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.

El Comité de Cuidado de Animales de la Universidad de Ottawa ha aprobado el protocolo experimental, que delinea los procedimientos de seguridad para el personal que trabaja con las abejas. 1. Prueba de Preparación para el Medio Ambiente <ol><li> Preparar un espacio vacío (habitación aislada, o de pantalla de metal cubierto jaula de vuelo) de 2 mx 2 mx 2 m. NOTA: Si la habitación es elegido como el espacio de la prueba, asegúrese de que las abejas no pueden escapar a través de las ventanas, espacios debajo de las puertas, y los conductos de intercambio de aire. </li><li> Añadir pequeños puntos de entrada (por ejemplo, agujeros aprox. 2 cm de diámetro) a la jaula de vuelo, donde las abejas pueden entrar y salir del espacio de pruebas sin obstrucción. Diseñar un mecanismo para bloquear los puntos de acceso para mantener las abejas fuera del espacio de las pruebas durante los periodos reservados para el mantenimiento y configuración del equipo. NOTA: Se utiliza Bombus impatiens trabajadores Cresson. </li><li> Conecte una o dos cajas de colonias para la prueba en el espacio utilizando un conector. Asegúrese de que una abeja muerta no puede block el conector. NOTA: En este caso, utilizar dos tipos de conexión de estructuras: una estructura de madera &quot;puente&quot; con una cubierta superior de vidrio, y un tubo de malla de alambre. Son fáciles de limpiar y que proporcionan tracción para las abejas. </li><li> Coloque dos soportes de flores artificiales dentro de la prueba en el espacio. <ol><li> Coloque los tenedores de flores en el centro de la prueba en el espacio, o adjuntarlas a la pared. </li><li> Conecte un lector de RFID &quot;cabeza 2k6&quot; a la parte superior de la parte de cilindro de la flor artificial usando cinta adhesiva (ver Figura 1 para el posicionamiento). Use un soporte de madera de 1,2 m de altura a la que adjuntar flores artificiales. NOTA: La parte superior del stand debe ofrecer un mecanismo de unión donde las flores artificiales pueden conectarse. Véase la Figura 2 para un dibujo esquemático </li></ol></li><li> Añadir de alta frecuencia (min. 200 Hz) lámparas fluorescentes para iluminar adecuadamente la prueba en el espacio. Use un balasto electrónico de alta frecuencia para asegurarse de que ligparpadeo ht está por encima de parpadeo visual umbral de fusión abejorros &#39;6. NOTA: En este caso, el uso de 12 bombillas fluorescentes que producen la luz del día cerca de 1.200 lux de intensidad de luz para un espacio de 2 x 2 x 2 m. </li></ol><img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg" /> Figura 1. Diseño Flor Artificial RFID. Diagrama esquemático de la flor artificial RFID utilizada en el Experimento 1. El lector RFID descansaba en la parte superior del cilindro abierto por el centro de la flor. Patrones y posiciones estímulos: a. periférica concéntrica, b. centro-concéntrico, c. periférica radial y d. -radial central. Esta cifra ha sido modificado desde Orbán et al. 11. <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" /> <strong&gt; Figura 2. Estímulo soporte de exhibición. Un dibujo esquemático que muestra el diseño del stand de estímulo flor artificial, y clip de sujeción. El clip de sujeción está pegado a la flor artificial y se utiliza para conectar y desconectar rápidamente los estímulos hacia y desde las gradas estímulos. Esta configuración se utilizó en el experimento de vídeo sensible al movimiento. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta cifra.</a> 2. Bumblebee Colonia Preparación <ol><li> A la llegada de las colonias ordenados comercialmente, conecte el cuadro de colonia a la jaula de vuelo. </li><li> Proporcionar polen (recogido por las abejas a partir de una variedad de plantas) y azúcar-agua (1: 1 en volumen) ad libitum hasta el inicio de las sesiones de prueba. <ol><li> Hervir 1 L de agua, y mezclar en el mismo volumen de azúcar para crear la solución de azúcar-agua. </li><li> Compra el polen de un apicultor o el comproveedor comercial de colonias de abejorros. Moler el polen con un mortero, y mezclar con la miel y el agua (según sea necesario) para convertirlo en una pasta húmeda. </li></ol></li><li> Una vez que comienza el experimento, proporcionar 15-40 ml de agua con azúcar (cantidad proporcional al tamaño de la colonia) diarias. Continuar ofreciendo polen ad libitum. Ajuste la cantidad de agua de azúcar de acuerdo con los niveles de almacenamiento en los potes de miel. NOTA: Mantener los niveles de almacenamiento de alimentos de bajo proporciona un incentivo para que los trabajadores abandonan el nido a buscar más comida. </li><li> Permitir que las abejas entren en el entorno de pruebas a través de la estructura del conector, como se describe en el paso 1.3. NOTA: Las abejas se mueven libremente entre el nido y el entorno de pruebas a lo largo del experimento. </li></ol> 3. Preparación de la observación de identificación por radio frecuencia <ol><li> Comience pegando etiquetas RFID en el tórax de los trabajadores tan pronto como llegue a la colonia, y continuará durante todo el experimento, como nuevo trabajoERS emergen. </li><li> Pegado Técnica <ol><li> Coloque todos los trabajadores de los contenedores individuales durante el marcado inicial. Enfriar los trabajadores durante aproximadamente 1 hora en la nevera (aproximadamente 7 ° C) para frenarlos. NOTA: El enfriamiento trabajadores antes de etiquetado ayuda a hacer colonias agresivos más manejable. Esto minimiza el riesgo de picaduras. </li><li> Utilizando el aparato de marcado y pegamento no tóxico (proporcionado por el proveedor de etiquetas), fije la etiqueta RFID en el tórax del trabajador. Las etiquetas RFID de pegamento a los trabajadores a medida que surgen, mientras que todavía están en la etapa inexperto (antes de que sean capaces de volar). </li><li> Esperar un mínimo de 10 min antes de colocar el trabajador de vuelta en la colonia para asegurar la etiqueta RFID no puede ser eliminado por el trabajador. </li></ol></li><li> Deshágase de los trabajadores que no fueron etiquetados durante su etapa inexperto, o trabajadores que han perdido sus etiquetas RFID (como se ve por los residuos de pegamento o un parche de calvicie en el tórax). NOTA: Estas abejas pueden tener experiencia tenía outside la colonia. </li><li> Software RFID Reader <ol><li> Utilice un ordenador personal (PC) para configurar el software de lector de RFID. Cambiar el formato de fecha del sistema operativo para hh aaaa-mm-dd: mm: ss para asegurar los datos RFID descargados están codificados correctamente. Ajuste el programa suministrado con los lectores de RFID que usan lenguaje de programación C ++ para permitir la exportación de los datos en el lector RFID como valores separados por comas (CSV). </li><li> Conecte el lector de RFID al ordenador mediante un conector RS-232 a USB. Descargue los datos para el lector RFID periódicamente, antes de que el lector llega a la capacidad de almacenamiento (hasta 32.000 registros). Utilice lectores RFID hasta la fecha, la hora y una cadena única de trece carácter asociado a cada etiqueta grabar. Importar el archivo CSV descargado en un sistema de gestión de base de datos relacional (RDBMS). </li></ol></li></ol> 4. Preparación