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.

オタワ大学の動物ケア委員会は、ミツバチでの作業者に対する安全手順の輪郭を描く私達の実験プロトコルを、承認した。 1.テスト環境の準備<ol><li> 2 MX 2 MX 2メートルの空きスペース（分離室、または金属スクリーンに覆わ飛行ケージ）を準備します。 注：お部屋は、試験空間として選択された場合、ミツバチが窓、ドアの下のスペース、および空気交換ダクトを通って逃げることができないことを確認してください。 </li><li>ミツバチが入り、障害物な ​​しでテスト·スペースを終了することができ、飛行ケージに小さなエントリポイント（ 例えば 、約2cmの直径の穴）を追加します。メンテナンスや機器構成のために予約期間中の試験空間からミツバチを維持するためにアクセスポイントを阻止するためのメカニズムを設計します。 注：我々は、 マルハナバチのインパチェンスクレソンの労働者を使用していました。 </li><li>コネクタを使用して、テスト·スペースに1つまたは2つのコロニーボックスを接続してください。死んだ蜂はBLOことができないことを確認してくださいコネクタをCK。 NOTE：ガラストップカバーを木製「ブリッジ」構造、及びワイヤーメッシュチューブ：ここで、接続構造の二種類を使用する。彼らは、きれいに簡単であり、彼らは蜂のためのトラクションを提供する。 </li><li>テスト-空間内に2つの人工の花のホルダーを置きます。 <ol><li>テスト空間の中心に花の保有者を置き、または壁に取り付けます。 </li><li>マスキングテープを使用した造花の円筒部の先頭に「2K6ヘッド」RFIDリーダを接続します（位置決めのための図1を参照）。造花を添付するためにどの1.2メートル背の高い木製のスタンドを使用してください。 注：スタンドの上部は​​造花が接続可能な取り付け機構を備えていなければならない。模式図については、図2を参照してください</li></ol></li><li>高周波（分。200 Hz）の追加蛍光灯器具を適切にテスト空間を点灯する。そのLIGを確保するために、高周波電子バラストを使用してくださいHTのちらつきはマルハナバチ」のビジュアルフリッカー値6を超えている。 注：ここでは、2×2×2メートルのスペースのために約1200ルクスの光強度を生成する12昼光色蛍光灯を使用しています。 </li></ol><img alt="図1" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig1highres.jpg" /> 図1. RFID人工フラワーデザイン。実験1のRFIDリーダで使用されるRFID対応造花の模式図は、花の中心を通って開いた円筒の上に休んだ。刺激パターンと位置：。末梢の同心、B。中央の同心、C。周辺ラジアルおよびd。中央ラジアル。この図は、ORBAN ら 11から変更されている。 <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" /> <sチョン&gt;図2.刺激ディスプレイスタンド。造花刺激スタンドの設計、および添付ファイルのクリップを示す模式図。アタッチメントクリップは造花に接着されており、迅速にかつ刺激スタンドから刺激を取り付け、取り外すために使用されます。この構成は、動きに敏感なビデオ実験に用いた。 <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52033/52033fig2highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> 2.バンブルビーコロニー準備<ol><li>商業的に順序付けられたコロニーの到着すると、飛行ケージにコロニーボックスを接続してください。 </li><li>テストセッションの開始まで自由摂取 ：花粉（種々の植物からミツバチによって収集）と、砂糖水（体積比1：1）を提供する。 <ol><li> 1Lの水を沸騰させて、糖水溶液を作成するために、糖の同じ体積で混合する。 </li><li>養蜂家やCOMから花粉を購入マルハナバチコロニーの商業サプライヤー。乳鉢と乳棒を用いて花粉を挽くと、（必要に応じ）蜂蜜と水と混ぜてペースト状に湿ったそれを作るために。 </li></ol></li><li>実験が始まると、毎日の砂糖水15〜40ミリリットル（コロニーサイズに比例した量）を提供する。花粉を自由に提供し続ける。ハニーポット内のストレージレベルに応じて砂糖水の量を調整します。 注：低食品貯蔵レベルを保つには、労働者がより多くの食料を求めて巣を離れるためのインセンティブを提供しています。 </li><li>ステップ1.3で説明したようにミツバチは、コネクタ構造を経由してテスト環境を入力することができます。 注：ミツバチは巣や実験を通してテスト環境との間で自由に移動。 </li></ol>無線周波数識別による観察3.準備<ol><li>コロニーが到着するとすぐに労働者の胸部にRFIDタグを接着起動し、新しい作品として、実験を通して継続ERSが出現する。 </li><li>糊付けテクニック<ol><li>最初のタグ付けの際に個々の容器内のすべての労働者を配置します。冷蔵庫（約7℃）で約1時間のクールダウンの労働者はそれらを遅くする。 注：タグ付けの前に労働者を冷却するには、積極的なコロニーは、より管理しやすくするのに役立ちます。これは刺されの可能性を最小限に抑えることができます。 </li><li>タグ付け装置（タグ·プロバイダによって提供される）は、非毒性接着剤を使用して、作業者の胸部にRFIDタグを取り付ける。 （それらが飛行することができる前に）それらは未熟段階にある間に、労働者に糊RFIDタグは、それらが、出現する。 </li><li> RFIDタグは労働者では除去できないことを確認するために戻って、コロニー内のワーカーを配置する前に10分以上の間隔をあけてください。 </li></ol></li><li> （胸部上の糊残りやはげパッチで見られるように）、それらのRFIDタグを失った彼らのキャロウ段階でタグ付けされていなかった労働者、または労働者を処分する。 注：これらの蜂はoutsid経験を持っていたかもしれないコロニーをメール。 </li><li> RFID Readerソフトウェア<ol><li> RFIDリーダソフトウェアを構成するパーソナルコンピュータ（PC）を使用します。 YYYY-MM-DD HHへのオペレーティングシステムの日付書式を変更：MM：SSは、ダウンロードされたRFIDデータが正しくエンコードされるようにする。カンマ区切り値（CSV）などのRFIDリーダでデータをエクスポートできるように、C ++プログラミング言語を使用したRFIDリーダで供給されたプログラムを調整します。 </li><li> USBコネクタに、RS-232を使用してコンピュータにRFIDリーダを接続します。リーダは、記憶容量（最大32,000のレコード）に到達する前に、定期的にRFIDリーダにデータをダウンロードする。日付、時刻、および各タグに関連付けられた13文字のユニークな文字列を記録するためにRFIDリーダを使用してください。リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）にダウンロードしたCSVファイルをインポートします。 </li></ol></li></ol> RFIDリーダー4.造花の準備<ol><li>地元の工芸品店から青と黄色焼く粘土を購入。 </li><li> BLを作成UE直径1.5cmの円筒、および側の1.5センチメートル×3センチの穴をカット。 注：シリンダー側の穴は、RFIDリーダ用のレセプタクルとして機能します。 </li><li>一端は8 cmであり、もう一方の端に直径1.5cmの青色円錐を作成する。 </li><li>シリンダとコーンをマージします。 </li><li>黄色の粘土の長さ20cmおよび0.5センチ幅のストランドを作成します。 </li><li>サイズに黄色ストランドをカットし、青錐体とシリンダーに働く。 注：ラジアル形状は長さ5cmの直線を必要とするであろう、と同心の形状は4-8センチの円形のラインが必要になります。 </li><li>完全に硬化するまで、130°Fで粘土を焼く。 </li></ol>モーションセンシティブビデオ録画による観察5.準備<ol><li>とすぐにコロニーが到着するように働きバチの胸部に着色されたプラスチック製の番号タグを糊付け起動し、新しい労働者が出現するように、実験を通して継続。 </li><li>初期taggi中にすべての労働者を削除するすべての個人が番号タグを受け取ることを確実にするためにセッションをngの。バックコロニー内の場所の労働者、すぐタグ付けした後。 NOTE：RFIDタグとは異なり、多数のタグは削除する作業者にとってより困難である。 </li><li>新しい労働者が出現するように、彼らはまだ未熟であるが、それらをタグ付けする。周波数をタグ付けコロニーサイクルの状態により異なりますが、約7-10労働者に平均で2〜3日毎に。彼らはもはや花ナイーブでない可能性があるため、それらのキャロウ段階でタグ付けされていなかった労働者を処分する。 </li><li>利用可能なタグ番号よりもより多くの労働者をタグ付けするためのシステム 注：実験は数ヶ月の期間継続し、複数のコロニーが関与している場合、使用可能なタグ番号がなくなっていることを良いチャンスがある。 693同時にタグ付けされた労働者にまで許可する、それぞれが1から99までの番号約7識別可能なタグの色があります。 3-4コロニーを使用して3ヶ月間実行している実験は、合計で優に超える693の労働者を持っていますが、決して同時に生きています。 &lt;オール&gt; <li>特に以下の番号については、番号タグが体系的に配置されている（ 例えば 、タグ番号の上側が常に蜂の頭と整列される）ことを確認してください：6、9、66、69、99。 </li><li>死んだ労働者を外し、「解放」として、そのタグ番号を記録します。 「利用可能」であるタグの数や色のデータベースを維持するか、「使用中」のユニークなタグが同時に複数のハチで使用されていないことを保証する。 注：追加のタグの組み合わせは、既存の色に色を加えることによって製造することができる。たとえば、シャーピーペンで青タグに黄色の点を追加すると、新しい組み合わせを作成することができます。 </li></ol></li><li>ビデオデータ処理<ol><li>テスト環境の外に（ 図3参照）、各花のディスプレイの前に2つのインターネットプロトコル（IP）ビデオカメラ（最低1融点画像の解像度）を配置します。 <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" /> <st栄&gt;図3.テスト環境。フォアグラウンドで2正面ビデオカメラを示すテスト環境の写真は、照明器具、及び刺激の間の天井ビデオカメラは、部屋の中央にあるサンプルの刺激で立っている。 注：IPビデオカメラや造花間のガラス分周器は、人工的な花がはっきりと見えるようになります。 IPビデオカメラは離れて刺激から5メートルまでであり得る。 <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/52033/52033fig3highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> </li><li> 1.8ミリメートルバリフォーカルレンズ付き株式レンズを交換してください。これらのレンズは、十分なズームを可能にし、造花に焦点を当てる。 </li><li>造花の手前に1〜2メートルを中心に、直接造花の上に追加のIPビデオカメラを置きます。このビデオカメラはホバリングとantennation行動をキャプチャします。 </li><li> IPビデオカメラを接続します<html>セカンダリネットワークインタフェースコントローラ（NIC）、およびイーサネット·ハブを介して PCへ。 </li><li>動的IPビデオカメラにIPアドレスを配布するためにPCの動的ホスト構成プロトコル（DHCP）を構成する。 </li><li> PC上のファイル転送プロトコル（FTP）サーバを設定する。 </li><li>自動的にPC上でビデオクリップを堆積するためにFTPクライアント·プロセスを構成します。 </li><li> 10秒のビデオクリップの動きが検出されるたびに記録するIPカメラを設定する。 </li></ol></li><li>ビデオクリップの解析<ol><li>ビデオクリップを開き、コンテンツフレームごとの好みのビデオビューアを使用してを表示します。 </li><li>蜂のプラスチックタグ番号、スプレッドシートまたはRDBMSでの記録の日付と時刻を記録します。ここでは、造花と接触する蜂の足として上陸を定義します。 注：（別の蜂が刺激に存在する間着陸を）社会的に影響される選択肢を捨てる。 </li></ol></li></ol>ビデオ観察のE &quot;&gt; 6。造花の準備<ol><li>グラフィック編集ソフトウェアを使用して視覚特性を設計します。 注：印刷されたパターンを切り取り、コーンに折り畳むことができることを確認します。直径8cmコーン、その結果、切り欠き形状を生成するように幾何学的な計算を使用してください。 </li><li>印刷、カット、そしてコーンに視覚特性を折る。 </li><li>接着剤取付けクリップ（ 図2参照） を刺激する。 </li></ol> 7.統計分析<ol><li>いずれの実験においても、それぞれのハチのための選択の割合を計算する（ 例えば、特定のハチは、yの合計のうち1花のx選択をした）。 </li><li>フィットテスト7の複製された善とこれらの比率を分析します。 注：複製されたG-テストの全体的な重要性を示している複製物の変動性（すなわち、各ハチ）の量を示している異質値（G hの ）、およびプールされた値（G pを ）計算すべての選択肢割合。 Gの値は、有意性の試験で2つの値をχと比較される。 </li></ol> 8.刺激プレゼンテーションシーケンス<ol><li>検査空間内のフラワースタンドに造花を取り付けます。場所の影響を回避するために、一定の時間間隔（ 例えば、毎日）に表示される刺激の組み合わせと場所を変更します。 </li></ol> 9.試験終了<ol><li>ミツバチを殺すために3日間℃-10℃ディープフリーザーでコロニーを置きます。 </li></ol>

