarafından kaydedilen seçim davranış çiçek keşif olarak tarif edilebilir. Bu tür bir desen 11,12 üzerinde yaklaşım 8, bir labirent-kol 9,10 girdiği, antennal reaksiyon 8 veya iniş gibi diğer çalışmalarda kullanılan kriterlere göre tercih çok sıkı bir kriterdir. Amacıyla seçim davranış tanımlarının geçerliliğini karşılaştırmak ve karşılıksız davranış için yeni RFID yöntemini onaylamak için, iniş video kayıtları Deney 2. gözlendi tüm seçim tedbirler eşit değildir: RFID kriter çiçek girişi ile ölçülen belirtti video veri deseni Çeşidi görsel özelliği arı seçimi için daha önemli olduğunu ifade ederken desen konumlandırma görsel özelliği, arı seçim daha önemlidir. Bilgisiz seçim davranışlarını inceleyerek genel zorluklardan biri herhangi polen veya nektar sunmuyoruz yapay çiçekler çiçek naif, eğitimsiz arıları çekmek çok zor olmasıdır. Nitekim, önceki deneylerde birçok test uyaranlara de seçim davranışı alakasız olduğu düşünülen uyaranlara test ortamında arılar eğitim başvurdu. RFID ve harekete duyarlı video kayıtları araştırmacı sürekli gözetimi olmadan, ve birkaç yüz arılar için 15-20 arılardan örnek boyutunu artırarak, sürekli kayıt, 24 saat bir gün izin vererek bu engeli aşmak. Eğitimsiz arılar tarafından karşılıksız seçimler nadir bir olay devam ederken, bu yeni deneysel tasarım parametreleri gözlem mümkün kılar. Bu iki tekniğin tarafından sunulan diğer gelişmeler bireysel farklılıkları örnek önyargı ortadan kaldırılması, dış geçerlilik iyileştirme ve izleme içerir. SamplSadece bir kolonide bir düzine kadar arı okuyan zaman e önyargı sokulabilir. Hatta sadece bu işçiler, belirli bir zamanda araştırmacı ile &quot;işbirliği&quot; ne gözlenmektedir çünkü muhtemelen cevapsız aynı koloni içinde bireysel işçiler arasında davranışsal huyların önemli farklılıklar vardır. 300 veya daha fazla arı kolonisi 15-20 arılar okuyan, durum örneklemesi önyargı önemli olabilir hangi toplam koloni itibariyle az 5% temsil eder. Etiketleme ve tüm işçilerin davranışlarını gözlemleyerek tamamen bu sorunu ortadan kaldırır. Eşzamanlı uyaranlar seçenek sayısı da manipüle edilebilir. Biz teknik nedenlerden dolayı bizim deneyde ikili seçenek sundu, ama tek seçenek veya birkaç seçim tasarımları da mümkün bulunmaktadır. Dış geçerlilik açısından bir laboratuar ortamında arıların okuyan geleneksel sonuçlarının genelleştirilebilirliğini engellemiştir, hangi derece yapay olmuştur. Örneğin, araştırmacılar pr olmak zorundaveri toplama için ESENT, arılar tarafından bir test ortamında bir de yem vardı, ve test küçük bir zaman penceresi ile sınırlandırılmıştır. Bu yazıda anlatılan yeni teknikler gözlem denetimsiz ve sınırsız yaparak bu yapay sınırlamaları kaldırmak. Bu bir tek arı tarafından veya birkaç arı tarafından seçimler tekrarlandı olmadığını belirleyebilir, çünkü nihayet, davranış bireysel farklılıklar tespit edilebilir. Hareket karşı duyarlı, yüksek uzamsal çözünürlük kameraları uyaranların tasarımların esneklik açısından RFID tekniklere göre kenar: a uyaran görsel görünümü hemen hemen herhangi bir şekilde olabilir veya hastanın kimlik, en az bir ilgili yakalanabilir sürece oluşturabilir birkaç kare. Video işleme biraz daha zaman alıcıdır tanımlama her video klibin elle muayene gerektirir araştırmacı tarafından okunan gerektiğinden RFID veri işleme daha. Görsel uyaran tasarım Ar kısıtlamaları karşılamak durumundaFID okuyucu (yani, arı RFID etiketleri RFID okuyucu en az 3-4 mm gelmelidir), sonra RFID teknolojisi, otomatik, büyük ölçekli veri toplama üzerinde kenarı vardır. Nitel araştırma büyük olasılıkla video analizi tarafından tercih edilmeye devam ediyorum. Bu deneyde de görüldüğü gibi, RFID okuyucular hiçbir manuel kodlama gerektirir, çok büyük veri setlerini biriktirmek olabilir. Her tekniği ile ilgili biraz farklı avantajları gelecekte tamamlayıcı bir şekilde kullanılabileceğini düşündürmektedir. Her iki teknolojilerinin geleceği seyrek görülen davranışların kesin miktarının yalan olabilir. Örneğin, gelecekteki uygulamalar için bir ayrı bir olasılık seralarda ve diğer daha natüralist ortamlarda bu teknikler istihdam etmektir. Natüralizm ve deneysel kontrolü kombinasyonu önce cevap vermek mümkün değildi sorularını ele sağlayacaktır. Kabaca, bu tekniklerin titiz a davranışını gözlemleyerek iki yeni yollar sunuyornd verimli şekilde. RFID ve harekete duyarlı bir video sadece polen veya böcekleri çalışan araştırmacılar için önemli bir adımdır, ancak bu teknikler diğer davranış bilimciler itiraz edebilir.

