This work was funded by the state program Investissements d&#8217;avenir managed by ANR (grant ANR-10-BINF-05 'Pherotaxis').

<html>プロトコルは、自分の性フェロモンと市販のロボット（材料表を参照）、雄成虫（ タマナヤガ ）に基づいています。しかし、それは他の昆虫種、着臭剤、ロボットに若干の変更を加えて適合させることができる。 1。昆虫<ol><li> タマナヤガハフナゲル（鱗翅目：ヤガ科）の背面幼虫人工飼料や、以前に説明したように24 23±1℃で蛹化し、50±5％の相対湿度まで、個々のプラスチックカップでそれらを維持する。 </li><li>セックス蛹、プラスチックの箱に、女性は別に成人男性を保つ。彼らに20％ショ糖溶液への無料アクセスを提供します。 </li><li>雄と実験を行う。雄成虫は彼らの同種の雌により放出された性フェロモンに非常に敏感である。 Aにipsilon、主要なフェロモン成分、 シス -7 -ドデセニルアセテート（Z7-12：OAcを含む）は、アンテナに最も活性な化合物である。 </li></ol>イトルを記入 &quot;&gt; 2。電気生理学<ol><li> （ 図1A）以下に説明するように、全体の昆虫の準備からEAGを記録します。彼らは（代表的な結果を見てください）、より長い寿命を示すので、無傷のアンテナを切除アンテナよりも好ましい。 </li><li> 10〜20分のための濃厚漂白液に浸して2銀線を塩素化し、その後すすいでください。このプロセスは、偏光から電極を防ぐことができます。これは、電極間のオフセット電圧は増幅器によって補償されるにはあまりに大きくなると、ベースラインが実験中にドリフト又はたびに繰り返されなければならない。 </li><li>電極プラーで火ポリッシュ毛細血管からガラス電極を作る。火災の研磨は、電極と塩素化銀線に傷をつけないようにします。 </li><li> CO 2で雄の蛾を麻酔し、頭が上から突出して発泡スチロールのブロックの中に配置します。 </li><li>首周りの画家のテープで虫の頭をつなぐ。 </li><li>首に参照電極として銀線を挿入します。 </li><li>実体顕微鏡下で、先端部と基部上画家のテープの薄いストリップとアンテナの1を固定。 </li><li>外科ハサミでアンテナの先端2〜3のセグメントを切り取る。 </li><li>マイクロマニピュレータとアンテナの切り込み先端付近ガラス電極を配置します。 </li><li>アンテナの切開端よりわずかに大きい直径を得るために、ピンセットでガラスキャピラリーの先端を切り取る。 </li><li> （単位：mm）でガラスピペットを埋める6.4のKCl、340グルコース、10のHepes、12のMgCl 2、1のCaCl 2、12のNaCl、pHは6.5。 </li><li>マイクロマニピュレータを用いてガラスキャピラリーにアンテナの切開端を挿入します。 </li><li>ガラスキャピラリーの先端に最大の記録電極としての銀線スリップ。 </li></ol> 3。ハードウェアインターフェイス<ol><li>製剤全体のマウント、 すなわち昆虫電極-ロボット（ 図1B）の上部に螺合され、金属板上のマイクロマニピュレーター。以下に説明するように、ロボットに電極を接続します。 </li><li>前の作品25〜26に基づいて、ロボットの拡張ボード用の適切な範囲にEAG出力電圧（数MΩのオーダー1 MV）を適応させるためにハードウェア·インタフェースを設計します。ボードは、0〜5Vのアナログ入力を受け入れ、-200 mVの以下の負電圧が重大な損傷を与えることがあります。手順に従ってくださいイーグルとのインタフェースを設計するために3.2.4に3.2.1。 <ol><li>電圧レギュレータ78L10（ 図2A〜2Cの①）を使用して、+12 Vバッテリから±5V電源を設計します。 </li><li> （ 図2A〜2Cの③）計装アンプINA121に基づいてヘッドステージプリアンプ（10X）を設計。 </li><li>ノイズフィルタリングと二段目のアンプ（25X）を設計（クワッドオペアンプLT1079に基づいて（最初のハイパス0.1 Hzフィルタ、二次ローパス500 Hzフィルタ、ノッチ50 Hzフィルタをご注文）315; 図中の2A-2C）。 </li><li>オペアンプLT1079とダイオード1N4148（⑤ 図2A〜2Cの）で計算し、信号調整段階を設計します。トータルゲインは250で、EAG出力はゼロが2.5 Vであることを範囲0〜5Vである</li></ol></li><li>差動EAG入力（② 図中の2A-2C）に電極を接続します。正EAGsを得るために、INA121の反転入力に記録電極を接続します。 </li><li>ロボットの拡張ボードの12のアナログ入力に（⑥ 図2A〜2Cの）EAG出力を接続します。各入力を順次ミリ秒ごとに読み取られると、サンプリング周波数は1 kHzです。 </li></ol> 4。ソフトウェア·インタフェースメインスレッドは、グラフィカル·ユーザー·インターフェース（GUI）、ロボットを制御するための信号検出および様々な機能のための方法を含む。 <ol><li> QtはC + +へのFO中のGUI（ 図2D）をお書きください。<html> r個のデータの視覚化、デジタルフィルタ（20 Hzの第 5次バターワースローパスフィルタ）とEAGから臭気検出。後者は、2つの方法で実行できます。適切なフィルタ（工学的ア ​​プローチ、セクション4.2）とEAGをデコンボリューションすることにより、またはAに、高速で信頼性の高いフェロモン検出を可能に神経メカニズムをモデル化することによってどちらかipsilon蛾 （バイオインスパイアードアプローチ、セクション4.3）。 </li><li>デコンボリューションフィルタ。 EAGはよく静的な非線形性で構成された非線形カスケード27で記述されている<img alt="式（1）" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq1.jpg" />指数インパルス関数を有する1次ローパスフィルタ<img alt="式2" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq2.jpg" />のために<img alt="式3" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq3.jpg" /> 、 図3Aを参照してください。臭気濃度の変動に応答してuation 4 &quot;FO：コンテンツの幅=&quot; 0.3in &quot;SRC =&quot; / files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg &quot;/&gt;、EAG出力は畳み込み積分で与えられる。 <img alt="式5" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq5.jpg" /> 。デコンボリューションは、単にシステムの逆数によって得られる;すなわち<img alt="式6" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq6.jpg" />周波数領域における。その後、 <img alt="式7" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq7.jpg" />フーリエ変換は、インパルス応答のフーリエようです<img alt="式8" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq8.jpg" /> 。信号検出のために、4.2.3へステップ4.2.1に従ってください。 <ol><li>のように時間領域でデコンボリューション処理を行う<img alt="式9" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq9.jpg" />と<img alt="式10" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq10.jpg" /> 図3B。 </lI&gt; <li>非線形性を近似<img alt="式11" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq11.jpg" />多項式関数による。実の間の平均二乗誤差を最小にするために、入出力データ対に関する多項式パラメータ及び時定数にフィット<img alt="式4" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg" />そして、再構成<img alt="式12" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" />臭気濃度。 </li><li>フェロモンヒットを検出すると必ず<img alt="式12" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" />所定の閾値を超える。 </li></ol></li><li>ニューロモルフィック検出器。検出の別のアプローチは、生物を模倣することにある。 Aにipsilonの蛾は、アンテナからの入力を受け付ける中枢ニューロンは、興奮-抑制13のステレオタイプの発火パターンをフェロモンに反応する。 HH型T4イオン電流とYPEニューロンモデル<img alt="式13" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq13.jpg" /> （遅延整流K +電流 、電圧依存性Na +およびCa 2 +電流、電流の小さなコンダクタンスのCa 2 +依存性K +）は、以前に観察された生理学的応答13を再現するために開発されました。信号検出のために、4.3.3へステップ4.3.1に従ってください。 <ol><li>微分方程式としてニューロンモデルを実装しています。入力電流とし​​てEAG信号を使用<img alt="式14" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq14.jpg" />膜電位の進化<img alt="式15" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq15.jpg" /> 。膜キャパシタンスC = 22.9 pFの式で与えリーク電流を使用<img alt="式16" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq16.jpg" />コンダクタンスg L = 0.011161μSとし、逆転電位E L = -61.4 mVで。イオン電流は次式で記述されている<img alt="式17" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq17.jpg" />ととも​​に<img alt="式18" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq18.jpg" />ここによる<img alt="式19" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq19.jpg" /> Vの非線形関数は、詳細については、前作13をご覧ください。 </li><li> 4 番目の順ルンゲ·クッタ法による微分方程式と時間ステップを統合することにより、シレーヌとのリアルタイムでのニューロンモデルをシミュレート<img alt="式20" fo:content-width="0.1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq20.jpg" /> = 0.01ミリ秒。スパイク·テスト·V（t fは ）&gt; 0 mVであり、V（T Fを実行します- <img alt="式20" fo:content-width="0.1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq20.jpg" /> ）&lt;0 mVのスパイク時間を得るためにオンラインとの間隔スパイク間。 </li><li>検出励起（3連続のスパイク間の間隔&lt;70ミリ秒）のバーストが（間隔≥350ミリスパイク間）阻害が続いているときはいつでもフェロモンのヒットは、 図3Cを参照してください。 </li></ol></li></ol>

