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.

Il Comitato delle Università di Ottawa cura degli animali ha approvato il nostro protocollo sperimentale, che delinea le procedure di sicurezza per il personale che lavora con le api. 1. Test Environment Preparazione <ol><li> Preparare uno spazio vuoto (stanza isolata, o gabbia di volo di metallo a schermo coperto) di 2 mx 2 mx 2 m. NOTA: Se la stanza è scelto come spazio di prova, in modo che le api non possono sfuggire attraverso le finestre, gli spazi sotto le porte, e condotti ricambio d&#39;aria. </li><li> Aggiungere piccoli punti di ingresso (ad esempio, fori ca. 2 cm di diametro) per la gabbia di volo in cui le api possono entrare e uscire dalla spazio di prova senza ostacoli. Progettare un meccanismo per bloccare i punti di accesso di mantenere api fuori dello spazio di test durante i periodi riservati per la manutenzione e la configurazione dell&#39;apparecchiatura. NOTA: Abbiamo usato Bombus Impatiens lavoratori Cresson. </li><li> Collegare una o due caselle colonia al test-spazio con un connettore. Assicurarsi che un&#39;ape morto non può block il connettore. NOTA: Qui, utilizzare due tipi di collegamento di strutture: una struttura di legno &quot;ponte&quot; con un coperchio di vetro, e un tubo di rete metallica. Sono facili da pulire e forniscono la trazione per le api. </li><li> Posizionare due supporti di fiori artificiali all&#39;interno del test-spazio. <ol><li> Inserire fioriere nel centro del test-spazio, oppure allegarli alla parete. </li><li> Collegare un lettore RFID &quot;testa 2k6&quot; all&#39;inizio della porzione del cilindro del fiore artificiale con nastro adesivo (vedere la Figura 1 per il posizionamento). Utilizzare un 1,2 m di altezza stand in legno a cui fissare i fiori artificiali. NOTA: La parte superiore dello stand deve essere dotata di un meccanismo di attacco in cui possono essere collegati fiori artificiali. Vedere Figura 2 per un disegno schematico </li></ol></li><li> Aggiungere ad alta frequenza (min. 200 Hz) lampade fluorescenti per illuminare adeguatamente il test-spazio. Utilizzare un reattore elettronico ad alta frequenza per garantire che ligHT sfarfallio è al di sopra sfarfallio visivo soglia di fusione bombi &quot;6. NOTA: Qui, utilizzare 12 lampadine luce fluorescenti che producono circa 1.200 Lux intensità della luce per uno spazio di 2 x 2 x 2 m. </li></ol><img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg" /> Figura 1. RFID Design Fiore artificiale. Rappresentazione schematica del fiore artificiale RFID utilizzato nell&#39;esperimento 1. Il lettore RFID poggiava sulla parte superiore del cilindro aperto attraverso il centro del fiore. Modelli di stimoli e posizioni: a. periferiche-concentrica, b. centro-concentrica, c. periferiche-radiali e d. centro-radiale. Questo dato è stato modificato da Orbán et al. 11. <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" /> <sTrong&gt; Figura 2. Stimolo del banco di mostra. Un disegno schematico che mostra il design del supporto artificiale fiore di stimolo, e la clip di fissaggio. La clip di fissaggio è incollato al fiore artificiale e viene utilizzato per collegare in modo rapido e staccare gli stimoli da e tribune stimoli. Questa configurazione è stata utilizzata per l&#39;esperimento di video sensibile al movimento. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">Clicca qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> 2. Bumblebee Colony Preparazione <ol><li> All&#39;arrivo delle colonie ordinati in commercio, collegare il box colonia alla gabbia di volo. </li><li> Fornire polline (raccolti mediante api da una varietà di piante) e zucchero-acqua (1: 1 in volume) ad libitum fino all&#39;inizio delle sessioni di test. <ol><li> Far bollire 1 L di acqua, e mescolare nello stesso volume di zucchero per creare la soluzione di zucchero-acqua. </li><li> Acquista il polline da un apicoltore o il comcommerciale dei fornitori di colonie di bombi. Macinare il polline con un mortaio e pestello, e mescolare con miele e acqua (se necessario) per farne una pasta umida. </li></ol></li><li> Una volta iniziato l&#39;esperimento, fornire 15-40 ml di acqua e zucchero (quantità proporzionale alla dimensione delle colonie) al giorno. Continuare a fornire polline ad libitum. Regolare la quantità di zucchero-acqua in base ai livelli di stoccaggio nei vasi di miele. NOTA: Mantenere i livelli di conservazione degli alimenti a basso prevede un incentivo per i lavoratori a lasciare il nido per cercare più cibo. </li><li> Consentire api diffondano nell&#39;ambiente di test tramite la struttura del