Bombus ve bal arıları tarafından bilgisiz seçim davranışlarını inceleyerek kilit bir problem çiçek görmemiş, eğitimsiz işçiler kolaylıkla tercihleri ​​ölçülebilir test boşluk kalmamasıdır. Öncesi eğitim çalışanları araştırmacılar deneysel uyaranlara farklı olarak gördükleri görünüşte nötr uyarıcılara karşı test alanı içinde beslemek için: bir sonucu olarak, pek çok araştırmacı bir daha ideal bir tekniği güveniyor. Ancak, son deneyler düşünülen uyaranlar nötr (bir test oturumda sonraki seçim davranışını etkilemek değil yani, uyaranlara) olmak olduğunu göstermiştir beklenmedik şekillerde 1 tercihleri ​​etkiledi. Radyo Frekansı ile Tanımlama (RFID) 2 ve harekete duyarlı video kayıtları dahil olmak üzere otomatik sistemler bir fırsat bu sorunu çözmek sunabilir. Çalışmanın amacı iki yönlüdür: (1) öncelikle, bombus arıları tarafından bilgisiz çiçek tercihlerinize literatüre katkıda (2) ve sekonder eVİki farklı otomatik kayıt cihazları tarafından kaydedilen, iki seçim ölçüm sistemlerini aluate. 3 Bu çalışmada uygulanmıştır iki otomatik sistemler bilgisiz seçim davranışlarını gözlemlemek için: RFID ve harekete duyarlı video kayıtları. Her iki sistemin iki önemli unsurları seçenekler ödüllendirilir değildir, ve farklı görsel ipuçlarının ekran manipüle edilebilir olmasıdır. (1 mp çözünürlükte kayıt, yüksek çözünürlüklü,) Hareket duyarlı bir video değil, sadece bir uçuş odasında özgürce keşfetmek işçilerin sürekli gözlem sağlar, ama nispeten nadir olayların 4 verimli gözlem için önemlidir. Deney 1 araştırma sorusu birlikte görüntülenen zaman görsel özellikleri nasıl etkileşimde farklı ilgilidir. Bu çalışma, desen tipine göre desen konumlandırma göreli önemini keşfetmek istiyor. (Yani, güneş ışını) ve eş, radyal 2 x 2 tasarımı kullanarak (yani, boğa eye) desen türleri yapay çiçek (uyaranlara örnekler için bakınız Şekil 1) üzerinde ya merkezi ya da çevresel yerleştirilir. RFID okuyucular bu özel olarak tasarlanmış yapay çiçek uyaranlara yerleşiktir ve bombus arıları bize yapay çiçek uyarıcı girer etiketlenen her işçi kaydetmek için izin RFID özellikli etiketleri alırsınız. RFID gözlem pasif etiketler varlığı ile modüle edilmiş radyo frekanslarında sinyaller (bu durumda 13.56 MHz) gönderme (yapay çiçek yerleşik) okuyucu mekanizma ile çalışır. Okuyucu algılamak ve etiket benzersiz bir kimlik sağlayan etiketleri arasında biraz farklılık bu sinyal modülasyonu kaydedebilirsiniz. Deney 2 soru üç kat vardır. Video kayıtları eşdeğer seçim kriterleri ile ölçülen, RFID ve iniş ile ölçülen Birincisi, çiçek-girdisi vardır? Seçim farklı önlemler çevirmek olabilir farklı noktalarında (video için iniş ve RFID için çiçek girişi), ölçülürtercih. İkincisi, periferik konumlandırma vs santral etkisi nedir? Bu, (bakınız Şekil 4B) farklı konumlarda iki radyal desen oluşan bir kombinasyonu sunulmuştur eğer işçi merkezi bir model tercih ediyorum olup olmadığı bilinmemektedir. Üçüncü olarak, desen türü vs desen pozisyon göreli önemi nedir? Diğer bir deyişle, yabanarıları tercih edilen bir model tipi ya da tercih edilen bir model pozisyonu kalıpları inecek? Arılar bir periferal-eş desen merkezi-radyal tercih olabilir, ancak tercih desen türü veya merkezi konumlandırma nedeniyle olabilir. Bu deneyde, iki parametre birbirinden 5 (Şekil 4c, d), karşı karşıya edildi. Deney 2, biz çiçek gibi uyaranlara Harekete duyarlı video kayıtları kullanılmıştır. Güverteli bu çiçekler yapay çiçekler bir uçuş kafesin içine yerleştirildi ve harekete duyarlı, yüksek çözünürlüklü kameralar işaret edildit ve üst. Test alanının iki uyaranların her birinin bir ön görünümü yakalamak üzere Daha özel olarak ise, iki kamera yerleştirildi. Ek kamera yukarıdan davranış gezinip kaydetmek için uyaranlar arasında konumlandırılmış, ve yapay çiçekler hem davranışı yakalandı. Bombus arıları, yüksek çözünürlüklü video klipleri okunabilir sayısı etiketlerini kullanarak belirlendi. Gezinip, antennation ve iniş davranışları izlendi.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="708">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Name of Material/ Equipment</td>
			<td style="width:143px;">Company</td>
			<td style="width:119px;">Catalog Number</td>
			<td style="width:231px;">Comments/Description</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Miniaturized mic3 tags</td>
			<td style="width:143px;">Microsensys</td>
			<td style="width:119px;">mic3 TAG 64 bit RO</td>
			<td>RFID tags to glue to bee</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">RFID reader 2k6 head</td>
			<td style="width:143px;">Microsensys</td>
			<td style="width:119px;">2k6</td>
			<td>RFID readers built into artificial flowers</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">IP camcorders</td>
			<td style="width:143px;">Vivotek</td>
			<td style="width:119px;">IP8161</td>
			<td>Motion-sensitive video recorders</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Opalith Plattchen number tags and non-toxic glue</td>
			<td style="width:143px;">Beeworks.com</td>
			<td style="width:119px;">n/a</td>
			<td>Number tags to glue to bees</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Bumblebee Colony for Research</td>
			<td style="width:143px;">Koppert Canada</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Artificial flowers</td>
			<td style="width:143px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Developed by campus biology shop</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Artificial flower stand</td>
			<td style="width:143px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Developed by campus biology shop</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Flight room</td>
			<td style="width:143px;">N/A</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Developed by campus biology shop</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Laptop with Windows</td>
			<td style="width:143px;">Generic hardware / Microsoft software</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Used to download RFID data</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">RS 232 to USB converter</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Connect RFID reader to computer</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Desktop</td>
			<td style="width:143px;">IBM</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Used to transmit video data</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Second NIC</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;">10/100M NIC PCI</td>
			<td>Used to transmit video data</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Network hub</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;">4-port</td>
			<td>Used to transmit video data</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">High precision tweezer</td>
			<td style="width:143px;">SPI</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Used to glue number and RFID tags to bees</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Sugar</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Used to mix with water to create sugar-water</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Pollen</td>
			<td style="width:143px;">Any local apiarist</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Fed to bumblebees</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Marking cage with plunger</td>
			<td style="width:143px;">Beeworks.com</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Aids tagging process</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Honey</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Used to mix with water ot create pollen paste</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Bake clay</td>
			<td style="width:143px;">Sculpey</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Stimulus for RFID</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Clay shaping tools</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Stimulus for RFID</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">White paper</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Stimulus for Video</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Laser printer</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Stimulus for Video</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Wood</td>
			<td style="width:143px;">Generic</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Stimulus for Video -- attachment clip</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