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Authors have nothing to disclose.

ほぼ20年前、神崎と彼の同僚は、嗅覚のロボット29〜30にEAGsを使用してのアイデアを開拓してきました。彼らの技術は、元々、切除されたアンテナに基づいていた。ここでは、感度および製剤の寿命を向上させるために無傷のアンテナから記録した。他の研究で31〜32はまた、単離されたアンテナを介して全身製剤の優位性に気づいた。私たちのロボットの実験では、一日の中、安定したレコーディングを経験した。対照的に、EAGs 2時間（ 図5）の寿命を有する単離されたアンテナに記録される。 当社のEAG-ロボットプラットフォームは、主に昆虫類13嗅覚コーディングと検索戦略について、生物学的仮説を検証するために開発されました。昆虫のアンテナからの入力を受信する中枢ニューロンと同様に、我々は、ロボットの実蛾アンテナにニューロンモデルを接続し、その発火パターンに基づいて、フェロモン検出を行う。検出と非検出されたイベントその後、フェロモン源に向かってロボットを駆動するために使用される。ここで考えて、反応探索戦略を性フェロモンに惹か雄成虫の行動パターンに触発されました。これは、2メートルの源からの低排出源に比較的大きな探索空間（初期距離（前作24中10ミリグラムに対し我々の場合は10μgのフェロモン用量）の局在を可能にする実験室条件（ 図6）で好調以前の実験さ10cm 20〜21）対。 これらのロボット実験は、昆虫触角、ロボット嗅覚を検索するのに適していることを示す概念実証として考慮されるべきである。昆虫触角は有毒ガス、薬品や爆発物9月​​11日に反応することが知られているが、いくつかの拡張機能は、現実世界のアプリケーションに対応するために必要とされる。まず、より洗練された検索方法34〜36は 、10メートルを超えた距離で再取得する際、より効率的な場合がありますプルームの非常ににくくなる。第二に、利益の臭気物質を検出するために、バイオ電子鼻構成14の異なる種EAGsを組み合わせる必要があり得る。第三に、同じ昆虫の2つのアンテナから録音したステレオ感知能力は、有効性の観点から有益性を実証することができる。並列で用いられる2つのセンサが実際に指向性を高めることができる。第四に、集団のロボット検索に検索戦略の延長37彼らは蛾の場合には生物学的に関連していなくても実用化のために考慮されるべきである。

