Name: long-term video tracking of cohoused aquatic animals: a case study of the daily locomotor activity of the norway lobster (nephrops norvegicus)
Uploaded: 2019-04-08T13:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Long-term Video Tracking of Cohoused Aquatic Animals: A Case Study of the Daily Locomotor Activity of the Norway Lobster Nephrops norvegicus at JoVE.com

Los autores agradecemos a la Dr. Joan B. empresa que financió la publicación de este trabajo. También, los autores están agradecidos a los técnicos de la zona de acuario experimental en el Instituto de Ciencias del mar de Barcelona (ICM-CSIC) por su ayuda durante el trabajo experimental.
Este trabajo fue financiado por el proyecto RITFIM (CTM2010-16274; investigador principal: J. Aguzzi) fundada por el Ministerio de ciencia e innovación (MICINN) y la concesión de TIN2015-66951-C2-2-R por el Ministerio de economía y competitividad.

La especie utilizada en este estudio no es una especie en peligro de extinción o protegida. Experimentos de laboratorio y muestreo habían seguido la legislación española y normativa (ICM-CSIC) institucional interna en materia de bienestar animal. Muestreo de animales se realizó con el permiso de la autoridad local (Generalitat de Catalunya).
1. animal mantenimiento y muestreo
Nota: El siguiente protocolo se basa en la suposición de que los inves...

Los resultados de rendimiento y representante obtenidos con el protocolo de seguimiento de video confirman su validez para la investigación aplicada en el campo del comportamiento animal, con un enfoque específico en modulación social y los ritmos circadianos de los animales cohoused. La eficiencia de la detección de animales (69%) y la exactitud de la discriminación de la etiqueta (89,5%) junto con las características de comportamiento (es decir, velocidad de movimiento) de las especies objetivo utilizadas aquí s...