radio frequency identification and motion-sensitive video efficiently automate recording of unrewarded choice behavior by bumblebees

Biz kapalı bir test alanda bombus seçim davranışlarını gözlemlemek için iki yöntem mevcut. İlk yöntem, Radyo Frekansı ile Tanımlama (RFID) çeşitli görsel ipuçlarını görüntülemek yapay çiçekler yerleşik okuyucular, ve yabanarısı işçilerin toraks yapıştırılmış RFID etiketleri (yani pasif transponder) oluşur. Bizim uygulamada yenilik RFID okuyucuları doğrudan renk, desen türü, uzamsal frekans (desen yani, &quot;meşguliyet&quot;) ve simetri (mekansal frekans ve gibi birçok farklı görsel özelliklerini görüntüleme yeteneğine sahip yapay çiçekler yerleşik olmasıdır simetri) Bu deneyde manipüle değildi. Ayrıca, otomatik sistemleri ile bağlantılı olarak, bu görsel görüntüler karşılıksız ve eğitimsiz bir seçim hareketleri kaydetme özelliğine sahiptir. İkinci yöntem, harekete duyarlı, yüksek çözünürlüklü kameralar kullanılarak yapay çiçekler kayıt seçim davranışı oluşur. Bumblebees eşsiz kimlik için thoraces yapıştırılmış numara etiketleri var. RFID üzerinden bu uygulama avantajı, açılış davranışı gözlemlenmesine ek olarak, duran, ve antennation olarak tercih alternatif önlemler de gözlenebilir olmasıdır. Her iki otomasyon yöntemleri hesap bireysel farklılıkları dikkate almak büyük ölçekli çalışmalar sağlayan deneysel kontrol ve iç geçerliliğini artırmak. Arılar serbestçe girmek ve yerinde bir araştırma görevlisi durumu gibi kısıtlamalar olmadan test ortamı çıkabilirsiniz çünkü dış geçerliliği de gelişmiş olduğunu. Gerçek zamanlı olarak insan gözlem ile karşılaştırıldığında, otomatik yöntemler daha uygun maliyetli ve muhtemelen daha az hata eğilimli hale getirebilir.