今日では、犬のように動物が頻繁にその優れた臭い検知機能16の化学物質の漏洩、麻薬や爆発物の局在を伴う安全性とセキュリティの用途に使用されている。しかし、彼らは大規模な仕事の後に疲れ、行動の変化を示しており、その性能は、時間17とともに減少などの頻繁な再訓練が必要です。これらの制限を回避する一つの方法は、嗅覚ロボットが訓練されたイヌを交換することである。 それにもかかわらず、香りや匂い源を追跡することは、ロボット工学における主要な課題である。乱流の環境では、臭気プルームの風景は非常に不均質かつ不安定であり、散発的に配置されたパッチ4で構成されています。でも、数メートル程度の短い源から適度な距離で、検出が散発的になり、断続的にしか手がかりを提供する。さらに、検出時の局所濃度勾配は、一般的に、ソースの方に向けないでください。指定されたディスク情報や限定された地域情報のontinuous流れ検出は、ソースに向かってロボットを移動する方法を行われたとき？ それはよくこのようなオス蛾などの昆虫が正常に長い距離（数百メートル）の上に彼らの仲間を見つけるために、化学通信を使用することが知られている。そのためには、彼らはステレオタイプの行動18〜20を採用：彼らは臭気パッチを感知すると風上サージや匂いの情報が消滅するときにキャストと呼ばれる拡張検索を実行します。このサージキャスト戦略は、純粋に反応性であり、 つまりアクションは完全に現在の認識（検出と非検出イベント）によって決定されます。臭気パッチの検出は、人工ガスセンサの遅さによって妨げられるので、まだ、嗅覚ロボットへの実装は、過去に限られた成功を有した。 それらは一般に除外するように嗅覚ロボットのほとんどで使用される金属酸化物センサは、数十秒の応答および回復時間を有する乱流プルーム21で遭遇する濃度の変動。対照的に、化学受容体、昆虫の応答時間が非常に短い、 例えば 、昆虫electroantennograms（EAGs）の立ち上がり時間は50ミリ秒未満で22である。その結果、昆虫EAGsを使用することにより、臭気パルスは数Hz 23の周波数で解決されます。このプロパティは、自然のプルーム中の臭気フィラメントの検出のためのEAGセンサが適しています。ここでは、サージやキャスティング戦略を用いて、効率的な嗅覚の検索を可能にするロボットに昆虫EAGsを埋め込むためのプロトコルを記述します。

<table><tbody><tr><td>&lt;em&gt;Agrotis ipsilon&lt;/em&gt;</td><td>PISC &lt;br /&gt;http://www-physiologie-insecte.versailles.inra.fr/indexenglish.php</td><td></td><td>moth</td></tr><tr><td>Robot Khepera III</td><td>K-team &lt;br /&gt;www.k-team.com</td><td></td><td>Khe3Base + KorBotLE + KorWifi</td></tr><tr><td>KoreIOLE</td><td>K-team</td><td></td><td>Input/output extension board</td></tr><tr><td>EAG-robot interface</td><td>LORIA &lt;br /&gt;www.loria.fr</td><td></td><td>Custom-made hardware and software</td></tr><tr><td>Sirene</td><td>LORIA&amp;nbsp;</td><td></td><td>neuronal simulator sirene.gforge.inria.fr</td></tr><tr><td>Eagle</td><td>CadSoft www.cadsoftusa.com</td><td></td><td>PCB design software</td></tr><tr><td>Micromanipulator</td><td>Narishige / Bio-logic</td><td>UN-3C</td><td></td></tr><tr><td>Magnet base</td><td>Narishige/ Bio-logic</td><td>USM-6</td><td></td></tr><tr><td>Adapter</td><td>Narishige/ Bio-logic</td><td>UX-6-6</td><td></td></tr><tr><td>Rotule</td><td>Narishige/ Bio-logic</td><td>UPN-B</td><td></td></tr><tr><td>Micro scisors</td><td>MORIA / Phymep</td><td>15371-92</td><td></td></tr><tr><td>Stereo microscope Zeiss St&amp;eacute;mi 2000</td><td>Fisher Scientific</td><td>B19961</td><td></td></tr><tr><td>Light source 20 W KL200</td><td>Fisher Scientific</td><td>W41745</td><td></td></tr><tr><td>Narishige PC-10 Na PC-1</td><td>Narishige</td><td>Narishige PC-10</td><td></td></tr><tr><td>Capillaries Na PC-1</td><td>Fisher scientific</td><td>C01065</td><td></td></tr><tr><td>Pheromone cis-7-Dodecenyl acetate(Z7-12:OAc)</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>259829</td><td></td></tr><tr><td>Pack of 3 pipettes: 2-20 &amp;micro;l/ 50-200 &amp;micro;l/ 100-1,000 &amp;micro;l</td><td>Eppendorf</td><td>4910000514</td><td>For pheromone dilution and deposition on paper filter</td></tr><tr><td>Gas sensor TGS2620&amp;nbsp;</td><td>Figaro www.figarosensor.com</td><td></td><td>Optional, for comparison with EAG</td></tr><tr><td>Electrode puller</td><td>Narishige&amp;nbsp;</td><td>PC-10</td><td></td></tr></tbody></table>

using insect electroantennogram sensors on autonomous robots for olfactory searches