connettore, come descritto al punto 1.3. NOTA: Le api si muovono liberamente tra il nido e l&#39;ambiente di test per tutto l&#39;esperimento. </li></ol> 3. Preparazione per l&#39;osservazione di identificazione a radiofrequenza <ol><li> Inizia incollaggio etichette RFID al torace degli operai non appena la colonia arriva, e continuerà per tutto l&#39;esperimento, come nuovo lavoroERS emergono. </li><li> Tecnica di incollaggio <ol><li> Mettere tutti i lavoratori nei singoli contenitori durante la codifica iniziale. Lavoratori di raffreddamento per circa 1 ora in frigorifero (circa 7 ° C) per rallentarli. NOTA: Raffreddamento lavoratori in anticipo di etichettatura aiuta a rendere le colonie aggressivi più gestibile. Questo riduce al minimo il rischio di punture. </li><li> Utilizzando l&#39;apparato tagging e colla non tossici (fornito dal provider di tag), attaccare il tag RFID al torace del lavoratore. Le etichette RFID colla ai lavoratori che emergono, mentre sono ancora in fase di Callow (prima che siano in grado di volare). </li><li> Attendere almeno 10 minuti prima di mettere il lavoratore torna nella colonia per garantire il tag RFID non può essere rimosso dal lavoratore. </li></ol></li><li> Smaltire i lavoratori che non sono stati taggati durante la loro fase imberbe, o lavoratori che hanno perso le loro etichette RFID (come si vede da residui di colla o zona calva sul torace). NOTA: Queste api possono avere avuto esperienza outsidvia e la colonia. </li><li> Software RFID Reader <ol><li> Utilizzare un personal computer (PC) per configurare il software di lettura RFID. Modificare il formato della data del sistema operativo per hh aaaa-mm-gg: mm: ss per garantire i dati RFID scaricate sono codificati correttamente. Regolare il programma in dotazione con i lettori RFID che utilizzano il linguaggio di programmazione C ++ per consentire l&#39;esportazione dei dati sul lettore RFID come valori separati da virgola (CSV). </li><li> Collegare il lettore RFID al computer tramite una porta RS-232 a USB connettore. Scarica i dati al lettore RFID periodicamente, prima che il lettore raggiunge la capacità di memorizzazione (fino a 32.000 record). Utilizzare i lettori RFID per registrare la data, l&#39;ora e una stringa univoca tredici carattere associato con ogni tag. Importare il file CSV scaricato in un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS). </li></ol></li></ol> 4. Preparazione del fiore artificiale per i lettori RFID <ol><li> Acquisto blu e giallo cuocere l&#39;argilla da un negozio di artigianato locale. </li><li> Creare un blue cilindro con un diametro di 1,5 cm, e tagliare un 1,5 centimetri x 3 cm foro sul lato. NOTA: Il foro sul lato del cilindro servirà come recipiente per il lettore RFID. </li><li> Creare un cono blu con un diametro di 8 cm su un&#39;estremità, e 1,5 cm sulla estremità. </li><li> Unire il cilindro e il cono. </li><li> Creare una lunghezza di 20 cm di lunghezza e 0,5 centimetri filo di argilla gialla. </li><li> Tagliare il filo giallo a misura, e lavorare nel cono blu e il cilindro. NOTA: le forme radiali richiedono cinque centimetri lunghe linee rette e forme concentriche richiedono lunghe linee circolari 4-8 cm. </li><li> Cuocere in forno di argilla a 130 ° C fino a quando completamente indurito. </li></ol> 5. Preparazione per l&#39;osservazione di registrazione video Motion-sensibili <ol><li> Inizia incollaggio colorate tag numerici plastica al torace delle api operaie non appena la colonia arriva, e continuerà per tutto l&#39;esperimento come nuovi lavoratori emergono. </li><li> Rimuovere tutti i lavoratori durante il Taggi inizialeng sessione per garantire che ogni individuo riceve un numero di tag. Luogo lavoratori indietro nella colonia subito dopo la codifica. NOTA: A differenza di tag RFID, tag numero sono più difficili per i lavoratori a rimuovere. </li><li> Come nuovi lavoratori emergono, etichettarli mentre sono ancora imberbe. Tagging frequenza varia con lo stato del ciclo di colonia, ma in media di circa 7-10 lavoratori ogni 2-3 giorni. Smaltire i lavoratori che non sono stati taggati durante la loro fase imberbe perché possono non essere più fiori ingenuo. </li><li> Sistema per la codifica più lavoratori di numeri dei marchi disponibili NOTA: Se l&#39;esperimento continua per un periodo di mesi e molteplici colonie sono coinvolti, c&#39;è una buona probabilità che il numero di tag disponibili si esauriscono. Ci sono circa 7 colori tag distinguibili, ogni numerate da 1 a 99 che consente fino a 693 lavoratori contemporaneamente con tag. Un esperimento di corsa per 3 mesi con 3-4 colonie avrà ben