Deney 1: RFID Veri Kolonideki tüm 375 işçi RFID etiketli edildi ve bu işçilerin (% 85) 318 çalışma sırasında bir noktada uçuş kafese girdi. 197 toplam (koloniyi terk arıların% 62) dört yapay çiçek uyaranlara en az birini ziyaret etti. Bir seçim Tanımı Bir seçim yapay çiçek giren bir işçi olarak tanımlandı (Şekil 1). Biz bu davranışı etiketli &quot;çiçek keşif.&quot; Bir seçim Bu tanım çalışmaya bağlı olarak, gezinip, antennation veya sahanlık bazı kombinasyonunu kullanabilirsiniz, literatürde kullanılan olanlar, daha sıkı. Bu arılar değil sadece bunu keşfederek ayrıca, gezinip antennating ve üzerinde iniş, ama bir uyarana gerektirir çünkü çiçek keşif seçim sıkı tanımıdır. Veri yönetimi <p class="jove_content"&gt; RFID teknikleri diğer yöntemlerle veri nazaran muazzam miktarda toplamak için kapasitesine sahip. Bu deney, 310.221 olan kayıtları. MySQL gibi bir veritabanı programı verileri ve araştırma soruların yanıtlarını kızdırmak için kullanılır eşit derecede önemlidir SQL sorguları bu miktarda depolamak için vazgeçilmez bir araçtır. Örneğin, bir konu bir seçim tanımıdır. RFID okuyucular dakika hatta saat yapay çiçekler içinde kaldı arıların durumunda, birkaç bin kayıtları çevirebilir, bir etiketi her 1 msn, varlığını kaydetmek için yapılandırıldı. Bir seçim bizim tanımı en az 1 milisaniye süren bir ziyaret oldu, ama kayıtların geçerli dize en az 1 dakika mola tarafından kırıldı kadar yeni bir ziyaret sayılmıyordu. Deney Özeti Uygunluk testleri Dört çoğaltılmış iyilik bir arıların &quot;naif oturumunda&quot; seçim p karşılaştırmak için tüm seçenekler yapıldışans 7 teorik değerine roportions. Bir arı naif oturumu arı &quot;katıldığı&quot; hangi ilk test durumuna gelir. G-testleri santral konumlandırma (bakınız Tablo 1) ve radyal desen türü için bir tercih ortaya koyuyor. Konsantrik model merkezi olarak konumlandırılmış olduğunda bu deseni tercih ters çevrilir ve radyal desen çevresel olarak konumlandırılmış 4b gösterir Şekil. Yerleri Şekil 4a ve d olarak sabit tutulur, ancak deseni tercih ışınsal yöneliktir. 4, her bir kombinasyonu için, her bir desen için, ilk seçenek nispi oranları tüm seçenekleri gösterilen oranlarda ile karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir. <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"/> Şekil 4. RFID Deney Sonuçları. T anda seçim frekanslarıo dört farklı çiçek kombinasyonları Deney 1&#39;de koyu kahverengi çubuk grafikler arının naif oturumunda (sol tarafı y-ekseni) tüm seçimler göstermek ve açık kahverengi barlar, her işçinin ilk seçeneğim (sağ tarafı y-eksenini belirtmek ). &quot;Tüm seçenekler&quot; gösterisi karşılaştırılabilir desenleri &quot;ilk tercihi&quot;, fakat daha büyük istatistiksel güç. Çubuk grafikler desen konumlandırılması, bir desen türü daha önemli olduğunu göstermektedir. Bir merkezi olarak konumlandırılmış model model türü bir başka daha az tercih eş desen görüntülenir bile tercih edildi. Yıldız şansı büyük ölçüde farklı olan bir seçim oranını gösterir. Edin. * P &lt;.05, ** p &lt;.01, *** p &lt;.001. Bu rakam Orban ve diğerleri. 11 modifiye edilmiştir. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Koşullar </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> Heterojenite </td><td></td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td><td></td></tr><tr><td> Merkez-Konsantrik vs Merkez-Radyal </td><td> 3.96 </td><td> 1 </td><td> 0.047 </td><td> 197,55 </td><td> 41 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> Merkez-Konsantrik vs Periferik-Radyal </td><td> 33.77 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 210,81 </td><td> 42 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> Periferik-Konsantrik vs Merkez-Radyal </td><td> 508,31 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 345.78 </td><td> 30 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr><tr><td> Periferik-Konsantrik vs Periferik-Radyal </td><td> 7.42 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 84.06 </td><td> 24 </td><td> 0.000 </td><td></td></tr></tbody></table> Tablo 1. </sRFID Veri trong&gt; Vardamlı İstatistik. Bu tablo Orban ve ark modifiye edilmiş Deney 1.. (2013) 11. G p tesadüfen bir grup oranda önemli sapmayı ifade eder, ve G h (bireysel farklılıkları testleri anlamına gelir yani, heterojenlik). Istatistiksel testler hakkında ayrıntılı bilgi için yazının bakınız. Deney 2: Video Veri 264 seçenek toplam üç test seans boyunca dört koşullar karşısında kaydedildi. Tablo 2 her koloniden katkıda işçi ve seçenek sayısını göstermektedir. Bir seçim Tanımı Gezinip, antennation ve iniş: video veri seçim davranışının üç tip kaydedilmesini sağlar. Davranışları her üç tip görülmekle birlikte, uçan ve antennation difficu vardırlt, zayıf çözünürlük veya düşük hızda video kameralar kaydedemezsiniz hızlı hareketleri için bir etiket numarası ile ilişkilendirmek. Bu yüksek çözünürlüklü kamera kullanmak çok önemlidir okunabilir kare az sayıda yalnızca görünebilir etiket numaralarını sağlamak için (bu bizim için mümkün değildi ama, ideal bir yüksek kare hızı kamera bulanıklığını en aza indirmek için kullanılmalıdır) . Bu yöntem aynı zamanda bitkisel keşif tespit RFID tekniği ile seçim örnekleri karşılaştırmak için kullanıldı. Hareket duyarlılığı hususlar Başarılı bir deney üretiminde önemli konulardan biri harekete duyarlı kameralar yapılandırma. Çok duyarlı bir kamera pratik ve işlemek için çok pahalı olabilir, çok fazla veri kaydeder. Örneğin, başlangıçta bizim kamera binada düzenli titreşimlerin tetikledi (örneğin, koridor, klima, vb geçirerek kişi) 1R sonuçlandı,11; her 150-200 Kaydedilen video klipler için 2 geçerli veri noktaları. Diğer taraftan, çok daha ciddi bir hata önemli verileri kaçırma bir düşük hassasiyet yapılandırma vardır. Aksi takdirde, örnekleme hataları sonuçları saptırabilir, aynı şekilde tüm kameralar yapılandırmak için çok önemlidir. Deney Özeti Uygunluk testleri dört çoğaltılmış iyiliği şans anlamlı sapmış üç grup oranlarda, ve olmayan bir anlamlı bir genel oran (Tablo 3 ve Şekil 5) bulundu. (1) Desen önemlidir: Merkez-eş desen üzerinde merkezi-radyal için önemli bir tercih (Tablo 3) tespit edildi. (2) ışınsal pozisyonu az önemlidir:-merkezi radyal ve çevresel radyal kombinasyonu sunum şansı hiçbir anlamlı farklılık gösterdi. (3) merkezinden radyal ve periferal-eş kombinasyonu karşı yönelik kuvvetli bir tercihine yol açmıştırMerkez-radyal desen s. -Orta konsantrik ve periferik-radyal kombinasyonu çevresel-ışınsal yolunda önemli tercihini ortaya çıkardı. Desen konumu uydurma. Bireysel farklılıklar dört kombinasyonları (bakınız Tablo 3) olmayan anlamlıydı. <img alt="Şekil 5," src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"/> . Deney 2. dört farklı çiçek kombinasyonlarından Şekil 5. Hareket Duyarlı video yapılabilecek seçimlerin frekansları sonuçları desen konumlandırma üzerinde desen Çeşidi önemini göstermektedir: Radyal desen desenler periferik konumlandırılmış olsa bile tercih edildi. Değerler Görüntülenen desen seçenek sayısını gösterir. Yıldız şansı büyük ölçüde farklı olan bir seçim oranını gösterir. Edin. ** P &lt;0.01, *** P &lt;0.001. Bu rakam Orban 11 modifiye edilmiştir. <table border = &quot;0&quot; cellpadding = &quot;0&quot; cellspacing = &quot;0&quot;&gt; <tbody><tr><td rowspan="2"> Koşullar </td><td> Oturum 1 </td><td colspan="2"> Oturum 2 </td><td colspan="2"> Oturum 3 </td></tr><tr><td> Colony 1 </td><td> Colony 2 </td><td> Colony 3 </td><td> Colony 4 </td><td> Colony 5 </td></tr><tr><td> İşçi Sayısı </td><td> 45 </td><td> 7 </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> 23 </td></tr><tr><td> Seçimlerin Hayır </td><td> 151 </td><td> 25 </td><td> 2 </td><td> 20 </td><td> 65 </td></tr></tbody></table> Tablo 2. Hareket Duyarlı video Verilerin Betimsel İstatistik. Toplam her koloni için Deney 2 yapay çiçekler kaydedilen seçenek sayısını ve bu seçimler yapma işçilerin sayısı. Bu tablo Orban ve diğerleri. 11 modifiye edilmiştir. Yazının bakınTüm ayrıntılar için. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Koşullar </td><td colspan="3"> Biriktirilip </td><td colspan="3"> Heterojenite </td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td></tr><tr><td> Merkez-Konsantrik vs Merkez-Radyal </td><td> 17.98 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 40.72 </td><td> 29 </td><td> 0.073 </td></tr><tr><td> Periferik Radyal vs Merkez-Radyal </td><td> 1.85 </td><td> 1 </td><td> 0.173 </td><td> 53.63 </td><td> 39 </td><td> 0.060 </td></tr><tr><td> Merkez Konsantrik vs Periferik Radyal </td><td> 6.57 </td><td> 1 </td><td> 0.010 </td><td> 26.31 </td><td> 27 </td><td> 0.500 </td></tr><tr><td> Periferik Konsantrik vs Merkez Radyal </td><td> 18.18 </td><td> 1 </td><td> 0.000 </td><td> 41.92 </td><td> 37 </td><td>0.256 </td></tr></tbody></table> Tablo 3. Vardamlı İstatistik Hareket Duyarlı Video Verileri. Deney 2. Bu tablo G p tesadüfen bir grup oranda önemli sapmayı ifade eder 11.. Orban ve diğerleri modifiye edilmiş, ve G h bireysel farklılıklara testleri (anlamına gelir yani, heterojenlik). Istatistiksel testler hakkında ayrıntılı bilgi için yazının bakınız.