昆虫が食用に採餌や仲間3の探索として、地雷のフィールド2の顔と同じ問題に含まれる有害産業施設1または爆発の痕跡化学リークを追跡するために設計されたロボットは：嗅覚検索は乱流輸送4の物理学によって制約されている。風負担臭気の濃度の風景は不連続で、散発的に配置されたパッチで構成されています。嗅覚検索に必要な前提条件は、断続的な臭気のパッチが検出されることである。その高いスピードと感度5-6、昆虫の嗅覚器官は検出のためのユニークな機会を提供します。昆虫アンテナはフェロモン7だけでなく、ヒトに関連する化学物質、 例えば 、癌細胞又は8有毒で違法物質9-11から発する揮発性化合物のみならず、過去に検出するために使用されてきた。私たちは、自律型ロボットで昆虫のアンテナを使用するため、ここでのプロトコルを記述そのソースに臭気プルームを追跡するための概念実証を提示dは。嗅覚ニューロンの応答は、グローバルelectroantennograms（EAGs）の形でその場で記録される。全体昆虫の準備に基づいて我々の実験設計は、営業日以内に、安定した録画を​​可能にする。比較では、切除されたアンテナにEAGs 2時間の寿命を持っている。カスタムハードウェア/ソフトウェアのインタフェースはEAG電極とロボットとの間で開発されました。測定システムは、人工的な化学センサ12のタイムスケールを超える10Hzで、個々の臭気のパッチを解決する。嗅覚検索用EAGセンサの効率はさらにフェロモンの供給源に向かってロボットを駆動するに示されている。現実の動物のように同一の嗅覚刺激及びセンサを用いることにより、我々のロボットプラットフォームは、嗅覚符号化及び検索方法13に関する生物学的仮説を試験するための直接的な手段を提供する。またによって利益の他の臭気物質を検出するための有益性を実証することができる生体電子ノーズ構成14または昆虫アンテナ15を模倣するナノガスセンサを用いた他の昆虫種EAGsを組み合わせる。