più di 693 lavoratori in totale, ma mai contemporaneamente vivo. &lt;ol&gt; <li> Assicurarsi che i numeri tag sono posizionati in modo sistematico (ad esempio, lato superiore del numero di tag è sempre allineati con la testa di ape), in particolare per i seguenti numeri: 6, 9, 66, 69, 99. </li><li> Rimuovere i lavoratori morti, e registrare il loro numero di tag come &quot;liberato&quot;. Mantenere un database di numeri di tag e colori che sono &quot;disponibili&quot; o &quot;in uso&quot; per assicurare che un unico tag non viene utilizzato su più api contemporaneamente. NOTA: Altre combinazioni di tag possono essere prodotte con l&#39;aggiunta di colori di colori già esistenti. Ad esempio, l&#39;aggiunta di un punto giallo a un tag blu con una penna pennarello può creare nuove combinazioni. </li></ol></li><li> Video Data Processing <ol><li> Posizionare due protocollo Internet (IP) videocamere (minima risoluzione immagine 1 MP) di fronte a ogni infiorata, al di fuori dell&#39;ambiente di prova (vedi Figura 3). <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" /> <strong&gt; Figura 3. Test Environment. Una fotografia dell &#39;ambiente di test che mostra le due videocamere frontali in primo piano, la videocamera soffitto tra le lampade, e gli stimoli sta con stimoli di esempio nel centro della stanza. NOTA: Un divisorio di vetro tra le videocamere IP e fiori artificiali assicura che i fiori artificiali sono chiaramente visibili. Le videocamere IP possono essere fino a una distanza dagli stimoli 5 ​​m. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">Cliccate qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> </li><li> Sostituire le lenti stock con lenti vari-focale 1,8 millimetri. Queste lenti consentono zoom sufficiente e si concentrano sui fiori artificiali. </li><li> Inserire una videocamera IP supplementare direttamente sopra la fiore artificiale, concentrandosi su un&#39;area 1-2 m davanti dei fiori artificiali. Questa videocamera cattura comportamenti di roll-over e antennation. </li><li> Collegare le videocamere IP<html> a un PC tramite un controller di interfaccia di rete secondaria (NIC), e un hub Ethernet. </li><li> Configurare Dynamic Host Configuration Protocol del PC (DHCP) per distribuire dinamicamente gli indirizzi IP alle videocamere IP. </li><li> Configurare un server File Transfer Protocol (FTP) sul PC. </li><li> Configurare un processo client FTP per depositare automaticamente i clip video sul PC. </li><li> Configurare la videocamera IP per registrare un video di 10 secondi viene rilevato un movimento ogni volta. </li></ol></li><li> Analisi Video Clip <ol><li> Aprire un video clip, e visualizzare il contenuto fotogramma per fotogramma utilizzando un video visualizzatore di scelta. </li><li> Registrare di un&#39;ape tag plastica numero, la data e l&#39;ora di registrazione in un foglio di calcolo o un RDBMS. Qui, definire un atterraggio come le gambe di un ape entrare in contatto con il fiore artificiale. NOTA: Eliminare le scelte che sono socialmente influenzate (atterraggio mentre un&#39;altra ape è presente lo stimolo). </li></ol></li></ol>e &quot;Preparazione fiori&gt; 6. artificiale per il video di osservazione <ol><li> Progettare proprietà visive con un programma di editing grafico. NOTA: Assicurarsi che il modello stampato può essere tagliato e piegato in un cono. Utilizzare calcoli geometrici per produrre la forma del ritaglio che si traduce in un cono con un diametro di 8 cm. </li><li> Stampa, taglio, piega e la proprietà visiva in un cono. </li><li> Clip di fissaggio colla agli stimoli (vedi figura 2). </li></ol> 7. Analisi statistica <ol><li> In entrambi gli esperimenti, calcolare una percentuale scelta per ogni ape (ad esempio, un particolare ape fatta x scelte di un fiore su un totale di y). </li><li> Analizzare queste proporzioni con una bontà replicato di Fit Test 7. NOTA: Un replicato G-Test calcola un valore di eterogeneità (G h) che indica la quantità di variabilità di repliche (cioè, ogni ape), e un valore pool (G p) che indica la complessiva significativitàtutte le proporzioni scelta. I valori G vengono confrontati χ 2 valori nel test di significatività. </li></ol> 8. Gli stimoli Presentazione Sequenza <ol><li> Fissare fiori artificiali per gli stand di fiori all&#39;interno dello spazio di prova. Cambiare la combinazione e la posizione di stimoli visualizzati ad intervalli di tempo regolari (per esempio, ogni giorno) per evitare effetti spilli. </li></ol> 9. Studio di terminazione <ol><li> Posizionare le colonie nel congelatore a -10 ° C per 3 giorni di tempo per uccidere le api. </li></ol>