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The authors have no competing financial interests.

RFID技術は、容易かつ高精度に個々の労働者の数百を研究できますが、記録された行動の特徴は、ヒトおよびビデオ録画による観察とは異なる。 RFIDによって記録された選択行動は、花の探求として記述することができます。これは、このようなパターン11,12上のアプローチ8、迷路のアーム9,10への参入、触角の反応8、または着陸などの他の研究で用いられた基準と比較して、好みの非常に厳しい基準である。オーダー選択行動の定義の妥当性を比較するために、そして報わ行動のための新しいRFIDの方法を検証するために、着陸のビデオ録画が実験2で観察されたすべての選択肢措置が等しくない：RFID基準フローラルエントリによって測定されるように、ことが示されたビデオデータはパターン·タイプの視覚特性はハチの選択により重要であることを示しながら、パターンの位置の視覚的プロパティは、ハチの選択により重要である。未学習選択行動を研究する上での一般的な課題の一つは、それがどんな花粉や蜜を提供していない造花の花ナイーブ、訓練を受けていないミツバチを引き付けるために非常に困難なことである。実際、以前の実験の多くは、テスト刺激に選択行動とは無関係であると考えられる刺激にテスト環境でハチを訓練に頼っ。 RFIDモーションセンシティブビデオ録画、連続録画を可能にすることによって、この障害を克服する、24時間毎日、研究者の一定の監督なしに、数百蜂に15-20ミツバチからのサンプルサイズを大きくすることができる。訓練されていないミツバチによる報わ選択肢はまれな出来事ままで、これらの新しい実験的な設計パラメータは、観測を可能にする。 これら二つの技術によって提供されるその他の改良点は、個人差の試料バイアスの排除、外的妥当性の改善、および追跡が含まれる。 SAMPL唯一の植民地でダースかそこらのミツバチを研究したときに電子の偏りを導入してもよい。のみ労働者が所定の時間に研究者との「協力」が起こることが観察されているため、おそらく見逃されていても、同じコロニー内の個々の労働者全体の行動の特異性に大きな違いがあります。 300以上のミツバチのコロニーで15-20蜂を研究、ケース·サンプリング·バイアスは重要である可能性のある総コロニーのわずか5％を占める。タグ付けと、すべての労働者の挙動を観察することは完全にこの問題を排除します。同時刺激の選択肢の数も操作することができる。私たちは技術的な理由のために私たちの実験では、バイナリの選択肢を提供しますが、単一選択またはいくつかの選択肢の設計も可能である。 外的妥当性の面では、実験室環境でミツバチを研究することは、伝統的に、結果の一般化を妨げている、非常に人工的となっている。例えば、研究者はPRでなければなりませんでしたデータ収集のためのESENT、ミツバチは1つずつテスト環境1で採餌しなければならなかった、そしてテストは、小さな時間ウィンドウに限定されていた。このホワイトペーパーで説明されている新しい技術は観測が教師なしと無制限にすることによって、これらの人工的な制限を削除します。我々はこれらを単一の蜂によって、またはいくつかの蜂によって選択肢を繰り返したかどうかを確かめることができるので、最終的には、行動の個人差を文書化することができます。 運動に敏感な、高空間分解能のビデオカメラは、刺激の設計の柔軟性の観点から、RFID技術優位を持っている：視覚刺激の外観は、ほぼ任意の形状とすることや、被験者の識別は、少なくともで捕捉することができるものであれば形成することができる数フレーム。識別は、各ビデオクリップの手動検査を必要とする研究者によって読み取られる必要があるため、動画を処理してRFIDデータを処理するよりも時間がかかり、もう少しである。視覚刺激の設計は、Rの制約を満たすことができればFIDリーダー（ すなわち、蜂にRFIDタグがRFIDリーダのうちの少なくとも3〜4ミリメートルに来なければならない）場合、RFID技術は、自動化された大規模なデータ収集の上縁部を有する。定性調査は、おそらくビデオ分析によって愛用され続けるだろう。この実験で示されるように、RFIDリーダは手動のコーディングを必要としない、非常に大きなデータセットを蓄積することができる。それぞれの技術に関連したわずかに異なる利点は、将来的にそれらが相補的な方法で使用することができることを示唆している。 両方の技術の将来はめったに発生しない行動の正確な定量にあるのかもしれない。たとえば、将来のアプリケーションのための1つの異なる可能性は、温室および他のより自然な環境でこれらの技術を用いることである。自然主義と実験制御の組み合わせは、以前にお答えすることはできなかった質問に対処できるようになる。大まかに言えば、これらの技術は、厳格なAの行動を観察する二つの新しい方法を提供しますND効率的な方法。 RFIDとモーションセンシティブビデオがちょうど花粉媒介や昆虫を研究研究者のための大きな一歩ではありませんが、これらの技術はまた、他の行動科学者にアピールすることがあります。