上記のプロトコルは、最初に直接アンテナにパフフェロモン（用量1および10μg）の短い20ミリ秒のパルスを用いて試験した。 図4（a）は、フェロモンパルスに応じてEAGsを示しています。工程3.3に記載のように、記録電極は、増幅器の反転入力に接続したので、彼らは正である。パワースペクトルによって示されるように、測定システムは、10 Hzにフェロモンパルスを解決することができる。比較のために、我々はまた、市販のガスセンサーを試験した。 TGS2620は、溶媒蒸気の検出のために製造された金属酸化物センサである。センサーはエタノールに対して高い感度を示していますが、（ 図4Bの破線を参照）濃度の変動に追従することができませんでした。問題は、センサハウジングから来ました。 TGS2620は防炎ステンレス製のガーゼを持ってキャップを製品化している。実際には、それが取る、ため、応答時間が遅いガーゼを通って拡散し、金属酸化物表面に到達するガスのための一定の時間。ガスキャップの内側に捕捉されたときに、センサをきれいに時間がかかるため、回復も遅い。したがって、我々は、キャップを取り外し、この修飾は、（ 図4Bの平野カーブを参照）が大幅にダイナミクスを改善した。それでも、EAGとTGS2620（1 Hzの対10 Hz）の間の係数10があった。 EAGとTGS2620を同じ条件でテストされていないため、この比較は、それにもかかわらず、定性的である。 私たちは、その後、切除したアンテナ（N = 7のアンテナ）と比較して、私たちの全体の昆虫の準備（N = 12蛾）の経時安定性を評価した。 EAGはフェロモン刺激（期間500ミリ秒、投与量は1μg）に応じて、定期的に記録された。 （MV）で生EAGs相対EAGs（時刻T = 0で得られた初期値の割合）に変換した。図5に示すように私達の全体の昆虫準備の非常に良好な安定性を図営業日以内aration。信号はわずか1.5時間後にその初期値の半分に収まるように対照的に、EAGsは、経時的に迅速に単離されたアンテナの減少に記録された。この時間依存性はよく2時間の寿命を有する指数関数的減衰によって説明される。 反応性検索方法（ 図6A）を使用して：最後に、臭気源（OAcのフェロモン化合物Z7-12）を検索するためのEAGロボットplateformの能力を試験した。検索方法は、フェロモンを検出28が存在しない場合にらせん状の鋳造で検出されるたびに風上サージを兼ね備えています。工程4.3に記載のようにフェロモンの存在は、ニューロモーフィック検出器によってEAGから検出される。検索中に記録されたEAGの2つの例を図6Bに示されている。匂い源なし、EAGは非常に少ない、または全く検出で（ つまり 2.5V）ゼロ近傍のまま。ロボットは、螺旋キャスティングを実行し、一般的にサーチスペースを残すBEF鉱石が目標位置に到達する（試験の92％であり、n = 26試験では、 図6Cの右側）。臭気源（左図6C）で、EAGは、無音の期間（無検出）と絡み合っ活性（検出）のバーストを示している。スパイラルは主にキャストすると、プルームの輪郭（ 図6Cの左、赤の線）で発生し、臭気が失われたときプルームの中心線を再配置するための効率的な戦略であると思われる。この状態では、ソースは、一般に、（成功率= 96％であり、n = 44試行）を求める。 <img alt="図1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig1highres.jpg" width="500" /> 図1。全体-昆虫EAGの準備とロボットのセットアップ。A）electroantennogram（EAG）は、全昆虫の準備（詳細は本文を参照のこと）。B）から記録された製剤は、ロブに搭載されているOTは<a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/51704/51704fig1highres.jpg" target="_blank">、この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> <img alt="図2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig2highres.jpg" width="500" /> 図2。ハードウェアとソフトウェアのインタフェース。ハードウェアのA）のイーグルの回路図。回路は、6つのセクション（詳細は本文参照）で構成されています。それが可能にするフィルタリング（周波数帯0.1〜ヘルツ、50ヘルツで、ノッチ）、増幅（トータルゲイン250倍）および範囲0-5 VのBの信号調整）（上が赤の銅のラインを示すイーグルレイアウト離散要素データの可視化（赤線= EAG入力、緑のトレースのためのQt-C + +で記述された。D）グラフィカルユーザーインターフェイス（GUI）を示す青の一番下）と緑の穴（）。C）プリント回路基板（PCB）=ニューロンモデル出力）、フィルタ設計と信号検出が。 <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/51704/51704fig2highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> <img alt="図3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig3highres.jpg" width="500" /> 図3。EAGからの信号検出。 A）Electroantennogram（EAG）モデル。 EAGは、指数インパルス関数を有する1次ローパスフィルタが続く静的非直線で構成された非線形カスケード27によってモデル化される<img alt="式21" fo:content-width=".2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq21.jpg" /> 。 EAG出力はとの畳み込み積分で与えられる。 <img alt="式22" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq22.jpg" /> 。B）工学的ア ​​プローチ。デコンボリューションFILTER書き込み<img alt="式23" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq23.jpg" />と<img alt="式24" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq24.jpg" /> 、詳細は本文を参照してください。臭気の出会い（ヒット）がいつ検出された<img alt="式12" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" />事前定義されたしきい値。C）生物に学ぶアプローチを超えています。 5つの内部電流（リーク、K +のNa +、Ca 2 +およびSK）とHH型型ニューロンモデルは、実験的に観察された13を励起阻害（EI）の観察された発火パターンを再現するために使用される。励起のバースト発火活性の阻害が続くたびに、入力電流とのヒットが検出されるように、信号検出のために、EAG信号が使用される。 <img alt="図4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig4highres.jpg" width="500" /> &lt;<html> BR /&gt; 図4。EAG応答時間。 A）20ミリ秒フェロモンパルス（用量は1μgおよび10μg）に応答して、EAG記録は、異なるレート（1、2、4、6、8、10パルス/秒）で送出。正規化されたEAGのパワースペクトルは1と10ヘルツ（投与量1および10μg）でパルス刺激のために示されている。 EAGは10 Hzに個々のパルスを解決します。B）録音ガスセンサTGS2620からのエタノールに反応して（）濃度変動。破線とプレーンの曲線は、それぞれキャップ付きとなしのセンサ応答、である。キャップセンサは、数十秒の応答時間を有するので、ガス濃度の変動に追従することができない。キャップなしのTGS2620は1ヘルツまでの個々の変動を解決します。 <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/51704/51704fig4highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> 常に &quot;&gt; <img alt="図5" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig5highres.jpg" width="500" /> 図5。EAG安定性（切除されたアンテナ対全体昆虫の準備）。 EAGは、切除したアンテナ（N = 7のアンテナ）のための3.2時間の間に、全昆虫の準備（N = 12蛾）と、すべての20分間で8時間の間、毎時間記録した。図は、相対EAGs（時刻t = 0で得られた初期値の百分率）を示す。切除されたアンテナのための時間依存性は、十分に2時間（1.5時間の半減期）の寿命が指数関数的減衰によって取り付けられている。 <img alt="図6" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig6highres.jpg" width="500" /> 図6。ロボットの実験。A）サージキャスト戦略は、中風上サージを組み合わせその非存在下でのスパイラルキャストと臭気の存在ロボットが臭いのない（N（N = 44試行）臭）とし、臭いなしで（。C）ロボット軌道を移動している間に、検索中に記録された28。B）典型的なEAG = 26試行）。赤い点線は、すべての検出の90％が試験中に発生したプルーム輪郭を表す。実験条件：探索空間= 4 MX 2.5メートル、ロボットの速度= 5.6 cm /秒、ターゲットフェロモン= 10μgの紙フィルター上に堆積し、すべての2試験を交換し、ターゲットからのロボットの初期位置= 2メートル、風速= 0.9±目的の場所で0.2メートル/秒。 <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/51704/51704fig6highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a>

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Using Insect Electroantennogram Sensors on Autonomous Robots for Olfactory Searches

We describe a protocol for using insect antennae in the form of electroantennograms (EAGs) on autonomous robots. Our experimental design allows stable recordings within a day and resolves individual odor patches up to 10 Hz. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is demonstrated in driving a robot toward an odor source.

嗅覚検索用自律型ロボットに昆虫Electroantennogramセンサを用いた

Robots designed to track chemical leaks in hazardous industrial facilities1 or explosive traces in landmine fields2 face the same problem as insects ...

using-insect-electroantennogram-sensors-on-autonomous-robots-for

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Neuroscience

22.9K ビュー.  Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). We describe a protocol for using insect antennae in the form of electroantennograms (EAGs) on autonomous robots. Our experimental design allows stable recordings within a day and resolves individual odor patches up to 10 Hz. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is demonstrated in driving a robot toward an odor source.