En los últimos años, seguimiento automatizado basado en imágenes ha proporcionado conjuntos de datos muy precisa que pueden utilizarse para explorar las preguntas básicas en ecología y comportamiento de las disciplinas1. Estos conjuntos de datos pueden utilizarse para el análisis cuantitativo del comportamiento animal2,3. Sin embargo, cada metodología de imagen utilizado para el seguimiento de los animales y la evaluación de comportamiento tiene sus fortalezas y limitaciones. En protocolos de seguimiento basado en imágenes que utilizan información espacial de fotogramas anteriores en una película para rastrear animales4,5,6, se pueden introducir errores cuando se cruzan dos animales. Estos errores son generalmente irreversibles y propagan a través del tiempo. A pesar de los avances computacionales que reducen o casi eliminan este problema5,7, estas técnicas aún necesitan entornos experimentales homogéneos para el seguimiento y la identificación precisa de los animales.
El empleo de las marcas que se pueden identificar únicamente en animales evita estos errores y permite el seguimiento a largo plazo de los individuos identificados. Marcadores utilizados (p. ej., códigos de barras y códigos QR) existen en la industria y el comercio y pueden ser identificados mediante técnicas de visión de computadora conocido, como aumentada realidad (p. ej.,8de ARTag) y calibración de la cámara (p. ej., CALTag9 ). Animales marcados previamente se han utilizado para estudios de comportamiento de alto rendimiento en diferentes especies animales, por ejemplo,3 de hormigas o abejas10, pero algunos de estos sistemas anteriores no están optimizados para el reconocimiento de etiquetas aisladas3.
El protocolo de seguimiento presentado en este papel es especialmente adecuado para el seguimiento de animales en imágenes de un canal, como el infrarrojo (IR) luz o luz monocromática (en particular, usamos la luz azul). Por lo tanto, el método desarrollado no utiliza señales de color, siendo también aplicable a otros ámbitos donde hay restricciones en la iluminación. Además, utilizamos etiquetas personalizadas diseñadas para no para molestar a las langostas y, al mismo tiempo, permite la grabación con cámaras de bajo costo. Por otra parte, el método utilizado aquí es basado en detección de etiqueta independiente de la estructura (es decir., el algoritmo reconoce la presencia de cada etiqueta de la imagen independientemente de la trayectoria anterior). Esta característica es importante en aplicaciones donde los animales pueden ser temporalmente ocluidos, o trayectorias animales pueden intersectar.
El diseño de la etiqueta permite su uso en los diferentes grupos de animales. Una vez que se establecen los parámetros del método, podría ser transferido para enfrentar otros problemas de seguimiento de animales sin la necesidad de entrenamiento de un clasificador específico (otros crustáceos y gasterópodos). Las principales limitaciones de la exportación el protocolo son el tamaño de la etiqueta y la necesidad de apego a los animales (que lo hace no apto para pequeños insectos, como moscas, abejas, etc.) y el 2D para el movimiento animal. Esta restricción es importante, dado que el método propuesto asume que el tamaño de la etiqueta se mantiene constante. Un animal que se mueve libremente en un ambiente 3D (por ejemplo, peces) mostraría tamaños de etiqueta distinta dependiendo de su distancia a la cámara.
El propósito de este protocolo es proporcionar una metodología fácil de usar para el seguimiento de animales marcados múltiples durante un largo período de tiempo (días o semanas) en un contexto 2D. El enfoque metodológico se basa en el uso de hardware y software de código abierto. Software libre y de código abierto permite adaptaciones, modificaciones y redistribución libre; por lo tanto, el software generado mejora a cada paso11,12.
El protocolo aquí presentado se centra en un laboratorio para realizar el seguimiento y evaluar la actividad locomotriz de cuatro animales acuáticos en un tanque durante 5 días. Los archivos de vídeo grabados desde una imagen Time-lapse de 1 s y compilados en un video de 20 fotogramas por segundo (1 día grabado ocupa aproximadamente 1 hora de video). Videos todas las grabaciones son automáticamente posprocesamiento para obtener posiciones de animales, aplicación de algoritmos y métodos de visión de computadora. El protocolo permite obtener grandes cantidades de datos, evitar su anotación manual, que ha demostrado ser mucho tiempo y laborioso en anteriores trabajos experimentales13de seguimiento.
Utilizamos la cigala (Nephrops norvegicus) para el estudio de caso; así, ofrecemos condiciones de laboratorio específicos para mantenerlos. Langostas realizan ritmos de aparición de madriguera bien estudiados que están bajo el control del reloj circadiano14,15, y cuando cohoused, forman la jerarquía de dominación16,17. Por lo tanto, el modelo presentado aquí es un buen ejemplo para los investigadores interesados en la modulación social de comportamiento con un enfoque específico en los ritmos circadianos.
La metodología presentada aquí se reproduce fácilmente y se puede aplicar a otras especies si existe la posibilidad de distinguir entre los animales con las etiquetas individuales. Los requisitos mínimos para este enfoque en el laboratorio de reproducción () son habitaciones isotérmicas para la configuración experimental; (ii) un suministro continuo de agua; (iii) mecanismos de control de temperatura de agua; (iv) un sistema de control de la luz; (v) una cámara USB y un ordenador estándar.
En este protocolo, utilizamos Python18 y OpenCV19 (Open fuente Computer Vision Library). Confiamos en la rápida y comúnmente aplicadas operaciones (tanto en términos de implementación y ejecución), como fondo resta20 y la imagen umbral21,22.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:860px;" width="860">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Tripod 475</td>
			<td style="width:113px;">Manfrotto</td>
			<td style="width:123px;">A0673528</td>
			<td style="width:307px;">Discontinued</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Articulated Arm 143</td>
			<td style="width:113px;">Manfrotto</td>
			<td style="width:123px;">D0057824</td>
			<td>Discontinued</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Camera USB 2.0 uEye LE</td>
			<td style="width:113px;">iDS</td>
			<td style="width:123px;">UI-1545LE-M</td>
			<td>https://en.ids-imaging.com/store/products/cameras/usb-2-0-cameras/ueye-le.html</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:23px;width:317px;">Fish Eye Len C-mount f=6mm/F1.4</td>
			<td style="width:113px;">Infaimon</td>
			<td style="width:123px;">Standard Optical&#160;</td>
			<td style="width:307px;">https://www.infaimon.com/es/estandar-6mm</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:317px;">Glass Fiber Tank 1500x700x300 mm</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td style="width:307px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Black Felt Fabric</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Wood Structure Tank</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>5 Wood Strips 50x50x250 mm</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Wood Structure Felt Fabric</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>10 Wood Strips 25x25x250 mm</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Stainless Steel Screws</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>As many as necessary for fix wood strips structures</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">PC</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>2-cores CPU, 4GB RAM, 1 GB Graphics, 500 GB HD</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">External Storage HDD</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>2 TB capacity desirable</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">iSPY Sotfware for Windows PC</td>
			<td style="width:113px;">iSPY</td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>https://www.ispyconnect.com/download.aspx</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Zoneminder Software Linux PC</td>
			<td style="width:113px;">Zoneminder</td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>https://zoneminder.com/</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">OpenCV 2.4.13.6 Library</td>
			<td style="width:113px;">OpenCV</td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>https://opencv.org/</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Python 2.4</td>
			<td style="width:113px;">Python</td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>https://www.python.org/</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Camping Icebox</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Plastic Tray</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Cyanocrylate Gel</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>To glue tag&#8217;s&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">1 black PVC plastic sheet (1 mm thickness)</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>Tag&#39;s construction</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">1 white PVC plastic sheet (1 mm thickness)</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>Tag&#39;s construction</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">4 Tag&#8217;s &#216; 40 mm</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>Maked with black &#38; white PVC plastic sheet</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">3 m Blue Strid Led Ligts (480 nm)</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td style="width:307px;">Waterproof as desirable</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">3 m IR Strid Led Ligts (850 nm)</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td style="width:307px;">Waterproof as desirable</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">6m&#160; Methacrylate Pipes &#216; 15 mm</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td style="width:307px;">Enclosed Strid Led</td>
		</tr>
		<tr height="23">
			<td height="23" style="height:23px;width:317px;">4 PVC Elbow&#160; 45o &#216; 63 mm</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td style="width:307px;">Burrow construction</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">3 m Flexible PVC Pipe &#216; 63 mm</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td style="width:307px;">Burrow construction</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">4 PVC Screwcap &#216; 63 mm</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td style="width:307px;">Burrow construction</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">4 O-ring &#216; 63 mm</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td style="width:307px;">Burrow construction</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">4 Female PVC socket glue / thread &#216; 63 mm</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td style="width:307px;">Burrow construction</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">10 m DC 12V Electric Cable</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Ligt Power Supply DC 12V 300 w</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:317px;">MOSFET, RFD14N05L, N-Canal, 14 A, 50 V, 3-Pin, IPAK (TO-251)</td>
			<td>RS Components</td>
			<td>325-7580</td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:317px;">Diode, 1N4004-E3/54, 1A, 400V, DO-204AL, 2-Pines</td>
			<td>RS Components</td>
			<td>628-9029</td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Fuse Holder</td>
			<td>RS Components</td>
			<td>336-7851</td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">2 Way Power Terminal 3.81mm</td>
			<td>RS Components</td>
			<td>220-4658</td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Capacitor 220 &#181;F 200 V</td>
			<td>RS Components</td>
			<td>440-6761</td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Resistance 2K2 7W</td>
			<td>RS Components</td>
			<td>485-3038</td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Fuse 6.3x32mm 3A</td>
			<td>RS Components</td>
			<td>413-210</td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Arduino Uno Atmel Atmega 328 MCU board</td>
			<td>RS Components</td>
			<td>715-4081</td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">Prototipe Board CEM3,3 orific.,RE310S2</td>
			<td>RS Components</td>
			<td>728-8737</td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:317px;">DC/DC converter,12Vin,+/-5Vout 100mA 1W</td>
			<td>RS Components</td>
			<td>689-5179</td>
			<td>Light Control Mechanism</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">2 SERA T8 blue moonlight fluorescent bulb 36 watts</td>
			<td style="width:113px;">SERA</td>
			<td style="width:123px;"></td>
			<td>Discontinued / Light isolated facility</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