マルハナバチやミツバチによって無学選択行動を研究する上で重要な問題は、花ナイーブ、訓練を受けていない労働者が容易に嗜好を測定することができるテストのスペースを入力しないということです。その結果、多くの研究者が理想的な技術よりも少ない頼る：プレトレーニング労働者、研究者は、実験の刺激とは異なるように考える表向きは中立刺激から検査空間内に供給する。しかし、最近の実験は、中性であると考えられていた刺激（テストセッションの後続の選択行動に影響を与えない、すなわち 、刺激）が予期1優先に影響を与えたことを示した。無線周波数識別（RFID）2、モーションセンシティブビデオ録画を含む自動システムは、この問題を解決する機会を提供することができる。研究の目的は二重であった：（1）主に、（2）二次的EVに、マルハナバチによって未学習花の嗜好に関する文献に貢献する二つの異なる自動記録装置によって記録されたように、2つの選択肢測定システムをaluate。 二つの自動化されたシステム3は、未学習選択行動を観察するために、本 ​​研究で実装されました：RFIDとモーションセンシティブビデオ録画。両方のシステムの2つの重要な要素は、選択肢が報われず、異なる視覚的な手掛かりの表示を操作できることである。 （1 MP解像度で記録する高精細、）モーションセンシティブビデオだけでなく、飛行室で自由に探索する労働者の継続的な観察 ​​を可能にするが、比較的稀な事象4の効率的な観測のために重要である。 実験1の研究の質問は一緒に表示されたときの特性がどのように相互作用するか異なる視覚的にも関する。本研究では、パターン·タイプに関連したパターンの位置の相対的な重要性を探求しようとするものである。 （ すなわち 、サンバースト）と同心円状、放射状に2×2のデザインを使用して（ すなわち 、雄牛の電子あなたがた）パターンタイプは造花（刺激の例については図1を参照）のいずれかに中央または末梢配置されます。 RFIDリーダーは、これらの特別に設計された人工的な花の刺激に組み込まれている、とマルハナバチは、私たちは造花刺激に入り、各タグ付けされた労働者を記録することができるように、RFIDタグが有効になってを受ける。 RFID観察はパッシブタグの存在によって変調された無線周波数の信号（この場合は13.56MHz）を送信する（造花に組み込まれた）リーダー機構により機能する。読者は、タグ固有の識別を可能にするタグまたがっ若干異なるこれらの信号変調を検出し、記録することができます。 実験2の質問が3つある。まず、ビデオ録画同等選択基準によって測定されるように、RFID、及び着陸によって測定されるように、花のエントリがありますか？選択は異なる措置につながる可能性の異なるポイント（ビデオのための着陸、およびRFID用フラワーエントリー）で測定されている好みの。第二に、末梢ポジショニング対中央の効果は何ですか？これは、異なる位置に2つの半径方向のパターンからなる組み合わせ（ 図4b参照） を提示した場合、労働者が中央のパターンを選択するかどうかは不明である。第三に、パターンタイプVSパターン位置の相対的な重要性は何ですか？言い換えれば、マルハナバチ、好ましいパターンタイプ、又は好ましいパターン位置のパターンに着陸するのだろうか？ミツバチは、周辺-同心円状に中央ラジアルを好むこともできますが、プリファレンスは、パターンの種類や、その中心位置が原因​​である可能性があります。この実験では、2つの変数が互いに5（ 図4cを参照し、d）と対戦した。 実験2では、私たちは、花のような刺激に対して動きに敏感なビデオ録画を使用していました。造花は飛行ケージの内側に入れ、運動に敏感な高精細ビデオカメラは、フロンからこれらの花で指摘されたtとトップ。検査領域における2つの刺激の各々の正面図を捕捉するように、より具体的には、2つのカメラを配置した。追加のビデオカメラは上から行動をホバリング記録する刺激との間に位置し、造花の両方からの挙動を撮影した。マルハナバチは、高精細ビデオクリップを読み取ることができる多数のタグを用いて同定した。ホバリング、antennation着陸行動が観察された。