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The authors have no competing financial interests.

La tecnologia RFID consente studiano centinaia di lavoratori individuali con facilità e precisione, ma le caratteristiche del comportamento registrata differisce dalle osservazioni di esseri umani e registrazioni video. Il comportamento di scelta registrata da RFID può essere descritto come l&#39;esplorazione floreale. Si tratta di un criterio molto rigoroso di preferenza rispetto ai criteri utilizzati in altri studi, come approccio 8, entrata in un labirinto-braccio 9,10, reazione antenne 8, o l&#39;atterraggio su un modello 11,12. Al fine di confrontare la validità delle definizioni comportamento di scelta, e per convalidare il nuovo metodo di RFID per il comportamento senza ricompensa, registrazioni video di sbarco sono stati osservati nell&#39;esperimento 2. Tutte le misure scelte non sono uguali: il criterio RFID come misurato da ingresso floreale, hanno indicato che la struttura visiva di posizionamento modello è più importante per la scelta ape, mentre i dati video indicato che la struttura visiva del tipo di motivo è più importante per la scelta ape. Una delle sfide generali di studiare il comportamento scelta ignorante è che è molto difficile attirare ingenui fiori, le api non addestrati ai fiori artificiali che non offrono alcun polline o nettare. In effetti, molti degli esperimenti precedenti ricorso a formazione api nell&#39;ambiente di test sugli stimoli che si pensa di essere irrilevante per il comportamento scelta a stimoli di test. RFID e le registrazioni di movimento sensibile video di superare questo ostacolo, consentendo la registrazione continua, 24 ore al giorno, senza la costante supervisione del ricercatore, e aumentando la dimensione del campione 15-20 api a diverse centinaia di api. Mentre le scelte senza ricompensa per le api non addestrati rimangono un evento raro, rendono possibile l&#39;osservazione di questi nuovi parametri di progettazione sperimentale. Altri miglioramenti offerti da queste due tecniche includono l&#39;eliminazione di polarizzazione del campione, il miglioramento della validità esterna, e il monitoraggio delle differenze individuali. Sample di polarizzazione può essere introdotto solo quando lo studio di una dozzina di api in una colonia. Ci sono differenze significative nella idiosincrasie comportamentali attraverso singoli lavoratori anche all&#39;interno della stessa colonia che sono probabilmente perso perché solo i lavoratori si osservano che questo accada a &quot;collaborare&quot; con il ricercatore in un dato momento. Formazione 15-20 api in una colonia di 300 o più api, rappresenta il meno 5% della colonia totale, in cui polarizzazione caso campionamento può essere significativo. Tagging e osservando il comportamento di tutti i lavoratori elimina il problema del tutto. Il numero di scelte stimoli simultanei può anche essere manipolato. Abbiamo offerto scelte binarie nel nostro esperimento per motivi tecnici, ma scelta singola o più disegni di scelta sono anche fattibile. In termini di validità esterna, studiando le api in un ambiente di laboratorio è sempre stato altamente artificiale, che ha impedito la generalizzabilità dei risultati. Per esempio, i ricercatori dovevano essere prESENT per la raccolta di dati, api dovuto foraggio in un ambiente di test uno per uno, e test era limitata a una piccola finestra temporale. Le nuove tecniche descritte in questo documento rimuovere queste limitazioni artificiali, rendendo l&#39;osservazione senza sorveglianza e senza restrizioni. Infine, le differenze individuali di comportamento possono essere documentati perché siamo in grado di verificare se questi sono stati ripetuti scelte da un singolo un&#39;ape o da più api. Sensibile al movimento, videocamere ad alta risoluzione spaziale hanno il vantaggio rispetto tecniche RFID in termini di flessibilità di design stimoli: la comparsa di uno stimolo visivo può essere quasi qualsiasi forma o finchè l&#39;identificazione del soggetto può essere catturato su almeno un pochi fotogrammi. Elaborazione video è un po &#39;di più in termini di tempo di elaborazione di dati RFID, perché l&#39;identificazione deve essere letto dal ricercatore, che richiede l&#39;ispezione manuale di ogni clip video. Se il disegno stimolo visivo può soddisfare i vincoli di RLettore FID (cioè, i tag RFID sul ape devono venire almeno 3-4 mm dal lettore RFID), allora la tecnologia RFID ha il vantaggio rispetto raccolta dati su larga scala automatizzato. La ricerca qualitativa probabilmente continuerà ad essere favorito da analisi video. Come mostrato in questo esperimento, i lettori RFID possono accumulare molto grandi insiemi di dati che non richiede codifica manuale. I leggermente diversi vantaggi associati con ogni tecnica suggeriscono che in futuro potrebbero essere utilizzati in modo complementare. Il futuro di entrambe le tecnologie potrebbe risiedere nella quantificazione precisa dei comportamenti che si verificano raramente. Per esempio, una possibilità concreta per applicazioni future è di impiegare queste tecniche in serre e altri ambienti più naturalistico. La combinazione di naturalismo e controllo sperimentale permetterebbe affrontare questioni che non era possibile rispondere prima. In generale, queste tecniche offrono due nuove modalità di osservazione del comportamento in un rigoroso unmodo efficiente ND. RFID e il video sensibile al movimento sono un significativo passo avanti non solo per i ricercatori che studiano impollinatori o insetti, ma queste tecniche possono anche fare appello ad altri scienziati del comportamento.