long-term video tracking of cohoused aquatic animals: a case study of the daily locomotor activity of the norway lobster (nephrops norvegicus)

Presentamos un protocolo relacionado con una técnica de seguimiento de vídeo basada en el fondo y umbral de imagen que hace posible un seguimiento individual de animales cohoused. Probamos la rutina de rastreo con cuatro cohoused cigalas (Nephrops norvegicus) bajo condiciones de luz-oscuridad durante 5 días. Las langostas habían sido marcadas individualmente. El montaje experimental y las técnicas de seguimiento utilizadas se basan totalmente en el software de código abierto. La comparación de la salida de rastreo con un detector manual indica que las langostas fueron correctamente detectados 69% de las veces. Entre las langostas correctamente detectadas, sus etiquetas individuales fueron correctamente identificados 89.5% de las veces. Teniendo en cuenta el tipo de marco utilizado en el protocolo y la tasa de movimiento de las langostas, el rendimiento de seguimiento video tiene una buena calidad, y el representante resultados apoyan la validez del protocolo en la producción de valiosos datos para necesidades de investigación (individual ocupación de espacio o patrones de actividad locomotor). El protocolo presentado aquí puede ser fácilmente modificado para requisitos particulares y por lo tanto, es transferible a otras especies donde el seguimiento individual de los especímenes en un grupo puede ser valioso para responder a preguntas de investigación.