<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

私たちは、同封の試験空間でのマルハナバチの選択行動を観察するための2つの方法を提示します。最初の方法は、無線周波数識別（RFID）は、様々な視覚的な手がかりを表示造花に組み込まれて、読者、およびマルハナバチ労働者の胸部に接着RFIDタグ（ すなわち 、パッシブトランスポンダ）から構成されています。我々の実装では新規性は、RFIDリーダは、色、パターン·タイプ、空間周波数（パターンすなわち 、「多忙 ​​」）、および対称性（空間周波数のようないくつかの異なる視覚特性を表示することが可能である造花に直接組み込まれていることである対称性）は、この実験で操作されていませんでした。さらに、自動化されたシステムと併せてこれらの視覚ディスプレイは報わと訓練されていない選択行動を記録することが可能である。第二の方法は、動きに敏感な高精細ビデオカメラを使用して、造花で記録選択行動から構成されています。 Bumblebeesは一意に識別するため、そのthoracesに釘付け番号タグを持っている。 RFIDにわたってこの実装における利点は、着陸の挙動を観察することに加えて、ホバリングおよびantennationとして好みの代替策も観察することができることである。両方のオートメーションメソッドは、アカウントに個人差を取る大規模な研究を可能にすることによって実験的制御、および内部妥当性を高める。ミツバチが自由にそのようなオンサイト研究助手の可用性などの制約なしにテスト環境を出入りすることができますので、外的妥当性も向上する。リアルタイムで、人間の観察と比較して、自動化された方法は、より費用対効果の高い、おそらく少ないエラーが発生しやすい。