Un problema chiave per lo studio del comportamento scelta ignoranti da bombi e api è che, i lavoratori non addestrati fiori naïve non facilmente entrano nello spazio di prova in cui le preferenze possono essere misurati. Come risultato, molti ricercatori si basano su un meno tecnica ideale: lavoratori pre-formazione per alimentare all&#39;interno dello spazio di test da stimoli apparentemente neutri che i ricercatori ritengono essere diverso da stimoli sperimentali. Tuttavia, i recenti esperimenti hanno dimostrato che gli stimoli che si pensava di essere neutri (cioè stimoli che non influenzano il comportamento successivo scelta in una sessione di test) hanno influenzato le preferenze in modi inaspettati 1. Sistemi automatizzati che includono Radio Frequency Identification (RFID) 2 e le registrazioni sensibili al movimento video possono offrire l&#39;opportunità di risolvere questo problema. Lo scopo dello studio era duplice: (1) essenzialmente per contribuire alla letteratura sulle preferenze floreali senza istruzione da bombi, (2) e secondariamente a EValuate due sistemi di misura scelta, come registrato da due diversi dispositivi di registrazione automatici. Due sistemi automatizzati 3 sono stati implementati nel presente studio per osservare il comportamento scelta ignoranti: RFID e le registrazioni sensibile al movimento video. Due elementi fondamentali di entrambi i sistemi sono che le scelte non vengono premiati, e la visualizzazione di diversi segnali visivi possono essere manipolati. Sensibile al movimento video (alta definizione, registrazione a risoluzione 1 mp) non solo permette l&#39;osservazione continua dei lavoratori esplorare liberamente in una stanza volo, ma è fondamentale per l&#39;osservazione efficiente di eventi relativamente rari 4. La domanda di ricerca nell&#39;esperimento 1 si riferisce a come le diverse proprietà visive interagiscono quando vengono visualizzati insieme. Questo studio cerca di esplorare l&#39;importanza relativa di posizionamento del modello in relazione al tipo di motivo. Utilizzando un disegno 2 x 2, radiale (vale a dire, sunburst) e concentrica (cioè, e del toroye) tipi di pattern sono collocati a livello centrale o periferico su un fiore artificiale (si veda la Figura 1 per esempi di stimoli). Lettori RFID sono incorporate in questi stimoli fiore artificiale appositamente progettati, e bombi ricevono abilitati RFID tag che permettono di registrare ogni lavoratore tag che entra lo stimolo fiore artificiale. Osservazione RFID funziona il meccanismo lettore (incorporato nei fiori artificiali) inviare segnali a frequenza radio (13,56 MHz in questo caso), che sono modulati dalla presenza di tag passivi. Il lettore in grado di rilevare e registrare le modulazioni di segnale, che variano leggermente tra i tag che consentono cartellino identificativo unico. Le domande di Experiment 2 sono di tre tipi. In primo luogo, sono fiori ingresso, come misurato da RFID, e l&#39;atterraggio, come misurato da registrazioni video criteri di scelta equivalenti? La scelta viene misurata in diversi punti (atterraggio per il video, e l&#39;ingresso fiore per RFID), che possono tradursi in diverse misuredi preferenza. In secondo luogo, qual è l&#39;effetto del centro di vs posizionamento periferico? Non è noto se lavoratori avrebbero scegliere un modello centrale, se una combinazione costituita da due modelli radiali in posizioni differenti stati presentati (vedi figura 4b). In terzo luogo, qual è l&#39;importanza relativa di posizione modello vs Tipo di modello? In altre parole, si bombi atterrare su modelli di tipo modello preferito, o la posizione modello preferito? Api potrebbero preferiscono centrale radiale ad un pattern periferico-concentrica, ma la preferenza potrebbe essere dovuto al tipo di modello o il suo posizionamento centrale. In questo esperimento, due variabili sono contrapposti tra loro 5 (vedi figura 4c, d). Nell&#39;esperimento 2, abbiamo usato le registrazioni video motion-sensitive su stimoli fiore-come. Fiori artificiali sono stati collocati all&#39;interno di una gabbia di volo, e di videocamere ad alta definizione sensibile al movimento sono stati puntati questi fiori dal front e la parte superiore. In particolare, due videocamere sono stati posizionati in modo da catturare la vista frontale di ciascuno dei due stimoli nello spazio collaudo. Una videocamera supplementare è stato posizionato tra gli stimoli per registrare bilico comportamento dall&#39;alto, e catturato il comportamento da entrambi fiori artificiali. I bombi sono stati identificati utilizzando i tag numerici che possono essere letti su clip video ad alta definizione. Librarsi nell&#39;aria, sono stati osservati comportamenti antennation e di atterraggio.