Se construyó manualmente un subconjunto de los datos experimentales para validar el análisis automatizado de video. Un tamaño de muestra de 1.308 marcos con un nivel de confianza del 99% (que es una medida de seguridad que muestra si la muestra refleja con precisión la población, dentro de su margen de error) y un margen de error del 4% (que es un porcentaje que describe cómo cerrar el respuesta que dio la muestra es el valor real de la población) fue seleccionado al azar, y realiz...

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Long-term Video Tracking of Cohoused Aquatic Animals: A Case Study of the Daily Locomotor Activity of the Norway Lobster Nephrops norvegicus

Aquí presentamos un protocolo para el seguimiento individual de animales durante un largo período de tiempo. Utiliza visión por computadora métodos para identificar un conjunto de etiquetas manualmente construidas mediante un grupo de langostas como caso de estudio, al mismo tiempo proporcionando información sobre cómo casa, manipulan y marcan las langostas.

Seguimiento a largo plazo del vídeo de animales acuáticos Cohoused: un estudio de caso de la actividad locomotriz de la langosta Noruega (Nephrops norvegicus)

We present a protocol related to a video-tracking technique based on the background subtraction and image thresholding that makes it possible to ...

Este protocolo permite la automatización del seguimiento de múltiples animales. Usando una etiqueta simple para identificar a cada animal una herramienta de análisis de ID para detectar las etiquetas. Este protocolo reduce significativamente el número de horas necesarias para analizar las grabaciones de vídeo utilizando datos leskey.para estimar las terminaciones más precisas de los estudios experimentales. Los animales en otros entornos que pueden ser etiquetados de manera similar pueden ser rastreados con protocolos similares que proporcionan aplicación en cronobiología, ecología, investigación viral o neurociencia. Hemos proporcionado el diseño de hardware y el lenguaje de programación de código abierto y proporcionamos un modelo que recomendamos que los usuarios adopten en los protocolos para aprender el lenguaje de programación Python.Para construir una etiqueta para el animal objetivo, primero corte cuatro círculos de 40 milímetros de diámetro de la hoja de plástico negro, y dos triángulos equiláteros de 26 milímetros y dos círculos de 26 milímetros de diámetro de una hoja de PVC de plástico blanco. Marque el centro de un triángulo blanco y un círculo blanco. Y hacer un agujero de 10 milímetros en cada marca.A continuación, pegue una forma blanca en el centro de cada uno de los cuatro círculos negros. Para configurar el área experimental, coloque LOS LED de tiempo oscuro infrarrojos en el tanque. Mantenga las luces infrarrojas encendidas en todo momento.A continuación, coloque luces LED de tiempo de luz azul en un tanque de fibra de vidrio modificado que contenga arena y cuatro madrigueras flexibles de tubos de PVC, y conecte las luces a un aparato para administrar el período fotográfico. Una vez colocadas todas las luces, coloque la entrada de agua de mar fría en una esquina del tanque, con la salida correspondiente en la esquina opuesta. Compruebe que la entrada de agua de mar esté configurada a un caudal de unos 4 litros por minuto.Rodee la cámara con una cortina negra para proporcionar un aislamiento completo de la luz externa. Coloque el trípode equipado con la cámara web a un lado de la arena experimental, con la cámara 130 centímetros por encima y en el centro de la arena experimental. Conecte la cámara a un ordenador fuera de la cortina y ajuste los parámetros de la grabación de vídeo de acuerdo con las características de la especie, asegurándose de crear una marca de tiempo, incluida la fecha en el vídeo de lapso de tiempo, para una puntuación de comportamiento final.Para etiquetar a los animales, agregue agua Celsius de 7 grados a una nevera con compartimentos sumergidos y coloque 4 langostas en 4 compartimentos separados. Después de permitir que las langostas se aclimaten durante unos 30 minutos, transfiera una langosta a una bandeja de hielo triturado durante cinco minutos, y use papel absorbente para secar la parte superior del cefalotórax de la langosta inmovilizada. Coloque una gota de pegamento de secado rápido en el caparazón seco y presione la etiqueta sobre el pegamento durante unos 20 segundos, hasta que el pegamento se endurezca.Luego devuelva la langosta a su compartimiento en la nevera, y etiquete los otros tres animales de la misma manera. Cuando todas las langostas hayan sido etiquetadas, coloque las langostas de nuevo en su celda durante 24 horas. Al día siguiente, utilice la misma nevera para transferir las langostas de la instalación de aclimatación a la cámara experimental, e inicie la grabación de video.Ejecute los pasos de etiquetado y transferencia en condiciones de luz roja para evitar daños radiales a la langosta para los receptores. Es posible que otras especies de agua o especies terrestres no necesiten este cuidado. A continuación, obtener una imagen de fondo promediada de cinco minutos de vídeo o de los 100 fotogramas iniciales antes de introducir a los animales uno por uno en el tanque de experimentación dentro de sus respectivos compartimentos de agua, y esperar a que las langostas salgan de sus compartimentos.Del número total de animales contados en este experimento representativo, el 79 por ciento de las detecciones de animales fueron correctamente igualadas por el programa, y el 89,5 por ciento de las etiquetas fueron identificadas correctamente. Solo el 3,8 por ciento de las etiquetas se clasificaron incorrectamente. Pero el 6,6 por ciento restante corresponde a falsos positivos.Después de completar un análisis de vídeo específico, los datos de posiciones obtenidas se pueden utilizar para evaluar los diferentes patrones de comportamiento de las langostas. Por ejemplo, el trazado del mapa de ocupación de espacio, utilizando una estimación de densidad kernal bidimensional con un eje alineado por el kernal normal variato evaluado en una cuadrícula cuadrada, permite que las áreas en las que las langostas pasan un porcentaje más alto de su tiempo se representen con gráficas de alta intensidad de color. Los ritmos de actividad diaria de las langostas también se pueden trazar como milímetros cubiertos a intervalos de diez minutos a lo largo del tiempo.Es importante mantener las especificaciones exactas en términos de tamaño y forma y ejecutar siempre el paso de análisis en búfer sin interfaz de usuario. El modelo de análisis de imágenes se puede ampliar para examinar componentes específicos de los crustáceos para ayudar a mejorar el estudio conductual en términos de interacciones con animales. Estas complejas interacciones sociales animales se producen de manera similar en un entorno real que permite el estilo y aspectos importantes de la investigación biológica con alguna aplicación para la ecología y la neurociencia.