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Electrophysiological Measurements from a Moth Olfactory System

Insect olfactory systems provide unique opportunities for recording odorant-induced responses in the forms of electroantennograms (EAG) and single sensillum recordings (SSR), which are summed responses from all odorant receptor neurons (ORNs) located on the antenna and from those housed in individual sensilla, respectively. These approaches have been exploited for getting a better understanding of insect chemical communication. The identified stimuli can then be used as either attractants or repellents in management strategies for insect pests.

Insect olfactory systems provide unique opportunities for recording odorant-induced responses in the forms of electroantennograms (EAG) and single sensillum recordings (SSR), which are summed responses from all odorant receptor neurons (ORNs) located on the antenna and from those housed in individual sensilla, respectively.

蛾嗅覚系の電気生理学的測定

Insect olfactory systems provide unique opportunities for recording odorant-induced responses in the forms of electroantennograms (EAG) and single ...

神経科学

Flying Insect Detection and Classification with Inexpensive Sensors

An inexpensive, noninvasive system that could accurately classify flying insects would have important implications for entomological research, and allow for the development of many useful applications in vector and pest control for both medical and agricultural entomology. Given this, the last sixty years have seen many research efforts devoted to this task. To date, however, none of this research has had a lasting impact. In this work, we show that pseudo-acoustic optical sensors can produce superior data; that additional features, both intrinsic and extrinsic to the insect&#8217;s flight behavior, can be exploited to improve insect classification; that a Bayesian classification approach allows to efficiently learn classification models that are very robust to over-fitting, and a general classification framework allows to easily incorporate arbitrary number of features. We demonstrate the findings with large-scale experiments that dwarf all previous works combined, as measured by the number of insects and the number of species considered.

We proposed a system that uses inexpensive, noninvasive pseudo-acoustic optical sensors to automatically and accurately detect, count, and classify flying insects based on their flying sound.

安価なセンサで昆虫の検出と分類をフライング

An inexpensive, noninvasive system that could accurately classify flying insects would have important implications for entomological research, and allow ...

生物工学

Identification of Olfactory Volatiles using Gas Chromatography-Multi-unit Recordings (GCMR) in the Insect Antennal Lobe

All organisms inhabit a world full of sensory stimuli that determine their behavioral and physiological response to their environment. Olfaction is especially important in insects, which use their olfactory systems to respond to, and discriminate amongst, complex odor stimuli. These odors elicit behaviors that mediate processes such as reproduction and habitat selection1-3. Additionally, chemical sensing by insects mediates behaviors that are highly significant for agriculture and human health, including pollination4-6, herbivory of food crops7, and transmission of disease8,9. Identification of olfactory signals and their role in insect behavior is thus important for understanding both ecological processes and human food resources and well-being.
	To date, the identification of volatiles that drive insect behavior has been difficult and often tedious. Current techniques include gas chromatography-coupled electroantennogram recording (GC-EAG), and gas chromatography-coupled single sensillum recordings (GC-SSR)10-12. These techniques proved to be vital in the identification of bioactive compounds. We have developed a method that uses gas chromatography coupled to multi-channel electrophysiological recordings (termed 'GCMR') from neurons in the antennal lobe (AL; the insect's primary olfactory center)13,14. This state-of-the-art technique allows us to probe how odor information is represented in the insect brain. Moreover, because neural responses to odors at this level of olfactory processing are highly sensitive owing to the degree of convergence of the antenna's receptor neurons into AL neurons, AL recordings will allow the detection of active constituents of natural odors efficiently and with high sensitivity. Here we describe GCMR and give an example of its use.
	Several general steps are involved in the detection of bioactive volatiles and insect response. Volatiles first need to be collected from sources of interest (in this example we use flowers from the genus Mimulus (Phyrmaceae)) and characterized as needed using standard GC-MS techniques14-16. Insects are prepared for study using minimal dissection, after which a recording electrode is inserted into the antennal lobe and multi-channel neural recording begins. Post-processing of the neural data then reveals which particular odorants cause significant neural responses by the insect nervous system.
	Although the example we present here is specific to pollination studies, GCMR can be expanded to a wide range of study organisms and volatile sources. For instance, this method can be used in the identification of odorants attracting or repelling vector insects and crop pests. Moreover, GCMR can also be used to identify attractants for beneficial insects, such as pollinators. The technique may be expanded to non-insect subjects as well.

Identification of Olfactory Volatiles using Gas Chromatography-Multi-unit Recordings GCMR in the Insect Antennal Lobe

Olfactory cues mediate many different behaviors in insects, and are often complex mixtures comprised of tens to hundreds of volatile compounds. Using gas chromatography with multi-channel recording in the insect antennal lobe, we describe a method for the identification of bioactive compounds.

昆虫の触角葉でガスクロマトグラフィー - マルチユニットレコーディング（GCMR）を使用して、嗅覚揮発性物質の同定

All  organisms inhabit a world full of sensory stimuli that determine their  behavioral and physiological response to their environment. Olfaction is ...