<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

Presentiamo due metodi per l&#39;osservazione del comportamento scelta calabrone in uno spazio chiuso di test. Il primo metodo consiste di Radio Frequency Identification (RFID) lettori integrati in fiori artificiali che consentono di visualizzare i vari segnali visivi, e tag RFID (ad esempio, i transponder passivi) incollati al torace dei lavoratori bombo. La novità nella nostra implementazione è che i lettori RFID sono costruiti direttamente in fiori artificiali che sono in grado di visualizzare diverse proprietà visive distinte come il colore, il tipo di modello, frequenza spaziale (vale a dire, &quot;tran tran&quot; del pattern), e la simmetria (frequenza spaziale e simmetria non sono stati manipolati in questo esperimento). Inoltre, questi display visivi in combinazione con i sistemi automatizzati sono in grado di registrare comportamento di scelta senza ricompensa e non addestrato. Il secondo metodo consiste nel registrare comportamento di scelta i fiori artificiali con videocamere ad alta definizione sensibile al movimento. Bumblebees hanno tag numero incollati alle loro thoraces per l&#39;identificazione unico. Il vantaggio di questa implementazione sopra RFID è che, oltre ad osservare il comportamento di atterraggio, possono essere osservati anche misure alternative di preferenza come hovering e antennation. Entrambi i metodi di automazione aumentare il controllo sperimentale e validità interna, consentendo studi più ampi scala che tengano conto delle differenze individuali. La validità esterna è anche migliore perché le api possono liberamente entrare e uscire dall&#39;ambiente di test, senza vincoli, come la disponibilità di un assistente di ricerca in loco. Rispetto all&#39;osservazione umana in tempo reale, i metodi automatizzati sono più convenienti e forse meno soggetto a errori.