実験1：RFIDデータ コロニー内のすべての375の労働者は、RFIDタグが付けられた、これらの労働者の318（85％）が試験期間中のある時点で飛行ケージに入った。 197の合計（コロニーを残した蜂の62％）は、4つの造花刺激の少なくとも一つを訪問しました。 選択の定義選択は造花を締結する労働者として定義した（ 図1を参照）。私たちは、この行動ラベル「花の探査を。 &quot;選択のこの定義は、調査に応じて、ホバリング、antennationまたは着陸のいくつかの組み合わせを使用し、文献で使用されているもの、より厳しいです。それはミツバチが、ホバリングantennating、その上に着陸することによって、だけでなく、それを探求することで刺激に出席するだけでなく、必要とするため、花の探査は、選択の厳格な定義である。 データ管理<p class="jove_content"&gt; RFID技術は、他のメソッドに関連したデータの膨大な量を収集する能力を有する。この実験は、310221のレコードを生成した。 MySQLなどのデータベースプログラムは、このデータ量を格納するための不可欠なツールであると同様に重要な研究課題への回答を引き出すために使用されるSQLクエリです。例えば、一つの問題は、選択した定義である。 RFIDリーダーは、数分あるいは数時間のために造花の内側にとどまっ蜂の場合には、数千の録音に翻訳することができ、タグごとに1ミリの存在を記録するように構成された。選択の私達の定義は、少なくとも1ミリ秒続いた訪問だったが、録音の現在の文字列は、少なくとも1分の休憩で破壊されるまで新たな訪問はカウントされないだろう。 実験の概要フィットテストの四複製された良さが選択肢pを比較するためにミツバチ」「ナイーブセッション」からすべての選択肢について実施した偶然7の理論値にroportions。蜂のナイーブセッションは蜂が「参加した」とは、最初のテストの状態を指す。 G-テストは、中央位置の選好（ 表1を参照）、放射状のタイプを明らかにしている。 図4bは、同心円状のパターンが中央に配置され、放射状に周囲に配置されたとき、パターンの好みが逆になって示されている。位置決めは、図4a及びdのように一定に保たれている場合は、パターンの好みは、放射状パターンに向かっている。 図4は、各組み合わせのために、各パターンの最初の選択肢の相対的な割合は、すべての選択肢のために示す割合と同等であったことを示しています。 <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig4highres.jpg"/> 図4. RFIDの実験結果。tにおける選択肢の周波数彼暗褐色の棒グラフ1実験では4つの異なる花の組み合わせはハチのナイーブセッション（左側y軸）からのすべての選択肢を表示し、淡褐色のバーは、各労働者の最初の選択 （右側のy軸を示している）。 「すべての選択肢」のショーに匹敵パターン &quot;最初の選択肢」が、より大きな統計的検出力を持つまで。棒グラフは、パターンの位置、パターンの種類よりも重要であることを示している。中央に配置されたパターンは、パターンの種類が他のあまり好ましくない同心円パターンを示していても好ましかった。アスタリスクは、偶然とは大きく異なる選択肢の割合を示している。注意してください。 * P &lt;0.05、** P &lt;0.01、*** P &lt;0.001。この図は、ORBAN ら 11から変更されている。 <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> 条件 </td><td colspan="3"> Pooled </td><td colspan="3"> 異質 </td><td></td></tr><tr><td> Gpの</td><td> DF </td><td> P </td><td>ガーナ</td><td> DF </td><td> P </td><td></td></tr><tr><td>中央同心VS中央ラジアル</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>中央同心VSペリフェラル、ラジアル</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>ペリフェラル同心VS中央ラジアル</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>ペリフェラル同心VSペリフェラル-ラジアル</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> 表1。 </sチョン&gt; RFIDデータの推測統計。実験1この表は、オルバンらから変更されている。（2013）11は 、G pは偶然からグループの割合の著しい偏りを指し、G hは （個人差のためのテストを指し、 すなわち 、異質）。統計的検定の完全な詳細については、原稿をご参照ください。 実験2：ビデオ·データ 264の選択肢の合計が3のテストセッションで4条件にわたって記録した。 表2は、各コロニーから貢献して労働者と選択肢の数を示しています。 選択の定義ホバリング、antennationと着陸：ビデオデータが選択行動の3つのタイプの記録を可能にする。行動のすべての3つのタイプがホバリングとantennationがdifficuされ、観察することができるが、LTは貧弱な解像度、または低速度ビデオカメラは記録することはできません迅速な動きにタグ番号に関連付ける。