de la flor artificial para los lectores RFID <ol><li> Compra azul y amarillo arcilla hornear en una tienda de artesanía local. </li><li> Crear un blue cilindro con un diámetro de 1,5 cm, y se corta un 1,5 cm x 3 cm agujero en el lado. NOTA: El agujero en el lado del cilindro servirá como el receptáculo para el lector RFID. </li><li> Crear un cono azul con un diámetro de 8 cm en un extremo, y 1,5 cm en el otro extremo. </li><li> Combinar el cilindro y el cono. </li><li> Crear un 20 cm de largo y 0,5 cm de ancho hebra de arcilla amarilla. </li><li> Cortar la hebra amarilla a tamaño, y trabajar en el cono azul y el cilindro. NOTA: formas radiales requerirán 5 cm de largo de líneas rectas y formas concéntricas requerirán líneas circulares largas 4-8 cm. </li><li> Hornee arcilla a 130 ° F hasta que esté completamente endurecida. </li></ol> 5. Preparación de la observación de movimiento sensible de grabación de vídeo <ol><li> Comience pegando etiquetas numéricas de plástico de colores para el tórax de las abejas obreras, tan pronto como llegue a la colonia, y continuará durante todo el experimento como nuevos trabajadores emergen. </li><li> Retire todos los trabajadores durante el Taggi inicialng sesión para asegurar que cada individuo recibe una etiqueta de número. Coloque los trabajadores de espalda en la colonia inmediatamente después de la marcación. NOTA: A diferencia de las etiquetas de RFID, etiquetas numéricas son más difíciles para los trabajadores para eliminar. </li><li> Como surgen nuevos trabajadores, etiquetarlas, mientras que todavía se Callow. Etiquetado frecuencia varía con el estado del ciclo de colonia, pero el promedio es de cerca de 7-10 trabajadores cada 2-3 días. Deshágase de los trabajadores que no fueron etiquetados durante su etapa inexperto porque ya no pueden ser flor ingenuo. </li><li> Sistema de etiquetado más trabajadores de los números de las etiquetas disponibles NOTA: Si el experimento se prolonga durante un período de meses y varias colonias están involucrados, hay una buena probabilidad de que el número de etiquetas disponibles se agoten. Hay alrededor de 7 colores de etiquetas distinguibles, cada uno numerado del 1 al 99 que permiten hasta 693 trabajadores simultáneamente etiquetados. Un experimento correr durante 3 meses usando 3-4 colonias tendrá más de 693 trabajadores en total, pero nunca al mismo tiempo vivo. &lt;ol&gt; <li> Asegúrese de que los números de las etiquetas se colocan de forma sistemática (por ejemplo, parte superior del número de la etiqueta siempre se alinean con la cabeza de la abeja), especialmente para los siguientes números: 6, 9, 66, 69, 99. </li><li> Retire los trabajadores muertos, y registrar su número de etiqueta como &quot;liberado&quot;. Mantener una base de datos de números de las marcas y colores que son &quot;disponible&quot; o &quot;en uso&quot; para asegurarse de que una etiqueta única que no se utiliza en múltiples abejas al mismo tiempo. NOTA: Adicional combinaciones de etiquetas se pueden producir mediante la adición de colores colores para ya existentes. Por ejemplo, la adición de un punto amarillo a una etiqueta azul con una pluma Sharpie puede crear nuevas combinaciones. </li></ol></li><li> Procesamiento de datos de vídeo <ol><li> Coloque dos de protocolo de Internet (IP) videocámaras (mínimo de resolución de imagen 1 mp) delante de cada exhibición floral, fuera del entorno de prueba (ver Figura 3). <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" /> <strong&gt; Figura 3. Pruebas de Medio Ambiente. Una fotografía del entorno de prueba que muestra las dos cámaras de vídeo frontales en el primer plano, la cámara de vídeo en el techo entre los artefactos de iluminación, y los estímulos se coloca con la muestra estímulos en el medio de la habitación. NOTA: Un divisor de vidrio entre las cámaras de vídeo IP y las flores artificiales se asegura de que las flores artificiales son claramente visibles. Las cámaras de vídeo IP pueden ser de hasta 5 m de distancia de los estímulos. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta cifra.</a> </li><li> Vuelva a colocar las lentes de valores con lentes vari-focal de 1,8 mm. Estas lentes permiten zoom suficiente y se centran en las flores artificiales. </li><li> Publicar un cámara de vídeo IP adicionales directamente por encima de la flor artificial, centrándose en una zona 1-2 m delante de las flores artificiales. Esta videocámara captura en estacionario y antennation comportamientos. </li><li> Conecte las cámaras de vídeo IP<html> a un PC a través de un controlador de interfaz de red secundaria (NIC), y un concentrador Ethernet. </li><li> Configurar el protocolo de configuración dinámica de host de la PC (DHCP) para distribuir dinámicamente direcciones IP a las cámaras de vídeo IP. </li><li> Configurar un servidor de protocolo de transferencia de archivos (FTP) en el PC. </li><li> Configure un proceso de cliente FTP para depositar automáticamente clips de vídeo en el PC. </li><li> Configure la cámara de vídeo IP para grabar un video clip de 10 segundos se detecta cada movimiento del tiempo. </li></ol></li><li> Análisis de Video Clip <ol><li> Abra un clip de vídeo, y ver el contenido del marco-por-marco con un visor de vídeo de su elección. </li><li> Registre de una abeja etiqueta de plástico número, la fecha y hora de grabación en una hoja de cálculo o un RDBMS. Aquí, definir un aterrizaje como las piernas de una abeja que entre en contacto con la flor artificial. NOTA: Deseche las opciones que están socialmente influyeron (aterrizaje, mientras que otra abeja está presente en el estímulo). </li></ol></li></ol>e &quot;&gt; 6. Preparación de la flor artificial para la Observación de Video <ol><li> Diseñar propiedades visuales usando un programa de edición de gráficos. NOTA: Asegúrese de que el patrón impreso se puede cortar y doblar en un cono. Utilice cálculos geométricos para producir la forma de parte recortada que resulta en un cono con un diámetro de 8 cm. </li><li> Imprimir, cortar y doblar la propiedad visual en un cono. </li><li> Clips de fijación de pegamento a los estímulos (ver Figura 2). </li></ol> 7. Análisis estadístico <ol><li> En ambos experimentos, calcular una proporción opción para cada abeja (por ejemplo, una abeja en particular hizo x decisiones de una flor de un total de y). </li><li> Analizar estas proporciones con una bondad replicado de prueba de ajuste 7. NOTA: A G-Test replicado calcula un valor de heterogeneidad (G h) que indica la cantidad de variabilidad de repeticiones (es decir, cada abeja), y un valor combinado (G p) que indica el significado general detodas las proporciones de elección. Los valores G se comparan con los valores χ 2 en las pruebas de significación. </li></ol> 8. Los estímulos Presentación Secuencia <ol><li> Coloque las flores artificiales para el interior del espacio de la prueba las jardineras. Cambie la combinación y la ubicación de los estímulos que se muestran a intervalos de tiempo regulares (por ejemplo, diariamente) para evitar los efectos de localización. </li></ol> Terminación 9. Estudio <ol><li> Coloque las colonias en el congelador a -10 ° C durante 3 días para matar a las abejas. </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.