Multi-unit Recording Methods to Characterize Neural Activity in the Locust (Schistocerca Americana) Olfactory Circuits

Detection and interpretation of olfactory cues are critical for the survival of many organisms. Remarkably, species across phyla have strikingly similar olfactory systems suggesting that the biological approach to chemical sensing has been optimized over evolutionary time1. In the insect olfactory system, odorants are transduced by olfactory receptor neurons (ORN) in the antenna, which convert chemical stimuli into trains of action potentials. Sensory input from the ORNs is then relayed to the antennal lobe (AL; a structure analogous to the vertebrate olfactory bulb). In the AL, neural representations for odors take the form of spatiotemporal firing patterns distributed across ensembles of principal neurons (PNs; also referred to as projection neurons)2,3. The AL output is subsequently processed by Kenyon cells (KCs) in the downstream mushroom body (MB), a structure associated with olfactory memory and learning4,5. Here, we present electrophysiological recording techniques to monitor odor-evoked neural responses in these olfactory circuits.
First, we present a single sensillum recording method to study odor-evoked responses at the level of populations of ORNs6,7. We discuss the use of saline filled sharpened glass pipettes as electrodes to extracellularly monitor ORN responses. Next, we present a method to extracellularly monitor PN responses using a commercial 16-channel electrode3. A similar approach using a custom-made 8-channel twisted wire tetrode is demonstrated for Kenyon cell recordings8. We provide details of our experimental setup and present representative recording traces for each of these techniques.

Multi-unit Recording Methods to Characterize Neural Activity in the Locust Schistocerca Americana Olfactory Circuits

We demonstrate variations of the extracellular multi-unit recording technique to characterize odor-evoked responses in the first three stages of the invertebrate olfactory pathway. These techniques can easily be adapted to examine ensemble activity in other neural systems as well.

ローカスの神経活動を特徴づけるためにマルチユニット記録方法（<em&gt; Schistocercaアメリカーナ</em&gt;）嗅覚回路

Detection and interpretation of olfactory cues are critical for the survival  of many organisms. Remarkably, species across phyla have strikingly similar ...

Electroantennography-based Bio-hybrid Odor-detecting Drone using Silkmoth Antennae for Odor Source Localization

Small drones with chemical or biosensor devices that can detect airborne odorant molecules have attracted considerable attention owing to their applicability in environmental and security monitoring and search-and-rescue operations. Small drones with commercial metal-oxide-semiconductor (MOX) gas sensors have been developed for odor source localization; however, their real-time-odor-detection performance has proven inadequate. However, biosensing technologies based on insect olfactory systems exhibit relatively high sensitivity, selectivity, and real-time response with respect to odorant molecules compared to commercial MOX gas sensors. In such devices, excised insect antennae function as portable odorant biosensor elements and have been found to deliver excellent sensing performance. This study presents experimental protocols for odorant-molecule detection in the air using a small autonomous bio-hybrid drone based on a mountable electroantennography (EAG) device incorporating silkmoth antennae.
We developed a mountable EAG device including sensing/processing parts with a Wi-Fi module. The device was equipped with a simple sensor enclosure to enhance the sensor directivity. Thus, odor source localization was conducted using the spiral-surge algorithm, which does not assume an upwind direction. The experimental bio-hybrid odor-detecting drone identified real-time odorant-concentration differences in a pseudo-open environment (outside a wind tunnel) and localized the source. The developed drone and associated system can serve as an efficient odorant molecule-detection tool and a suitable flight platform for developing odor source localization algorithms owing to its high programmability.

This study introduces experimental protocols for a bio-hybrid odor-detecting drone based on silkmoth antennae. The operation of an experimental electroantennogram device with silkmoth antennae is presented, in addition to the structure of a bio-hybrid drone designed for odor source localization using the spiral-surge algorithm.

電気解析ベースのバイオハイブリッド臭気検出ドローンは、臭気源の局在化のためのシルクモスアンテナを用いた

Small drones with chemical or biosensor devices that can detect airborne odorant molecules have attracted considerable attention owing to their ...

工学

Using Single Sensillum Recording to Detect Olfactory Neuron Responses of Bed Bugs to Semiochemicals

The insect olfactory system plays an important role in detecting semiochemicals in the environment. In particular, the antennal sensilla which house single or multiple neurons inside, are considered to make the major contribution in responding to the chemical stimuli. By directly recording action potential in the olfactory sensillum after exposure to stimuli, single sensillum recording (SSR) technique provides a powerful approach for investigating the neural responses of insects to chemical stimuli. For the bed bug, which is a notorious human parasite, multiple types of olfactory sensillum have been characterized. In this study, we demonstrated neural responses of bed bug olfactory sensilla to two chemical stimuli and the dose-dependent responses to one of them using the SSR method. This approach enables researchers to conduct early screening for individual chemical stimuli on the bed bug olfactory sensilla, which would provide valuable information for the development of new bed bug attractants or repellents and benefits the bed bug control efforts.

Bed bugs rely on olfactory receptor neurons housed in their antennal olfactory sensilla to detect semiochemicals in the environment. Utilizing single sensillum recording, we demonstrate a method to evaluate bed bug response to semiochemicals and explore the coding process involved.

情報化学物質にトコジラミの嗅覚ニューロンの応答を検出するために単一感覚子録音を使用しました

The insect olfactory system plays an important role in detecting semiochemicals in the environment. In particular, the antennal sensilla which house ...

Insect-controlled Robot: A Mobile Robot Platform to Evaluate the Odor-tracking Capability of an Insect

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor sources is an essential task for organism survival. Insects are well-studied organisms with regard to odor tracking, and their behavioral strategies have been applied to mobile robots for evaluation. This "bottom-up" approach is a fundamental way to develop biomimetic robots; however, the biological analyses and the modeling of behavioral mechanisms are still ongoing. Therefore, it is still unknown how such a biological system actually works as the controller of a robotic platform. To answer this question, we have developed an insect-controlled robot in which a male adult silkmoth (Bombyx mori) drives a robot car in response to odor stimuli; this can be regarded as a prototype of a future insect-mimetic robot. In the cockpit of the robot, a tethered silkmoth walked on an air-supported ball and an optical sensor measured the ball rotations. These rotations were translated into the movement of the two-wheeled robot. The advantage of this "hybrid" approach is that experimenters can manipulate any parameter of the robot, which enables the evaluation of the odor-tracking capability of insects and provides useful suggestions for robotic odor-tracking. Furthermore, these manipulations are non-invasive ways to alter the sensory-motor relationship of a pilot insect and will be a useful technique for understanding adaptive behaviors.