Watch this Scientific Journal Video about Radio Frequency Identification and Motion-sensitive Video Efficiently Automate Recording of Unrewarded Choice Behavior by Bumblebees at JoVE.com

Radio Frequency Identification and Motion-sensitive Video Efficiently Automate Recording of Unrewarded Choice Behavior by Bumblebees

This video describes Radio-Frequency Identification (RFID) and motion-sensitive video recording methods to monitor choice behavior by bumblebees.

Radyo Frekansı ile Tanımlama ve Verimli Hareket duyarlı video Bumblebees tarafından karşılıksız seçim davranışının Kayıt otomatikleştirin

We present two methods for observing bumblebee choice behavior in an enclosed testing space. The first method consists of Radio Frequency Identification ...

radio-frequency-identification-motion-sensitive-video-efficiently

Research

JoVE Journal

Neuroscience

10.8K Görüntüleme.  University of Ottawa. This video describes Radio-Frequency Identification (RFID) and motion-sensitive video recording methods to monitor choice behavior by bumblebees. 

Video: Radio Frequency Identification and Motion-sensitive Video Efficiently Automate Recording of Unrewarded Choice Behavior by Bumblebees

Single Sensillum Recordings in the Insects Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae

The sense of smell is essential for insects to find foods, mates, predators, and oviposition sites3. Insect olfactory sensory neurons (OSNs) are enclosed in sensory hairs called sensilla, which cover the surface of olfactory organs. The surface of each sensillum is covered with tiny pores, through which odorants pass and dissolve in a fluid called sensillum lymph, which bathes the sensory dendrites of the OSNs housed in a given sensillum. The OSN dendrites express odorant receptor (OR) proteins, which in insects function as odor-gated ion channels4, 5. The interaction of odorants with ORs either increases or decreases the basal firing rate of the OSN. This neuronal activity in the form of action potentials embodies the first representation of the quality, intensity, and temporal characteristics of the odorant6, 7.
Given the easy access to these sensory hairs, it is possible to perform extracellular recordings from single OSNs by introducing a recording electrode into the sensillum lymph, while the reference electrode is placed in the lymph of the eye or body of the insect. In Drosophila, sensilla house between one and four OSNs, but each OSN typically displays a characteristic spike amplitude. Spike sorting techniques make it possible to assign spiking responses to individual OSNs. This single sensillum recording (SSR) technique monitors the difference in potential between the sensillum lymph and the reference electrode as electrical spikes that are generated by the receptor activity on OSNs1, 2, 8. Changes in the number of spikes in response to the odorant represent the cellular basis of odor coding in insects. Here, we describe the preparation method currently used in our lab to perform SSR on Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae, and show representative traces induced by the odorants in a sensillum-specific manner.