La tecnología RFID permite que estudian cientos de trabajadores individuales con facilidad y de alta precisión, pero las características del comportamiento registrado es diferente de las observaciones de los seres humanos y grabaciones de vídeo. El comportamiento de elección registrado por RFID puede ser descrito como la exploración floral. Este es un criterio muy estricto de preferencia en comparación con los criterios utilizados en otros estudios, como el enfoque de 8, la entrada en un laberinto de brazo 9,10, reacción antenal 8, o el aterrizaje en un patrón de 11,12. Con el fin de comparar la validez de las definiciones de la conducta de elección, y para validar el nuevo método de RFID para el comportamiento sin recompensa, se observaron las grabaciones de vídeo de aterrizaje en el Experimento 2. Todas las medidas de elección no son iguales: el criterio de la RFID como medida por la entrada de flores, indicaron que la propiedad visual del patrón de posicionamiento es más importante para la elección de abeja, mientras que los datos de vídeo indican que la propiedad visual de tipo de patrón es más importante para la elección de abeja. Uno de los retos generales en el estudio de la conducta de elección no aprendida es que es muy difícil atraer flores ingenua, abejas sin entrenamiento a las flores artificiales que no ofrecen ningún polen o néctar. De hecho, muchos de los experimentos anteriores recurrieron a la formación de las abejas en el entorno de prueba en los estímulos que se cree que son irrelevantes para la conducta de elección en pruebas de estímulos. RFID y grabaciones de vídeo sensibles al movimiento superar este obstáculo, permitiendo la grabación continua, 24 horas al día, sin la supervisión constante del investigador, y aumentando el tamaño de la muestra 15 a 20 abejas a varios cientos de abejas. Mientras que las opciones no recompensados ​​por las abejas sin entrenamiento siguen siendo un fenómeno poco frecuente, estos nuevos parámetros de diseño experimentales hacen posible la observación. Otras mejoras ofrecidas por estas dos técnicas incluyen la eliminación de sesgo de la muestra, la mejora de la validez externa, y el seguimiento de las diferencias individuales. SAMPLe sesgo puede introducirse cuando sólo el estudio de una docena de abejas en una colonia. Existen diferencias significativas en las idiosincrasias de comportamiento a través de los trabajadores individuales, incluso dentro de la misma colonia que probablemente se perdió porque se observan sólo los trabajadores que pasan a &quot;cooperar&quot; con el investigador en un momento dado. Estudiar 15-20 abejas en una colonia de 300 o más abejas, representa tan poco como 5% de la colonia total, el sesgo de muestreo en el que caso puede ser significativo. Etiquetado y observar el comportamiento de todos los trabajadores elimina este problema por completo. El número de opciones de estímulos simultáneos también puede ser manipulada. Ofrecimos opciones binarias en nuestro experimento por razones técnicas, pero la elección de una o varios diseños de la elección también son factibles. En cuanto a la validez externa, el estudio de las abejas en un entorno de laboratorio ha sido tradicionalmente muy artificial, que ha impedido la generalización de los resultados. Por ejemplo, los investigadores tuvieron que ser present para la recopilación de datos, las abejas tenía que alimentarse en un entorno de prueba una a una, y las pruebas se restringió a una pequeña ventana de tiempo. Las nuevas técnicas que se describen en este documento eliminan estas limitaciones artificiales, haciendo la observación sin supervisión y sin restricciones. Por último, las diferencias individuales de comportamiento pueden ser documentados, ya que podemos comprobar si éstos se repitieron elecciones por una sola abeja o por varias abejas. Sensible al movimiento, cámaras de vídeo de alta resolución espacial tienen la ventaja sobre las técnicas de RFID en términos de la flexibilidad de los diseños de estímulos: la aparición de un estímulo visual puede ser casi cualquier forma o forma siempre y cuando la identificación del sujeto puede ser capturado en al menos una pocos fotogramas. Procesamiento de videos es un poco más lento que el procesamiento de datos RFID, ya la identificación tiene que ser leído por el investigador, lo que requiere la inspección manual de cada clip de vídeo. Si el diseño de estímulo visual puede satisfacer las limitaciones de RFID lector (es decir, las etiquetas de RFID en la abeja deben llegar a al menos 3-4 mm del lector RFID), entonces la tecnología RFID tiene la ventaja sobre la recopilación de datos a gran escala automatizado. La investigación cualitativa es probable que continúe a ser favorecidos por el análisis de vídeo. Como se muestra en este experimento, los lectores RFID pueden acumular grandes conjuntos de datos que no requiere ninguna codificación manual. Los ligeramente diferentes ventajas asociadas con cada técnica sugieren que en el futuro podrían ser utilizados de manera complementaria. El futuro de ambas tecnologías puede estar en la cuantificación precisa de los comportamientos que ocurren rara vez. Por ejemplo, una clara posibilidad para futuras aplicaciones es emplear estas técnicas en invernaderos y otros ambientes más naturales. La combinación de naturalismo y el control experimental permitiría abordar cuestiones que no eran posibles antes de responder. En términos generales, estas técnicas ofrecen dos nuevas formas de observar el comportamiento en un una rigurosade manera eficiente nd. RFID y video sensible al movimiento son un importante paso adelante no sólo para los investigadores que estudian los polinizadores o insectos, pero estas técnicas también pueden apelar a otros científicos de la conducta.