The capability to localize an odor source is necessary for insect survival and is expected to be applicable to artificial odor-tracking. The insect-controlled robot is driven by an actual silkmoth and enables us to evaluate the odor-tracking capability of insects through a robotic platform.

昆虫制御のロボット：移動ロボットプラットフォーム昆虫の匂い追跡能力を評価します

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor ...

Localization of Odorant Receptor Genes in Locust Antennae by RNA In Situ Hybridization

Insects have evolved sophisticated olfactory reception systems to sense exogenous chemical signals. These chemical signals are transduced by Olfactory Receptor Neurons (ORNs) housed in hair-like structures, called chemosensilla, of the antennae. On the ORNs&#39; membranes, Odorant Receptors (ORs) are believed to be involved in odor coding. Thus, being able to identify genes localized to the ORNs is necessary to recognize OR genes, and provides a fundamental basis for further functional in situ studies. The RNA expression levels of specific ORs in insect antennae are very low, and preserving insect tissue for histology is challenging. Thus, it is difficult to localize an OR to a specific type of sensilla using RNA in situ hybridization. In this paper, a detailed and highly effective RNA in situ hybridization protocol particularly for lowly expressed OR genes of insects, is introduced. In addition, a specific OR gene was identified by conducting double-color fluorescent in situ hybridization experiments using a co-expressing receptor gene, Orco, as a marker.

Localization of Odorant Receptor Genes in Locust Antennae by RNA In Situ Hybridization

This paper describes a detailed and highly effective RNA in situ hybridization protocol particularly for low-level expressed Odorant Receptor (OR) genes, as well as other genes, in insect antennae using digoxigenin (DIG)-labeled or biotin-labeled probes.

Locust AntennaeにおけるRNAによる嗅覚受容体遺伝子の局在<em&gt;現場で</em&gt;ハイブリダイゼーション

Insects have evolved sophisticated olfactory reception systems to sense exogenous chemical signals. These chemical signals are transduced by Olfactory ...

Electrophysiological Recording from Drosophila Trichoid Sensilla in Response to Odorants of Low Volatility

Insects rely on their sense of smell to guide a wide range of behaviors that are critical for their survival, such as food-seeking, predator avoidance, oviposition, and mating. Myriad chemicals of varying volatilities have been identified as natural odorants that activate insect Olfactory Receptor Neurons (ORNs). However, studying the olfactory responses to low-volatility odorants has been hampered by an inability to effectively present such stimuli using conventional odor-delivery methods. Here, we describe a procedure that permits the effective presentation of low-volatility odorants for in vivo Single-Sensillum Recording (SSR). By minimizing the distance between the odor source and the target tissue, this method allows for the application of biologically salient but hitherto inaccessible odorants, including palmitoleic acid, a stimulatory pheromone with a demonstrated effect on ORNs involved in courtship and mating behavior1. Our procedure thus affords a new avenue to assay a host of low-volatility odorants for the study of insect olfaction and pheromone communication.

Electrophysiological Recording from Drosophila Trichoid Sensilla in Response to Odorants of Low Volatility

The overall goal of this protocol is to demonstrate how to present odorants of low volatility for single-sensillum recording from Drosophila olfactory receptor neurons that respond to long-chain cuticular pheromones.

からの電気生理学的記録<em&gt;ショウジョウバエ</em&gt;低揮発性の臭気物質に対するトリコイドセンシラ

Insects rely on their sense of smell to guide a wide range of behaviors that are critical for their survival, such as food-seeking, predator avoidance, ...

SwarmSight: Real-time Tracking of Insect Antenna Movements and Proboscis Extension Reflex Using a Common Preparation and Conventional Hardware

Many scientifically and agriculturally important insects use antennae to detect the presence of volatile chemical compounds and extend their proboscis during feeding. The ability to rapidly obtain high-resolution measurements of natural antenna and proboscis movements and assess how they change in response to chemical, developmental, and genetic manipulations can aid the understanding of insect behavior. By extending our previous work on assessing aggregate insect swarm or animal group movements from natural and laboratory videos using the video analysis software SwarmSight, we developed a novel, free, and open-source software module, SwarmSight Appendage Tracking (SwarmSight.org) for frame-by-frame tracking of insect antenna and proboscis positions from conventional web camera videos using conventional computers. The software processes frames about 120 times faster than humans, performs at better than human accuracy, and, using 30 frames per second (fps) videos, can capture antennal dynamics up to 15 Hz. The software was used to track the antennal response of honey bees to two odors and found significant mean antennal retractions away from the odor source about 1 s after odor presentation. We observed antenna position density heat map cluster formation and cluster and mean angle dependence on odor concentration.

This protocol describes steps for using the novel software, SwarmSight, for frame-by-frame tracking of insect antenna and proboscis positions from conventional web camera videos using conventional computers. The free, open-source software processes frames about 120 times faster than humans and performs at better than human accuracy.

SwarmSight: 昆虫アンテナの動きと共通の準備と従来のハードウェアを使用して吻伸展反射のリアルタイム追跡

Many scientifically and agriculturally important insects use antennae to detect the presence of volatile chemical compounds and extend their proboscis ...

嗅覚検索用自律型ロボットに昆虫Electroantennogramセンサを用いた

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