Esperimento 1: dati RFID Tutti i 375 lavoratori della colonia sono stati etichettati RFID, e 318 di questi lavoratori (85%) sono entrati nel volo-gabbia a un certo punto nel corso dello studio. Un totale di 197 (62% di api che hanno lasciato la colonia) ha visitato almeno una delle quattro stimoli fiori artificiali. Definizione di una scelta Una scelta è stata definita come lavoratore stipula del fiore artificiale (vedi Figura 1). Abbiamo etichettato questo comportamento come &quot;esplorazione floreale.&quot; Questa definizione di una scelta è più rigorosa rispetto a quelli utilizzati in letteratura, che, a seconda dello studio, utilizzano una combinazione di hovering, antennation o l&#39;atterraggio. L&#39;esplorazione floreale è una definizione più rigorosa di scelta perché richiede che le api frequentano non solo ad uno stimolo per bilico, antennating, e l&#39;atterraggio su di essa, ma anche esplorando esso. Gestione dei dati <p class="jove_content"&gt; tecniche RFID hanno la capacità di raccogliere una quantità enorme di dati relativi ad altri metodi. Questo esperimento ha prodotto 310.221 record. Un programma di database come MySQL è uno strumento indispensabile per memorizzare questa quantità di dati e le query sono altrettanto importanti SQL utilizzate per prendere in giro le risposte alle domande di ricerca. Ad esempio, un problema è la definizione di una scelta. I lettori RFID sono stati configurati per registrare la presenza di un tag ogni 1 msec, che, nel caso delle api che alloggiato all&#39;interno dei fiori artificiali per minuti o ore, può tradursi in diverse migliaia di registrazioni. La definizione di una scelta è una visita che è durata almeno 1 millisecondo, ma una nuova visita non sarebbe contato fino stringa corrente di registrazioni è stata interrotta da almeno 1 min pausa. Sintesi di esperimento Bontà a quattro replicato in forma di test sono stati eseguiti su tutte le scelte da &quot;sessione ingenuo&quot; &#39;un api per confrontare scelta proportions ad un valore teorico del caso 7. Sessione di ingenuo di un ape si riferisce alla prima condizione di prova in cui l&#39;ape &quot;partecipato&quot;. Il G-test rivelano una preferenza per il posizionamento centrale (vedi Tabella 1) e il tipo di raggiera. Figura 4b mostra che la preferenza modello è invertito quando il modello concentrico è in posizione centrale e la raggiera è posizionato perifericamente. Tuttavia, se il posizionamento è mantenuta costante come in figura 4a e d, modello preferenza è verso il raggiera. La Figura 4 mostra che le proporzioni relative dei primi scelte per ciascun modello per ciascuna combinazione erano paragonabili alle proporzioni indicate per tutte le scelte. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"/> I risultati sperimentali Figura 4. RFID. Frequenze di scelta a tlui quattro diverse combinazioni di fiori in Esperimento 1. I grafici a barre di colore marrone scuro mostra tutte le scelte di seduta ingenuo delle api (lato sinistro asse y), e le barre marrone chiaro indicano la prima scelta di ogni lavoratore (a destra asse y ). &quot;Tutte le scelte&quot; Mostra modelli comparabili, ma con una maggiore potenza statistica &quot;prima scelta&quot;. I grafici a barre mostrano che il posizionamento dei modelli è più importante il tipo di un modello. Un modello in posizione centrale è preferito, anche se il tipo di modello visualizzato un modello altrimenti meno preferibile concentrica. Gli asterischi indicano una percentuale scelta che è significativamente diverso dal caso. Nota. * P &lt;.05, ** p &lt;.01, *** p &lt;.001. Questo dato è stato modificato da Orbán et al. 11. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Condizioni </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> Eterogeneità </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-radiale vs Central-concentrico </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> Periferica-radiale vs Central-concentrico </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-radiale vs periferico-concentrico </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> Periferica-radiale vs periferico-concentrico </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> Tabella 1. </sTrong&gt; Statistica inferenziale dei dati RFID. Esperimento 1. La presente tabella è stata modificata da Orbán et al. (2013) 11. G p riferisce una forte deviazione di una parte del gruppo dal caso, e G h si riferisce ai test per le differenze individuali ( vale a dire, eterogeneità). Si prega di fare riferimento al manoscritto per tutti i dettagli sui test statistici. Esperimento 2: Data Video Un totale di 264 opzioni sono stati registrati attraverso le quattro condizioni su tre sessioni di test. La tabella 2 mostra il numero di lavoratori e le scelte hanno contribuito da ogni colonia. Definizione di una scelta Dati video permette la registrazione di tre tipi di comportamento di scelta: in bilico, antennation e di atterraggio. Mentre si possono osservare tutti e tre i tipi di comportamenti, in bilico e antennation sono difficult da associare a un numero di tag a causa di movimenti veloci che le videocamere con risoluzione scarsa, o bassa velocità non può registrare. E &#39;fondamentale utilizzare una videocamera ad alta definizione (anche se questo non era disponibile per noi, idealmente una videocamera alto tasso di telaio dovrebbe essere utilizzato per ridurre al minimo la sfocatura) al fine di garantire i numeri di tag che possono essere visualizzati solo su un piccolo numero di fotogrammi può essere letto . Questo metodo è stato utilizzato anche per confrontare i modelli di scelta con la tecnica RFID, che rileva l&#39;esplorazione floreale. Considerazioni di sensibilità di movimento Una delle questioni chiave nella produzione di un esperimento di successo è la configurazione delle videocamere sensibile al movimento. Una videocamera che è troppo sensibile registra troppi dati che è poco pratico e può diventare molto costoso da elaborare. Ad esempio, inizialmente la nostra videocamera è stata innescata da vibrazioni regolari di edificio (ad esempio, le persone che passano sul corridoio, aria condizionata, ecc), che ha portato 1R11, 2 punti di dati validi per ogni 150-200 clip video registrati. D&#39;altra parte, un errore ancora più grave è una configurazione bassa sensibilità, che può mancare dati chiave. È fondamentale configurare tutte le videocamere allo stesso modo, in caso contrario, gli errori di campionamento possono falsare i risultati. Sintesi di esperimento Quattro bontà replicato di prove idonee trovato tre proporzioni di gruppo che hanno deviato significativamente dal caso, e una percentuale complessiva non significativo (vedi Tabella 3 e Figura 5). (1) Modello è importante: è stata trovata una preferenza significativa per il centro-radiale sul disegno centrale concentrico (vedi Tabella 3). (2) Posizione del raggiera è meno importante: la presentazione della combinazione radiale centrale e periferico radiale mostrato alcuna differenza significativa dal caso. (3) Il centro-radiale e la combinazione periferiche-concentrico portato ad una forte preferenza versos il modello centro-radiale. La combinazione centro-concentrici e periferica-radiale ha suscitato notevole preferenza verso il pattern periferico-radiale. Modello inventata posizione. Le differenze individuali sono non significativa in tutte e quattro le combinazioni (vedi tabella 3). <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"/> . Figura 5. sensibile al movimento Video Risultati frequenze Choice ai quattro diverse combinazioni di fiori in Esperimento 2. I risultati mostrano l&#39;importanza di tipo di pattern su posizionamento modello: i modelli radiali sono stati preferiti, anche se i modelli sono stati posizionati perifericamente. I valori indicano il numero di scelte del disegno visualizzato. Gli asterischi indicano una percentuale scelta che è significativamente diverso dal caso. Nota. ** P &lt;0.01, *** p &lt;0.001. Questo dato è stato modificato da Orbán 11. <table border = &quot;0&quot; cellpadding = cellspacing &quot;0&quot; = &quot;0&quot;&gt; <tbody><tr><td rowspan="2"> Condizioni </td><td> Sessione 1 </td><td colspan="2"> Sessione 2 </td><td colspan="2"> Sessione 3 </td></tr><tr><td> Colony 1 </td><td> Colony 2 </td><td> Colony 3 </td><td> Colony 4 </td><td> Colony 5 </td></tr><tr><td> Numero di lavoratori </td><td> 45 </td><td> 7 </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> 23 </td></tr><tr><td> Numero di scelte </td><td> 151 </td><td> 25 </td><td> 2 </td><td> 20 </td><td> 65 </td></tr></tbody></table> Tabella 2. Statistiche descrittive di sensibile al movimento di dati video. Numero totale di scelte iscritti ai fiori artificiali in Esperimento 2 per ogni colonia, e il numero di lavoratori che fanno queste scelte. Questa tabella è stata modificata da Orbán et al. 11. Si prega di fare riferimento al manoscrittoper tutti i dettagli. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> Condizioni </td><td colspan="3"> Pool </td><td colspan="3"> Eterogeneità </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-radiale vs Central-concentrico </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 periferico radiale </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> Periferico radiale vs Centrale concentrico </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> Centrale radiale vs periferico concentrico </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> Dati Video Tabella 3. Statistica inferenziale sensibile al movimento. Esperimento 2. Questa tabella è stata modificata da Orbán et al. 11. G p riferisce una forte deviazione di una parte del gruppo dal caso, e G h si riferisce ai test per le differenze individuali ( vale a dire, eterogeneità). Si prega di fare riferimento al manoscritto per tutti i dettagli sui test statistici.