Un problema clave en el estudio de la conducta de elección no aprendida por los abejorros y las abejas es que-flores ingenua, trabajadores sin formación no entran fácilmente el espacio de pruebas, donde se pueden medir las preferencias. Como resultado, muchos investigadores se basan en una técnica ideal menos de: los trabajadores pre-formación para alimentar dentro del espacio de prueba de los estímulos aparentemente neutros que los investigadores consideren ser diferente de los estímulos experimentales. Sin embargo, experimentos recientes han demostrado que los estímulos que se pensaba que eran neutrales (es decir, los estímulos que no influyen en el comportamiento posterior elección en una sesión de pruebas) han influido en las preferencias de maneras inesperadas 1. Los sistemas automatizados que incluyen identificación por radiofrecuencia (RFID) 2 y grabaciones de vídeo sensibles al movimiento pueden ofrecer una oportunidad a resolver este problema. El objetivo del estudio fue doble: (1) principalmente para contribuir a la literatura sobre preferencias florales no aprendidas por los abejorros, (2) y en segundo lugar a evaluate dos sistemas de medición de la elección, según lo registrado por dos dispositivos de grabación automatizadas diferentes. Dos sistemas automatizados 3 se aplicaron en el presente estudio para observar el comportamiento de elección no aprendida: RFID y grabaciones de vídeo sensibles al movimiento. Dos elementos cruciales de ambos sistemas son que las elecciones no son recompensados, y la visualización de diferentes señales visuales pueden ser manipulados. Sensible al movimiento de vídeo (alta definición, grabación en una resolución de 1 MP) no sólo permite la observación continua de los trabajadores libremente explorando en un cuarto vuelo, pero es fundamental para la observación eficiente de los eventos relativamente raros 4. La pregunta de investigación en el Experimento 1 se refiere a cómo las diferentes propiedades visuales interactúan cuando se muestran juntos. Este estudio trata de explorar la importancia relativa de patrón de posicionamiento en relación con el tipo de patrón. El uso de un diseño de 2 x 2, radial (es decir, rayos de sol) y concéntrica (es decir, correo de toroye) los tipos de patrones se colocan ya sea en el centro o en la periferia de una flor artificial (véase la Figura 1 para ejemplos de estímulos). Los lectores RFID se construyen en estos especialmente diseñados estímulos de flores artificiales, y los abejorros reciben etiquetas RFID permitido que nos permiten registrar cada trabajador etiquetados que entra en el estímulo de la flor artificial. Observación RFID funciona por el mecanismo lector (incorporado en las flores artificiales) el envío de señales a frecuencias de radio (13,56 MHz en este caso), que se modulan por la presencia de etiquetas pasivas. El lector puede detectar y registrar estas modulaciones de señales, que varían ligeramente a través de etiquetas que permiten etiqueta de identificación único. Las preguntas del Experimento 2 son triples. En primer lugar, son de flores de entrada, según lo medido por RFID, y el aterrizaje, según lo medido por grabaciones de vídeo criterios de elección equivalentes? Elección se mide en diferentes puntos (de aterrizaje para el vídeo, y la entrada de la flor para RFID), que pueden traducirse en diferentes medidasde preferencia. En segundo lugar, ¿cuál es el efecto de la central de posicionamiento vs periférica? No se sabe si o no trabajadores podrían elegir un patrón central si se presenta una combinación que consta de dos patrones radiales en diferentes posiciones (véase la figura 4b). En tercer lugar, ¿cuál es la importancia relativa de la posición del patrón vs tipo de patrón? En otras palabras, se abejorros aterrizar en los patrones del tipo de patrón preferido, o la posición del patrón preferido? Las abejas podrían prefieren-radial central en un patrón concéntrico-periférica, pero la preferencia podría ser debido a el tipo de patrón o su posicionamiento central. En este experimento, dos variables se enfrentan entre sí (véase la figura 4c, d) 5. En el experimento 2, las grabaciones de vídeo sensibles al movimiento en flor-como los estímulos que utilizamos. Flores artificiales fueron colocados dentro de una jaula de vuelo, y videocámaras de alta definición sensibles al movimiento se señalaron en estas flores de la Front y la parte superior. Más específicamente, dos cámaras de vídeo fueron posicionados para capturar la vista frontal de cada uno de los dos estímulos en el espacio de prueba. Una cámara de vídeo adicional se coloca entre los estímulos para grabar cierne comportamiento de lo alto, y el comportamiento de ambas flores artificiales capturado. Los abejorros fueron identificados con etiquetas numéricas que puedan ser leídos en alta definición de video clips. Suspendido en el aire, se observaron antennation y aterrizaje comportamientos.

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

Se presentan dos métodos para observar el comportamiento de elección abejorro en un espacio cerrado de pruebas. El primer método consiste en la identificación por radiofrecuencia (RFID) lectores integrados en las flores artificiales que muestran diversas señales visuales, y las etiquetas RFID (por ejemplo, transpondedores pasivos) pegados al tórax de los trabajadores de abejorros. La novedad en nuestra implementación es que los lectores RFID se construyen directamente en flores artificiales que son capaces de mostrar varias propiedades visuales distintos tales como color, tipo de patrón, frecuencia espacial (es decir, &quot;ajetreo&quot; de la figura), y la simetría (frecuencia espacial y simetría no fueron manipulados en este experimento). Además, estas pantallas visuales en combinación con los sistemas automatizados son capaces de grabar el comportamiento de elección sin recompensa y sin entrenamiento. El segundo método consiste en la grabación de la conducta de elección en flores artificiales utilizando cámaras de vídeo de alta definición sensibles al movimiento. Bumblebees tienen etiquetas de números pegados a sus Thoraces para la identificación única. La ventaja de esta implementación sobre RFID es que, además de la observación del comportamiento de aterrizaje, también se pueden observar las medidas alternativas de preferencia como en estacionario y antennation. Ambos métodos de automatización aumentan el control experimental y la validez interna al permitir que los estudios de mayor escala que tengan en cuenta las diferencias individuales. La validez externa también se mejora porque las abejas pueden entrar y salir del entorno de prueba sin limitaciones, tales como la disponibilidad de un asistente de investigación en el lugar libremente. En comparación con la observación humana en tiempo real, los métodos automatizados son más rentable y, posiblemente, menos propenso a errores.