それは高精細ビデオカメラを使用することが重要である読み取ることができるフレームの数が少ない上にのみ表示されることがありタグ番号を確実にするために（これは私たちに利用できなかったものの、理想的には、高フレームレートのビデオカメラは、ボケを最小化するために使用されるべきである） 。この方法は、花の探査を検出し、RFID技術を用いて選択パターンを比較した。 モーション感度の考慮事項成功した実験の製造における主要な問題の一つは、動作感知カメラの構成図である。あまりにも敏感であるビデオカメラは現実的ではないと処理することが非常に高価になることができますあまりにも多くのデータを記録します。たとえば、最初に私たちのビデオカメラは建物の中に定期的な振動によって引き起こされた（ 例えば、廊下、エアコンなどに通り過ぎる人々 ）1Rをもたらし、11; 150-200すべての記録されたビデオクリップの2の有効なデータポイント。一方、さらに深刻なエラーが鍵データを逃すことができ、低感度の設定である。これは、エラーが結果を歪曲することができ、サンプリング、そうでなければ、同じようにすべてのビデオカメラを構成することが重要です。 実験の概要フィットテストの4つの複製された良さが偶然から大きく逸脱し、3つのグループの割合、および一つの非重要な全体的な割合を（ 表3および図5参照）が見つかりました。 （1）パターンは重要です：中央同心円状のパターンを介して中央ラジアルのための重要な好ましいのは、（ 表3参照）が見つかりました。 （2）半径方向のパターンの位置はそれほど重要では：中央の半径方向及び周半径方向の組み合わせの提示機会から有意差を示さなかった。 （3）中央ラジアルおよび周辺-同心の組み合わせが向かって強い優先をもたらした中央放射状パターンだ。同心の-中枢および末梢ラジアルの組み合わせは、末梢ラジアルパターンに対して有意な好みを誘発した。パターンは場所を捏造。個体差は、すべての4つの組み合わせ（ 表3参照）における非有意であった。 <img alt="図5" src="/files/ftp_upload/52033/52033fig5highres.jpg"/> 図5.モーションセンシティブ動画の検索結果結果2.実験における四つの異なる花の組み合わせで選択周波数はパターンポジショニングオーバーパターンタイプの重要性を示しています。ラジアルパターンは、パターンが周囲に配置した場合でも好まれた。値が表示されるパターンの選択肢の数を示している。アスタリスクは、偶然とは大きく異なる選択肢の割合を示している。注意してください。 ** はp &lt;0.01、*** はp &lt;0.001。この図は、オルバン11から変更されている。 <tabl電子国境= &quot;0&quot; CELLPADDING = &quot;0&quot; CELLSPACING = &quot;0&quot;&gt; <tbody><tr><td rowspan="2"> 条件 </td><td> セッション1 </td><td colspan="2"> セッション2 </td><td colspan="2"> セッション3 </td></tr><tr><td>コロニー1 </td><td>コロニー2 </td><td>コロニー3 </td><td>コロニー4 </td><td>コロニー5 </td></tr><tr><td>労働者の号</td><td> 45 </td><td> 7 </td><td> 2 </td><td> 8 </td><td> 23 </td></tr><tr><td>選択肢の番号</td><td> 151 </td><td> 25 </td><td> 2 </td><td> 20 </td><td> 65 </td></tr></tbody></table> 表2.モーションセンシティブビデオデータの記述統計。合計各コロニーのための実験2の造花で記録された選択肢の数、およびこれらの選択をする労働者の数。このテーブルには、オルバンら 11から変更されている。原稿をご参照ください完全な詳細については。 <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td rowspan="2"> 条件 </td><td colspan="3"> プールされた </td><td colspan="3"> 異質 </td></tr><tr><td> Gpの</td><td> DF </td><td> P </td><td>ガーナ</td><td> DF </td><td> P </td></tr><tr><td>中央同心VS中央ラジアル</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>ペリフェラルラジアルVS中央ラジアル</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>中央同心円対末梢ラジアル</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>ペリフェラル同心円対中央ラジアル</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> 表3.推測統計モーションセンシティブビデオデータ。実験2この表はオルバンらから変更されている。11。G pは偶然からグループの割合の著しい偏りを指し、G hは （個人差のためのテストを指し、 すなわち 、異質）。統計的検定の完全な詳細については、原稿をご参照ください。