Single Sensillum Recordings in the Insects Drosophila melanogaster and Anopheles gambiae

Electrophysiological responses of olfactory sensory neurons to odorants can be measured in insects using single sensillum recordings. In this video article we will demonstrate how to perform single sensillum recordings in the antennae of the vinegar fly (Drosophila melanogaster) and the maxillary palps of the malaria mosquito (Anopheles gambiae).

Böcekler Tek Sensillum Kayıtlar Drosophila melanogaster Ve Anofel gambiae</em

The sense of smell is essential for insects to find foods, mates, predators, and oviposition sites3. Insect olfactory sensory neurons (OSNs) are enclosed ...

Nörobilim

Cryopreservation of Cortical Tissue Blocks for the Generation of Highly Enriched Neuronal Cultures

In this study, we outline a standardized protocol for the successful cryopreservation and thawing of cortical brain tissue blocks to generate highly enriched neuronal cultures. For this protocol the freezing medium used is 10% dimethyl sulfoxide (DMSO) diluted in Hank's Buffered Salt Solution (HBSS). Blocks of cortical tissue are transferred to cryovials containing the freezing medium and slowly frozen at -1&deg;C/min in a rate-controlled freezing container. Post-thaw processing and dissociation of frozen tissue blocks consistently produced neuronal-enriched cultures which exhibited rapid neuritic growth during the first 5 days in culture and significant expansion of the neuronal network within 10 days. Immunocytochemical staining with the astrocytic marker glial fibrillary acidic protein (GFAP) and the neuronal marker beta-tubulin class III, revealed high numbers of neurons and astrocytes in the cultures. Generation of neural precursor cell cultures after tissue block dissociation resulted in rapidly expanding neurospheres, which produced large numbers of neurons and astrocytes under differentiating conditions. This simple cryopreservation protocol allows for the rapid, efficient, and inexpensive preservation of cortical brain tissue blocks, which grants increased flexibility for later generation of neuronal, astrocyte, and neuronal precursor cell cultures.

Here, we describe a method for efficient cryopreservation and thawing of cortical brain tissue blocks to generate highly enriched neuronal cultures. This simple protocol provides flexibility for later generation of neuronal, astrocyte, and neuronal precursor cell cultures.

Yüksek zenginleştirilmiş Nöronal Kültürlerin Üretimi için Kortikal Doku Blokları, Kriyoprezervasyon

In this study, we outline a standardized protocol for the successful cryopreservation and thawing of cortical brain tissue blocks to generate highly ...

Large-scale Recording of Neurons by Movable Silicon Probes in Behaving Rodents

A major challenge in neuroscience is linking behavior to the collective activity of neural assemblies. Understanding of input-output relationships of neurons and circuits requires methods with the spatial selectivity and temporal resolution appropriate for mechanistic analysis of neural ensembles in the behaving animal, i.e. recording of representatively large samples of isolated single neurons. Ensemble monitoring of neuronal activity has progressed remarkably in the past decade in both small and large-brained animals, including human subjects1-11. Multiple-site recording with silicon-based devices are particularly effective because of their scalability, small volume and geometric design.
Here, we describe methods for recording multiple single neurons and local field potential in behaving rodents, using commercially available micro-machined silicon probes with custom-made accessory components. There are two basic options for interfacing silicon probes to preamplifiers: printed circuit boards and flexible cables. Probe supplying companies (<a href="http://www.neuronexustech.com/" >http://www.neuronexustech.com/</a>; <a href="http://www.sbmicrosystems.com/">http://www.sbmicrosystems.com/</a>; <a href="http://www.acreo.se/">http://www.acreo.se/</a>) usually provide the bonding service and deliver probes bonded to printed circuit boards or flexible cables. Here, we describe the implantation of a 4-shank, 32-site probe attached to flexible polyimide cable, and mounted on a movable microdrive. Each step of the probe preparation, microdrive construction and surgery is illustrated so that the end user can easily replicate the process.

We describe methods for large-scale recording of multiple single units and local field potential in behaving rodents with silicon probes. Drive fabrication, probe attachment to the drive and probe implantation processes are illustrated in sufficient details for easy replication.

Kemirgenler davranmak yılında Hareketli Silikon Problar tarafından Nöronlar Büyük ölçekli Kaydı

A major challenge in neuroscience is linking behavior to the collective activity of neural assemblies. Understanding of input-output relationships of ...

Simultaneous Recording of Calcium Signals from Identified Neurons and Feeding Behavior of Drosophila melanogaster

To study neuronal networks in terms of their function in behavior, we must analyze how neurons operate when each behavioral pattern is generated. Thus, simultaneous recordings of neuronal activity and behavior are essential to correlate brain activity to behavior. For such behavioral analyses, the fruit fly, Drosophila melanogaster, allows us to incorporate genetically encoded calcium indicators such as GCaMP1, to monitor neuronal activity, and to use sophisticated genetic manipulations for optogenetic or thermogenetic techniques to specifically activate identified neurons2-5. Use of a thermogenetic technique has led us to find critical neurons for feeding behavior (Flood et al., under revision). As a main part of feeding behavior, a Drosophila adult extends its proboscis for feeding6 (proboscis extension response; PER), responding to a sweet stimulus from sensory cells on its proboscis or tarsi. Combining the protocol for PER7 with a calcium imaging technique8 using GCaMP3.01, 9, I have established an experimental system, where we can monitor activity of neurons in the feeding center &#x2013; the suboesophageal ganglion (SOG), simultaneously with behavioral observation of the proboscis. I have designed an apparatus ("Fly brain Live Imaging and Electrophysiology Stage": "FLIES") to accommodate a Drosophila adult, allowing its proboscis to freely move while its brain is exposed to the bath for Ca2+ imaging through a water immersion lens. The FLIES is also appropriate for many types of live experiments on fly brains such as electrophysiological recording or time lapse imaging of synaptic morphology. Because the results from live imaging can be directly correlated with the simultaneous PER behavior, this methodology can provide an excellent experimental system to study information processing of neuronal networks, and how this cellular activity is coupled to plastic processes and memory.