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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.

Radio Frequency Identification e video sensibile al movimento in modo efficiente Automatizzare registrazione di ricompensa Scelta comportamento di bombi

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

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

10.9K Views.  University of Ottawa. This video describes Radio-Frequency Identification (RFID) and motion-sensitive video recording methods to monitor choice behavior by bumblebees. 

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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.

All&#39;inizio metamorfica Tecnologia Inserzione per Insect Volo monitoraggio del comportamento

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

Ricerca

Comportamento

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.

Protocollo di monitoraggio video a chimici detergenti dello schermo per le api di miele

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

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.

Studiare le basi neurali del comportamento adattivo Locomotore in Insetti

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 ...

Neuroscienze

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 ed autonomo per l'individuazione di modelli di emersione degli insetti

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.

Monitoraggio ad alta risoluzione video di locomozione per adulti in 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 ...

Biologia

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.

Condizionata tattile e Analisi del Movimento di strategie di campionamento antennale di api mellifere (<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.

Registrazioni simultanee a lungo termine in due fasi neuronale Processing in Comportarsi api

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 semplice tecnica per analizzare l'attività locomotoria nella 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 comportamentale test per Indagare Risposte gustativa individuale, liberamente rigiro bombi (<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.

Insect-macchina Sistema ibrido: radiocomandato di un coleottero liberamente Volare (<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 ...

Radio Frequency Identification e video sensibile al movimento in modo efficiente Automatizzare registrazione di ricompensa Scelta comportamento di bombi

Riepilogo

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Capitoli in questo video

All'inizio metamorfica Tecnologia Inserzione per Insect Volo monitoraggio del comportamento

Protocollo di monitoraggio video a chimici detergenti dello schermo per le api di miele

Studiare le basi neurali del comportamento adattivo Locomotore in Insetti

Un sistema preciso ed autonomo per l'individuazione di modelli di emersione degli insetti

Monitoraggio ad alta risoluzione video di locomozione per adulti in Drosophila melanogaster

Condizionata tattile e Analisi del Movimento di strategie di campionamento antennale di api mellifere (

Registrazioni simultanee a lungo termine in due fasi neuronale Processing in Comportarsi api

Una semplice tecnica per analizzare l'attività locomotoria nella Drosophila

A Novel comportamentale test per Indagare Risposte gustativa individuale, liberamente rigiro bombi (

Insect-macchina Sistema ibrido: radiocomandato di un coleottero liberamente Volare (