Experimento 1: Los datos de RFID Todos los 375 trabajadores de la colonia fueron marcados RFID, y 318 de estos trabajadores (85%) entraron en el vuelo de jaula en algún momento durante el estudio. Un total de 197 (el 62% de las abejas, que dejaron la colonia) visitó al menos uno de los cuatro estímulos de flores artificiales. Definición de una elección Una elección se definió como un trabajador de entrar en la flor artificial (ver Figura 1). Hemos marcado este comportamiento como &quot;exploración floral.&quot; Esta definición de una elección es más estricta que las que se utilizan en la literatura, que, según el estudio, el uso de una combinación de cernido, antennation o el aterrizaje. Exploración floral es una definición más estricta de la elección, ya que requiere que las abejas no sólo asisten a un estímulo, con solo pasar, antennating, y aterrizar en él, sino también por su exploración. La gestión de datos <p class="jove_content"&gt; técnicas de RFID tienen la capacidad para recoger una enorme cantidad de datos en relación con otros métodos. Este experimento produjo 310.221 registros. Un programa de base de datos como MySQL es una herramienta indispensable para almacenar esta cantidad de datos y son igualmente importantes las consultas SQL que se utilizan para desentrañar las respuestas a las preguntas de investigación. Por ejemplo, un problema es la definición de una elección. Los lectores RFID se configuraron para registrar la presencia de una etiqueta de cada 1 ms, lo que, en el caso de las abejas que se quedaron en el interior de las flores artificiales de minutos o incluso horas, puede traducirse en miles de grabaciones. Nuestra definición de una elección fue una visita que duró al menos 1 ms, pero una nueva visita no se contará hasta que la cadena actual de las grabaciones fue roto por lo menos un descanso de 1 min. Resumen de experimento Bondad Cuatro replicado de pruebas de ajuste se realizaron en todas las opciones de &#39;A las abejas &quot;sesión ingenuo&quot; para comparar elección proportions a un valor teórico de azar 7. Sesión ingenuo de una abeja se refiere a la primera condición de prueba en la que la abeja &quot;participó&quot;. El G-pruebas revelan una preferencia para el posicionamiento central (véase la Tabla 1) y tipo de patrón radial. La figura 4B muestra que el patrón de preferencia se invierte cuando el patrón concéntrico se coloca en el centro y el modelo radial se coloca en la periferia. Sin embargo, si el posicionamiento se mantiene constante como en la Figura 4a y d, la preferencia hacia patrón es el patrón radial. Figura 4 muestra que las proporciones relativas de primeras opciones para cada patrón para cada combinación eran comparables a las proporciones mostradas para todas las opciones. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"/> Figura 4. RFID resultados experimentales. Frecuencias Choice en tél cuatro combinaciones diferentes de flores en el Experimento 1. Los gráficos de barras de color marrón oscuro muestran todas las opciones de sesión ingenuo de la abeja (lado izquierdo del eje Y), y las barras de color marrón claro indican la primera opción de cada trabajador (del lado derecho del eje Y ). &quot;Todas las opciones&quot; mostrar patrones similares a &quot;primera opción&quot;, pero con una mayor potencia estadística. Los gráficos de barras muestran que el posicionamiento de los patrones es más importante que el tipo de un patrón. Se prefiere un patrón en posición central, incluso si el tipo de patrón muestra un patrón concéntrico de otro modo menos preferible. Los asteriscos indican una proporción elección que es significativamente diferente de oportunidad. Nota. * P &lt;0,05, ** p &lt;0,01, *** p &lt;.001. Esta cifra ha sido modificado desde Orbán et al. 11. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Condiciones </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> Heterogeneidad </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> Central-Radial vs Central-concéntrico </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> Periférico-Radial vs Central-concéntrico </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> Central-Radial vs periférica-concéntrico </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> Peripheral-Radial vs periférica concéntrica </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> Tabla 1. </sTrong&gt; Inferencia estadística de datos de RFID. Experimento 1. Esta tabla ha sido modificado desde Orbán et al. (2013) 11. G p se refiere a la desviación significativa de una parte del grupo de la casualidad, y G h se refiere a las pruebas para las diferencias individuales ( es decir, la heterogeneidad). Por favor, consulte el manuscrito para los detalles sobre las pruebas estadísticas. Experimento 2: Datos del vídeo Un total de 264 opciones se registran a través de las cuatro condiciones en tres sesiones de pruebas. La Tabla 2 muestra el número de trabajadores y las opciones contribuido de cada colonia. Definición de una elección Los datos de vídeo permite la grabación de tres tipos de comportamiento de elección: se cierne, antennation y aterrizaje. Si bien se pueden observar los tres tipos de comportamientos, se cierne y antennation son difficult asociar con un número de etiqueta, debido a los movimientos rápidos que las videocámaras con mala resolución, o de baja velocidad no se puede grabar. Es fundamental utilizar una cámara de vídeo de alta definición (aunque esto no estaba disponible para nosotros, lo ideal es una cámara de vídeo de alta velocidad de fotogramas se debe utilizar para minimizar confusión) para asegurar números de las marcas que pueden aparecer sólo en un pequeño número de fotogramas se puede leer . Este método también se utilizó para comparar los patrones de elección con la técnica RFID, que detecta la exploración floral. Consideraciones de sensibilidad de movimiento Una de las cuestiones clave en la producción de un experimento exitoso es la configuración de las cámaras de vídeo sensibles al movimiento. Una videocámara que es demasiado sensible registrará demasiados datos que es poco práctico y pueden llegar a ser muy caro para procesar. Por ejemplo, en un principio nuestra videocámara fue provocado por vibraciones regulares en el edificio (por ejemplo, la gente que pasa en el pasillo, aire acondicionado, etc.), lo que resultó en 1R11; 2 puntos de datos válidos para cada 150-200 videoclips grabados. Por otra parte, un error aún más grave es una configuración de baja sensibilidad, que se puede perder datos clave. Es crucial para configurar todas las cámaras de vídeo de la misma manera, de lo contrario, errores de muestreo pueden sesgar los resultados. Resumen de experimento Cuatro bondad replicado de pruebas de ajuste encontró tres proporciones de grupos que se desviaron significativamente de azar, y una proporción general no significativa (véase la Tabla 3 y Figura 5). (1) Patrón es importante: se encontró una preferencia significativa por la radial central sobre el patrón central concéntrica (véase la Tabla 3). (2) Posición del patrón radial es menos importante: la presentación de la combinación radial central y periférico radial no mostró ninguna diferencia significativa de la casualidad. (3) El-radial central y periférica concéntrica combinación dio lugar a una fuerte preferencia hacias el modelo centro-radial. La combinación central-periférico concéntrico y radial provocó preferencia significativa hacia el patrón periférico radial. Patrón trumped ubicación. Las diferencias individuales no fueron significativas en las cuatro combinaciones (ver Tabla 3). <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"/> . Figura 5. sensible al movimiento Resultados Vídeo frecuencias Choice a las cuatro combinaciones diferentes de flores en el Experimento 2. Los resultados muestran la importancia del tipo de patrón a lo largo patrón de colocación: se prefirieron los patrones radiales aun cuando los patrones se colocan periféricamente. Los valores indican el número de opciones del patrón mostrado. Los asteriscos indican una proporción elección que es significativamente diferente de oportunidad. Nota. ** P &lt;0,01, *** p &lt;0,001. Esta cifra ha sido modificado desde Orbán 11. <table border = &quot;0&quot; cellpadding = &quot;0&quot; cellspacing = &quot;0&quot;&gt; <tbody><tr><td rowspan="2"> Condiciones </td><td> Sesión 1 </td><td colspan="2"> Sesión 2 </td><td colspan="2"> Sesión 3 </td></tr><tr><td> Colonia 1 </td><td> Colonia 2 </td><td> Colonia 3 </td><td> Colonia 4 </td><td> Colonia 5 </td></tr><tr><td> Número de trabajadores </td><td> 45 </td><td> 7 </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> 23 </td></tr><tr><td> Nº de Elecciones </td><td> 151 </td><td> 25 </td><td> 2 </td><td> 20 </td><td> 65 </td></tr></tbody></table> Tabla 2. Estadística descriptiva de Motion-Sensible de datos de vídeo. Número total de opciones registradas en las flores artificiales en el Experimento 2 para cada colonia, y el número de trabajadores que hacen estas opciones. Esta tabla ha sido modificado desde Orbán et al. 11. Por favor, consulte el manuscritopara más detalles. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Condiciones </td><td colspan="3"> Agrupado </td><td colspan="3"> Heterogeneidad </td></tr><tr><td> Gp </td><td> df </td><td> p </td><td> Gh </td><td> df </td><td> p </td></tr><tr><td> Central-Radial vs Central-concéntrico </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> Central-Radial vs periférica radial </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> Periférica Radial vs concéntrico central </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> Radial central vs periférica concéntrica </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> Datos del vídeo Tabla 3. Inferencia estadística Motion-sensible. Experimento 2. Esta tabla ha sido modificado desde Orbán et al. 11. G p se refiere a la desviación significativa de una parte del grupo de la casualidad, y G h se refiere a las pruebas para las diferencias individuales ( es decir, la heterogeneidad). Por favor, consulte el manuscrito para los detalles sobre las pruebas estadísticas.