Simultaneous Recording of Calcium Signals from Identified Neurons and Feeding Behavior of Drosophila melanogaster

The fruit fly, Drosophila melanogaster, extends its proboscis for feeding, responding to a sugar stimulus from its proboscis or tarsus. I have combined observations of the proboscis extension response (PER) with a calcium imaging technique, allowing us to monitor the activity of neurons in the brain, simultaneously with behavioral observation.

Belirlenen Nöronlar ve Beslenme Davranışı Kalsiyum sinyaller aynı anda kayıt Drosophila melanogaster</em

To study neuronal networks in terms of their function in behavior, we must analyze how neurons operate when each behavioral pattern is generated.  Thus, ...

Vertical T-maze Choice Assay for Arthropod Response to Odorants

Given the economic importance of insects and arachnids as pests of agricultural crops, urban environments or as vectors of plant and human diseases, various technologies are being developed as control tools. A subset of these tools focuses on modifying the behavior of arthropods by attraction or repulsion. Therefore, arthropods are often the focus of behavioral investigations. Various tools have been developed to measure arthropod behavior, including wind tunnels, flight mills, servospheres, and various types of olfactometers. The purpose of these tools is to measure insect or arachnid response to visual or more often olfactory cues. The vertical T-maze oflactometer described here measures choices performed by insects in response to attractants or repellents. It is a high throughput assay device that takes advantage of the positive phototaxis (attraction to light) and negative geotaxis (tendency to walk or fly upward) exhibited by many arthropods. The olfactometer consists of a 30 cm glass tube that is divided in half with a Teflon strip forming a T-maze. Each half serves as an arm of the olfactometer enabling the test subjects to make a choice between two potential odor fields in assays involving attractants. In assays involving repellents, lack of normal response to known attractants can also be measured as a third variable.

A vertical, T-maze olfactometer is described for assaying the behavioral response of arthropods. The olfactometer allows the experimenter to measure choices performed by test subjects when subjected to two potential odor fields. Both attraction to and repulsion from odorants can be measured with this device.

Koku için Arthropod Tepki için Dikey T-labirent Seçim Testi

Given the economic importance of insects and arachnids as pests of agricultural crops, urban environments or as vectors of plant and human diseases, ...

Measuring Spinal Presynaptic Inhibition in Mice By Dorsal Root Potential Recording In Vivo

Presynaptic inhibition is one of the most powerful inhibitory mechanisms in the spinal cord. The underlying physiological mechanism is a depolarization of primary afferent fibers mediated by GABAergic axo-axonal synapses (primary afferent depolarization). The strength of primary afferent depolarization can be measured by recording of volume-conducted potentials at the dorsal root (dorsal root potentials, DRP). Pathological changes of presynaptic inhibition are crucial in the abnormal central processing of certain pain conditions and in some disorders of motor hyperexcitability. Here, we describe a method of recording DRP in vivo in mice. The preparation of spinal cord dorsal roots in the anesthetized animal and the recording procedure using suction electrodes are explained. This method allows measuring GABAergic DRP and thereby estimating spinal presynaptic inhibition in the living mouse. In combination with transgenic mouse models, DRP recording may serve as a powerful tool to investigate disease-associated spinal pathophysiology. In vivo recording has several advantages compared to ex vivo isolated spinal cord preparations, e.g. the possibility of simultaneous recording or manipulation of supraspinal networks and induction of DRP by stimulation of peripheral nerves.

Measuring Spinal Presynaptic Inhibition in Mice By Dorsal Root Potential Recording In Vivo

GABAergic presynaptic inhibition is a powerful inhibitory mechanism in the spinal cord important for motor and sensory signal integration in spinal cord networks. Underlying primary afferent depolarization can be measured by recording of dorsal root potentials (DRP). Here we demonstrate a method of in vivo recording of DRP in mice.

Dorsal Kök Potansiyel Kayıt By Farelerde Spinal Presinaptik Engellenme Ölçme<em&gt; In Vivo</em

Presynaptic inhibition is one of the most powerful inhibitory mechanisms in the spinal cord. The underlying physiological mechanism is a depolarization of ...

A Procedure for Implanting a Spinal Chamber for Longitudinal In Vivo Imaging of the Mouse Spinal Cord

Studies in the mammalian neocortex have enabled unprecedented resolution of cortical structure, activity, and response to neurodegenerative insults by repeated, time-lapse in vivo imaging in live rodents. These studies were made possible by straightforward surgical procedures, which enabled optical access for a prolonged period of time without repeat surgical procedures. In contrast, analogous studies of the spinal cord have been previously limited to only a few imaging sessions, each of which required an invasive surgery. As previously described, we have developed a spinal chamber that enables continuous optical access for upwards of 8 weeks, preserves mechanical stability of the spinal column, is easily stabilized externally during imaging, and requires only a single surgery. Here, the design of the spinal chamber with its associated surgical implements is reviewed and the surgical procedure is demonstrated in detail. Briefly, this video will demonstrate the preparation of the surgical area and mouse for surgery, exposure of the spinal vertebra and appropriate tissue debridement, the delivery of the implant and vertebral clamping, the completion of the chamber, the removal of the delivery system, sealing of the skin, and finally, post-operative care. The procedure for chronic in vivo imaging using nonlinear microscopy will also be demonstrated. Finally, outcomes, limitations, typical variability, and a guide for troubleshooting are discussed.