Research

JoVE Journal

Environment

Long-term Video Tracking of Cohoused Aquatic Animals: A Case Study of the Daily Locomotor Activity of the Norway Lobster (Nephrops norvegicus)

Determination of Microbial Extracellular Enzyme Activity in Waters, Soils, and Sediments using High Throughput Microplate Assays

Determinación de la actividad enzimática extracelular microbiana en aguas, suelos y sedimentos de los que utilizan y alto rendimiento de microplacas Ensayos

Much of the nutrient cycling and carbon  processing in natural environments occurs through the activity of extracellular  enzymes released by ...

Investigación

Medio ambiente

Modifying the Bank Erosion Hazard Index (BEHI) Protocol for Rapid Assessment of Streambank Erosion in Northeastern Ohio

Modifying the Bank Erosion Hazard Index BEHI Protocol for Rapid Assessment of Streambank Erosion in Northeastern Ohio

Modificación del índice (BEHI) Protocolo de riesgo de erosión Banco de Evaluación Rápida de Streambank Erosión en el noreste de Ohio

Understanding the source of pollution in a stream is vital to preserving, restoring, and maintaining the stream&#8217;s function and habitat it provides. ...

The Use of an Automated System (GreenFeed) to Monitor Enteric Methane and Carbon Dioxide Emissions from Ruminant Animals

The Use of an Automated System GreenFeed to Monitor Enteric Methane and Carbon Dioxide Emissions from Ruminant Animals

El uso de un sistema automatizado (Magnetovisor Verde) para supervisar entérica de metano y dióxido de carbono Las emisiones de los rumiantes

Ruminant animals (domesticated or wild) emit methane (CH4) through enteric fermentation in their digestive tract and from decomposition of manure during ...

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Método alternativo de Extracción de otolitos de esturión

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Experimental Protocol for Examining Behavioral Response Profiles in Larval Fish: Application to the Neuro-stimulant Caffeine

Protocolo experimental para examinar los perfiles de respuesta conductual en peces larvales: aplicación a la Neuro-estimulantes cafeína

Fish models and behaviors are increasingly used in the biomedical sciences; however, fish have long been the subject of ecological, physiological and ...

Combining Eye-tracking Data with an Analysis of Video Content from Free-viewing a Video of a Walk in an Urban Park Environment

Combinando los datos de seguimiento ocular con un análisis de contenido de vídeo de la visualización gratuita de un vídeo de un paseo en un entorno de parque urbano

As individuals increasingly live in cities, methods to study their everyday movements and the data that can be collected becomes important and valuable. ...