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.

La identificación por radiofrecuencia y video de movimiento sensible de manera eficiente Automatice Grabación de elección no recompensado Comportamiento por abejorros

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

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Neuroscience

10.9K vistas.  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

Early Metamorphic Insertion Technology for Insect Flight Behavior Monitoring

Early Metamorphosis Insertion Technology (EMIT) is a novel methodology for integrating microfabricated neuromuscular recording and actuation platforms on insects during their metamorphic development. Here, the implants are fused within the structure and function of the neuromuscular system as a result of metamorphic tissue remaking. The implants emerge with the insect where the development of tissue around the electronics during pupal development results in a bioelectrically and biomechanically enhanced tissue interface. This relatively more reliable and stable interface would be beneficial for many researchers exploring the neural basis of the insect locomotion with alleviated traumatic effects caused during adult stage insertions. In this article, we implant our electrodes into the indirect flight muscles of Manduca sexta. Located in the dorsal-thorax, these main flight powering dorsoventral and dorsolongitudinal muscles actuate the wings and supply the mechanical power for up and down strokes. Relative contraction of these two muscle groups has been under investigation to explore how the yaw maneuver is neurophysiologically coordinated. To characterize the flight dynamics, insects are often tethered with wires and their flight is recorded with digital cameras. We also developed a novel way to tether Manduca sexta on a magnetically levitating frame where the insect is connected to a commercially available wireless neural amplifier. This set up can be used to limit the degree of freedom to yawing &#8220;only&#8221; while transmitting the related electromyography signals from dorsoventral and dorsolongitudinal muscle groups.

We present a novel surgical procedure to implant electrodes in Manduca sexta during its early metamorphic stages. This technique allows mechanically stable and electrically reliable coupling with the neuromuscular tissue to study flight neurophysiology dynamics. We also present a novel magnetic levitation platform for tethered studies of insect yaw.

Tecnología de Inserción Metamórfica temprana para insectos de vuelo Supervisión del comportamiento

Early Metamorphosis Insertion Technology (EMIT) is a novel methodology for integrating microfabricated neuromuscular recording and actuation platforms on ...

Investigación

Comportamiento

Video Tracking Protocol to Screen Deterrent Chemistries for Honey Bees

The European honey bee, Apis mellifera L., is an economically and agriculturally important pollinator that generates billions of dollars annually. Honey bee colony numbers have been declining in the United States and many European countries since 1947. A number of factors play a role in this decline, including the unintentional exposure of honey bees to pesticides. The development of new methods and regulations are warranted to reduce pesticide exposures to these pollinators. One approach is the use of repellent chemistries that deter honey bees from a recently pesticide-treated crop. Here, we describe a protocol to discern the deterrence of honey bees exposed to select repellent chemistries. Honey bee foragers are collected and starved overnight in an incubator 15 h prior to testing. Individual honey bees are placed into Petri dishes that have either a sugar-agarose cube (control treatment) or sugar-agarose-compound cube (repellent treatment) placed into the middle of the dish. The Petri dish serves as the arena that is placed under a camera in a light box to record the honey bee locomotor activities using video tracking software. A total of 8 control and 8 repellent treatments were analyzed for a 10 min period with each treatment was duplicated with new honey bees. Here, we demonstrate that honey bees are deterred from the sugar-agarose cubes with a compound treatment whereas honey bees are attracted to the sugar-agarose cubes without an added compound.

The loss of honey bee colonies presents a challenge to crop pollination services. Current pollinator protection practices warrant an alternative approach to minimize the contact of honey bees to harmful pesticides using repellent chemistries. Here, we provide detailed methods for a visual tracking protocol to screen deterrents for bees.