A Procedure for Implanting a Spinal Chamber for Longitudinal In Vivo Imaging of the Mouse Spinal Cord

In this video, we describe a procedure for implanting a chronic optical imaging chamber over the dorsal spinal cord of a live mouse. The chamber, surgical procedure, and chronic imaging are reviewed and demonstrated.

Boyuna için bir Spinal Odası implantasyon için bir Prosedürü<em&gt; İn Vivo</em&gt; Fare Omurilik Görüntüleme

Studies in the mammalian neocortex have enabled unprecedented resolution of cortical structure, activity, and response to neurodegenerative insults by ...

Quantifying Fish Swimming Behavior in Response to Acute Exposure of Aqueous Copper Using Computer Assisted Video and Digital Image Analysis

Behavioral responses of aquatic organisms to environmental contaminants can be precursors of other effects such as survival, growth, or reproduction. However, these responses may be subtle, and measurement can be challenging. Using juvenile white sturgeon (Acipenser transmontanus) with copper exposures, this paper illustrates techniques used for quantifying behavioral responses using computer assisted video and digital image analysis. In previous studies severe impairments in swimming behavior were observed among early life stage white sturgeon during acute and chronic exposures to copper. Sturgeon behavior was rapidly impaired and to the extent that survival in the field would be jeopardized, as fish would be swept downstream, or readily captured by predators. The objectives of this investigation were to illustrate protocols to quantify swimming activity during a series of acute copper exposures to determine time to effect during early lifestage development, and to understand the significance of these responses relative to survival of these vulnerable early lifestage fish. With mortality being on a time continuum, determining when copper first affects swimming ability helps us to understand the implications for population level effects. The techniques used are readily adaptable to experimental designs with other organisms and stressors.

Measuring the impacts of environmental contaminants on fish behavior is often subjective and challenging particularly when dealing with sublethal endpoints. We describe methods including video technology to quantify swimming behavior of early life stage white sturgeon (Acipenser transmontanus) during and after 96 hr acute exposures to various concentrations of copper.

Bilgisayar Destekli Video ve Dijital Görüntü Analizi Sulu Bakır Akut Maruz Cevabı Balık Yüzme Davranışı nicel

Behavioral responses of aquatic organisms to environmental contaminants can be precursors of other effects such as survival, growth, or reproduction.  ...

Insect-machine Hybrid System: Remote Radio Control of a Freely Flying Beetle (Mercynorrhina torquata)

The rise of radio-enabled digital electronic devices has prompted the use of small wireless neuromuscular recorders and stimulators for studying in-flight insect behavior. This technology enables the development of an insect-machine hybrid system using a living insect platform described in this protocol. Moreover, this protocol presents the system configuration and free flight experimental procedures for evaluating the function of the flight muscles in an untethered insect. For demonstration, we targeted the third axillary sclerite (3Ax) muscle to control and achieve left or right turning of a flying beetle. A thin silver wire electrode was implanted on the 3Ax muscle on each side of the beetle. These were connected to the outputs of a wireless backpack (i.e., a neuromuscular electrical stimulator) mounted on the pronotum of the beetle. The muscle was stimulated in free flight by alternating the stimulation side (left or right) or varying the stimulation frequency. The beetle turned to the ipsilateral side when the muscle was stimulated and exhibited a graded response to an increasing frequency. The implantation process and volume calibration of the 3 dimensional motion capture camera system need to be carried out with care to avoid damaging the muscle and losing track of the marker, respectively. This method is highly beneficial to study insect flight, as it helps to reveal the functions of the flight muscle of interest in free flight.

Insect-machine Hybrid System: Remote Radio Control of a Freely Flying Beetle Mercynorrhina torquata

This protocol describes the process of constructing an insect-machine hybrid system and carrying out wireless electrical stimulation of the flight muscles required to control the turning motion of a flying insect.

Böcek-makine Hibrid Sistem: Serbest Uçan Beetle Uzaktan Radyo Kontrol (<em&gt; Mercynorrhina torquata</em&gt;)

The rise of radio-enabled digital electronic devices has prompted the use of small wireless neuromuscular recorders and stimulators for studying in-flight ...

Assays to Detect UV-reflecting Structures and Determine their Importance in Mate Preference using the Sailfin Molly Poecilia latipinna

Many organisms use cues and signals beyond human sensitivity during social interactions. It is important to take into account how organisms perceive their worlds when trying to understand their behavior and ecology. Sensitivity to the ultraviolet spectrum (UV; 300 - 400 nm) is found across multiple genera of birds, fish, reptiles, amphibians, and even mammals. This protocol describes a technique for examining organisms for the presence of UV-reflecting structures and a method for testing whether these cues are used as social signals in the context of mate choice. A spectrophotometer is used to detect the presence of UV reflectance and variation in reflective intensity between individuals and sexes. An example of this technique is presented in which a dichotomous mate choice test exposes sexually receptive individuals to opposite sex individuals whose visual appearance can be manipulated by filters that either transmit full spectrum or block UV wavelengths. This system allowed for the determination that female, but not male, sailfin mollies (Poecilia latipinna) were using UV markings as part of their mating decisions. These types of studies serve to expand our knowledge of the range of organisms that utilize UV and provide insight into how UV plays a role in their lives.

Assays to Detect UV-reflecting Structures and Determine their Importance in Mate Preference using the Sailfin Molly Poecilia latipinna

This protocol outlines the use of spectrophotometry to detect ultraviolet-reflecting structures on organisms (in this example, the sailfin molly Poecilia latipinna) and describes dichotomous choice tests for fish that allow inferences to be made on the role of ultraviolet cues during mate selection.

Tahliller UV yansıtan Yapıları Algılama ve Sailfin Molly kullanarak Mate Tercihi kendi Önemi belirleme<em&gt; Poecilia latipinna</em

Many organisms use cues and signals beyond human sensitivity during social interactions. It is important to take into account how organisms perceive their ...