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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.

無線周波数識別かつ効率的にモーションセンシティブビデオがマルハナバチによって報わ選​​択行動の記録を自動化

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

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

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

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

Early Metamorphic Insertion Technology for Insect Flight Behavior Monitoring

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

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

昆虫飛翔挙動監視のための早期変成挿入技術

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

行動学

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.

ハチミツの抑止化学物質をスクリーニングするためのビデオトラッキングプロトコル

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

環境学

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.

昆虫に適応運動行動の神経基盤を研究し

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 ...

神経科学

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.

昆虫の出現パターンの検出の正確かつ自律システム

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.

アダルトキイロショウジョウバエのロコモーションの高解像度のビデオトラッキング

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

生物学

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.

蜂蜜の蜂で触角サンプリング戦略の触覚エアコンと運動解析（<em&gt;ミツバチ</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.

行動するミツバチの二つの神経の処理段階での同時長期レコーディング

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.

ショウジョウバエの自発運動活性をアッセイする簡単な技術

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.

小説行動アッセイ個人の味覚応答を調査するために、自由に移動バンブル蜂（<em&gt;セイヨウオオマルハナバチ</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.

昆虫・マシン・ハイブリッドシステム：自由フライングビートルのリモートラジオコントロール（<em&gt; Mercynorrhina torquata</em&gt;）

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

無線周波数識別かつ効率的にモーションセンシティブビデオがマルハナバチによって報わ選択行動の記録を自動化

要約

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この動画の章

昆虫飛翔挙動監視のための早期変成挿入技術

ハチミツの抑止化学物質をスクリーニングするためのビデオトラッキングプロトコル

昆虫に適応運動行動の神経基盤を研究し

昆虫の出現パターンの検出の正確かつ自律システム

アダルトキイロショウジョウバエのロコモーションの高解像度のビデオトラッキング

蜂蜜の蜂で触角サンプリング戦略の触覚エアコンと運動解析（

行動するミツバチの二つの神経の処理段階での同時長期レコーディング

ショウジョウバエの自発運動活性をアッセイする簡単な技術

小説行動アッセイ個人の味覚応答を調査するために、自由に移動バンブル蜂（

昆虫・マシン・ハイブリッドシステム：自由フライングビートルのリモートラジオコントロール（

無線周波数識別かつ効率的にモーションセンシティブビデオがマルハナバチによって報わ選​​択行動の記録を自動化

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ショウジョウバエの自発運動活性をアッセイする簡単な技術

小説行動アッセイ個人の味覚応答を調査するために、自由に移動バンブル蜂（

昆虫・マシン・ハイブリッドシステム：自由フライングビートルのリモートラジオコントロール（

無線周波数識別かつ効率的にモーションセンシティブビデオがマルハナバチによって報わ選択行動の記録を自動化