Protocolo de seguimiento de vídeo a la pantalla Químicos de disuasión para las abejas de miel

The European honey bee, Apis mellifera L., is an economically and agriculturally important pollinator that generates billions of dollars annually. Honey ...

Medio ambiente

Studying the Neural Basis of Adaptive Locomotor Behavior in Insects

Studying the neural basis of walking behavior, one often faces the problem that it is hard to separate the neuronally produced stepping output from those leg movements that result from passive forces and interactions with other legs through the common contact with the substrate. If we want to understand, which part of a given movement is produced by nervous system motor output, kinematic analysis of stepping movements, therefore, needs to be complemented with electrophysiological recordings of motor activity. The recording of neuronal or muscular activity in a behaving animal is often limited by the electrophysiological equipment which can constrain the animal in its ability to move with as many degrees of freedom as possible. This can either be avoided by using implantable electrodes and then having the animal move on a long tether (i.e. Clarac et al., 1987; Duch &amp; Pfl&uuml;ger, 1995; B&ouml;hm et al., 1997; Gruhn &amp; Rathmayer, 2002) or by transmitting the data using telemetric devices (Kutsch et al, 1993; Fischer et al., 1996; Tsuchida et al. 2004; Hama et al., 2007; Wang et al., 2008). Both of these elegant methods, which are successfully used in larger arthropods, often prove difficult to apply in smaller walking insects which either easily get entangled in the long tether or are hindered by the weight of the telemetric device and its batteries. In addition, in all these cases, it is still impossible to distinguish between the purely neuronal basis of locomotion and the effects exerted by mechanical coupling between the walking legs through the substrate. One solution for this problem is to conduct the experiments in a tethered animal that is free to walk in place and that is locally suspended, for example over a slippery surface, which effectively removes most ground contact mechanics. This has been used to study escape responses (Camhi and Nolen, 1981; Camhi and Levy, 1988), turning (Tryba and Ritzman, 2000a,b; Gruhn et al., 2009a), backward walking (Graham and Epstein, 1985) or changes in velocity (Gruhn et al., 2009b) and it allows the experimenter easily to combine intra- and extracellular physiology with kinematic analyses (Gruhn et al., 2006).
We use a slippery surface setup to investigate the timing of leg muscles in the behaving stick insect with respect to touch-down and lift-off under different behavioral paradigms such as straight forward and curved walking in intact and reduced preparations.

We describe a method to record motor activity, timed to the electrically recorded tarsal contact signal in a tethered insect, walking on a slippery surface. This is used to study the neural basis of adaptive behavior under reduced influence of mechanical interaction between legs through the substrate.

Estudiar la base neural de la conducta adaptativa Locomotor en insectos

Studying the neural basis of walking behavior, one often faces the problem that it is hard to separate the neuronally produced stepping output from those ...

Neurociencias

A Precise and Autonomous System for the Detection of Insect Emergence Patterns

Existing systems to measure insect emergence patterns have limitations; they are only partially automated and are limited in the maximum number of emerging insects they can detect. In order to obtain precise measurement of insect emergence, it is necessary for systems to be semi-automated and able to measure large numbers of emerging insects. We addressed these issues by designing and building a system that is automated and can measure emergence of up to 1200 insects. We modified the existing &#34;falling-ball&#34; system using Arduino microcontrollers to automate data collection and expand the sample size through multiple data channels. Multiple data channels enable the user to not only increase their sample size, but also allows for multiple treatments to be run simultaneously in a single experiment. Furthermore, we created an R script to automatically visualize the data as a bubble plot, while also calculating the median day and time of emergence. The current system was designed using 3D printing so the user can modify the system to be adjusted for different species of insects. The goal of this protocol is to investigate important questions in chronobiology and stress physiology, using this precise and automated system to measure insect emergence patterns.

Measurement of insect emergence patterns requires precision. Existing systems are only semi-automated and sample size is limited. We addressed these issues by designing a system using microcontrollers to precisely measure the time of emergence of large numbers of emerging insects.

Un sistema preciso y autónomo para la detección de patrones de aparición de insectos

Existing systems to measure insect emergence patterns have limitations; they are only partially automated and are limited in the maximum number of ...

High-Resolution Video Tracking of Locomotion in Adult Drosophila Melanogaster

Flies provide an important model for studying complex behavior due to the plethora of genetic tools available to researchers in this field. Studying locomotor behavior in Drosophila melanogaster relies on the ability to be able to quantify changes in motion during or in response to a given task. For this reason, a high-resolution video tracking system, such as the one we describe in this paper, is a valuable tool for measuring locomotion in real-time. Our protocol involves the use of an initial air pulse to break the flies momentum, followed by a thirty second filming period in a square chamber. A tracking program is then used to calculate the instantaneous speed of each fly within the chamber in 10 msec increments. Analysis software then compiles this data, and outputs a variety of parameters such as average speed, max speed, time spent in motion, acceleration, etc. This protocol will discuss proper feeding and management of flies for behavioral tasks, handling flies without anesthetization or immobilization, setting up a controlled environment, and running the assay from start to finish.

The study of complex locomotor behavior in Drosophila melanogaster is dependent upon the ability to quantify changes in a given fly's movement. This article demonstrates how to do this using a high-resolution tracking system.

Vídeo de alta resolución de Seguimiento de la locomoción en adultos de Drosophila melanogaster

Flies provide an important model for studying complex behavior due to the plethora of genetic tools available to researchers in this field.  Studying ...

Biología

Tactile Conditioning And Movement Analysis Of Antennal Sampling Strategies In Honey Bees (Apis mellifera L.)

Honey bees (Apis mellifera L.) are eusocial insects and well known for their complex division of labor and associative learning capability1, 2. The worker bees spend the first half of their life inside the dark hive, where they are nursing the larvae or building the regular hexagonal combs for food (e.g. pollen or nectar) and brood3. The antennae are extraordinary multisensory feelers and play a pivotal role in various tactile mediated tasks4, including hive building5 and pattern recognition6. Later in life, each single bee leaves the hive to forage for food. Then a bee has to learn to discriminate profitable food sources, memorize their location, and communicate it to its nest mates7. Bees use different floral signals like colors or odors7, 8, but also tactile cues from the petal surface9 to form multisensory memories of the food source. Under laboratory conditions, bees can be trained in an appetitive learning paradigm to discriminate tactile object features, such as edges or grooves with their antennae10, 11, 12, 13. This learning paradigm is closely related to the classical olfactory conditioning of the proboscis extension response (PER) in harnessed bees14. The advantage of the tactile learning paradigm in the laboratory is the possibility of combining behavioral experiments on learning with various physiological measurements, including the analysis of the antennal movement pattern.

Tactile Conditioning And Movement Analysis Of Antennal Sampling Strategies In Honey Bees Apis mellifera L.

In this protocol we show how to condition harnessed honey bees to tactile stimuli and introduce a 2D motion capture technique for analyzing the kinematics of fine-scale antennal sampling pattern.

Aire táctil y Análisis de Movimiento de estrategias de muestreo antenales de las abejas (<em&gt; Apis mellifera</em&gt; L.)

Honey bees (Apis mellifera L.) are eusocial insects and well known for their complex division of labor and associative learning capability1, 2. The worker ...

Simultaneous Long-term Recordings at Two Neuronal Processing Stages in Behaving Honeybees

In both mammals and insects neuronal information is processed in different higher and lower order brain centers. These centers are coupled via convergent and divergent anatomical connections including feed forward and feedback wiring. Furthermore, information of the same origin is partially sent via parallel pathways to different and sometimes into the same brain areas. To understand the evolutionary benefits as well as the computational advantages of these wiring strategies and especially their temporal dependencies on each other, it is necessary to have simultaneous access to single neurons of different tracts or neuropiles in the same preparation at high temporal resolution. Here we concentrate on honeybees by demonstrating a unique extracellular long term access to record multi unit activity at two subsequent neuropiles1, the antennal lobe (AL), the first olfactory processing stage and the mushroom body (MB), a higher order integration center involved in learning and memory formation, or two parallel neuronal tracts2 connecting the AL with the MB.&#160;The latter was chosen as an example and will be described in full. In the supporting video the construction and permanent insertion of flexible multi&#160;channel wire electrodes is demonstrated. Pairwise differential amplification of the micro&#160;wire electrode channels drastically reduces the noise and verifies that the source of the signal is closely related to the position of the electrode tip. The mechanical flexibility of the used wire electrodes allows stable invasive long&#160;term recordings over many hours up to days, which is a clear advantage compared to conventional extra&#160;and intracellular in vivo recording techniques.

Simultaneous extracellular long term recordings from two different brain neuropiles or two different anatomical tracts were established in honeybees. These recordings allow the investigation of temporal aspects of neuronal processing across different brain areas at the single neuron as well as at the ensemble level in a behaving animal.

Grabaciones simultáneas a largo plazo en dos etapas de procesamiento neuronal en Behaving abejas

In both mammals and insects neuronal information is processed in different higher and lower order brain centers. These centers are coupled via convergent ...

A Simple Technique to Assay Locomotor Activity in Drosophila

Drosophila melanogaster is an ideal model organism for studying various diseases due to its abundance of advanced genetic manipulation techniques and diverse behavioral features. Identifying behavioral deficiency in animal models is a crucial measure of disease severity, for example, in neurodegenerative diseases where patients often experience impairments in motor function. However, with the availability of various systems to track and assess motor deficits in fly models, such as drug-treated or transgenic individuals, an economical and user-friendly system for precise evaluation from multiple angles is still lacking. A method based on the AnimalTracker application programming interface (API) is developed here, which is compatible with the Fiji image processing program, to systematically evaluate the movement activities of both adult and larval individuals from recorded video, thus allowing for the analysis of their tracking behavior. This method requires only a high-definition camera and a computer peripheral hardware integration to record and analyze behavior, making it an affordable and effective approach for screening fly models with transgenic or environmental behavioral deficiencies. Examples of behavioral tests using pharmacologically treated flies are given to show how the techniques can detect behavioral changes in both adult flies and larvae in a highly repeatable manner.

A Simple Technique to Assay Locomotor Activity in Drosophila

The present protocol assesses the locomotor activity of Drosophila by tracking and analyzing the movement of flies in a hand-made arena using open-source software Fiji, compatible with plugins to segment pixels of each frame based on high-definition video recording to calculate parameters of speed, distance, etc.

Una técnica simple para evaluar la actividad locomotora en Drosophila

Drosophila melanogaster is an ideal model organism for studying various diseases due to its abundance of advanced genetic manipulation techniques and ...

A Novel Behavioral Assay to Investigate Gustatory Responses of Individual, Freely-moving Bumble Bees (Bombus terrestris)

Generalist pollinators like the buff-tailed bumble bee, Bombus terrestris, encounter both nutrients and toxins in the floral nectar they collect from flowering plants. Only a few studies have described the gustatory responses of bees toward toxins in food, and these experiments have mainly used the proboscis extension response on restrained honey bees. Here, a new behavioral assay is presented for measuring the feeding responses of freely-moving, individual worker bumble bees to nutrients and toxins. This assay measures the amount of solution ingested by each bumble bee and identifies how tastants in food influence the microstructure of the feeding behavior.
The solutions are presented in a microcapillary tube to individual bumble bees that have been previously starved for 2-4 hr. The behavior is captured on digital video. The fine structure of the feeding behavior is analyzed by continuously scoring the position of the proboscis (mouthparts) from video recordings using event logging software. The position of the proboscis is defined by three different behavioral categories: (1) proboscis is extended and in contact with the solution, (2) proboscis is extended but not in contact with the solution and (3) proboscis is stowed under the head. Furthermore the speed of the proboscis retracting away from the solution is also estimated.
In the present assay the volume of solution consumed, the number of feeding bouts, the duration of the feeding bouts and the speed of the proboscis retraction after the first contact is used to evaluate the phagostimulatory or the deterrent activity of the compounds tested.
This new taste assay will allow researchers to measure how compounds found in nectar influence the feeding behavior of bees and will also be useful to pollination biologists, toxicologists and neuroethologists studying the bumble bee&#39;s taste system.

A Novel Behavioral Assay to Investigate Gustatory Responses of Individual, Freely-moving Bumble Bees Bombus terrestris

A novel behavioral assay is described for investigating the short term gustatory responses of the mouthparts of freely-moving bumble bees (Bombus terrestris) toward nutrients and toxins in solution.

A Novel Behavioral Ensayo para investigar las respuestas gustativas de individual, libre de movimiento abejorros (<em&gt; Bombus terrestris</em&gt;)

Generalist pollinators like the buff-tailed bumble bee, Bombus terrestris, encounter both nutrients and toxins in the floral nectar they collect from ...

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.

Sistema híbrido de insectos-máquina: radio control remoto de un escarabajo que vuela libremente (<em&gt; Torquata Mercynorrhina</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 ...

La identificación por radiofrecuencia y video de movimiento sensible de manera eficiente Automatice Grabación de elección no recompensado Comportamiento por abejorros

Resumen

Explorar más videos

Capítulos en este video