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

<html> Protokol cinsel feromonu ile bir ticari olarak temin edilebilir bir robot (Malzemeler tabloya bakınız) ve erkek güveler (Agrotis ipsilon) dayanmaktadır. Ancak, bu diğer böcek türleri, koku maddeleri ve robotlar için küçük modifikasyonlar ile uyarlanabilir. 1.. Böcekler <ol><li> Yapay bir diyet ve 23 ± 1 ° C&#39;de pupa kadar tek tek plastik bardak onları korumak ve daha önce 24 açıklandığı gibi% 50 ± 5 bağıl nem: Arka Agrotis ipsilon HUFNAGEL (Noctuidae Lepidoptera) larvaları. </li><li> Seks pupa ve plastik kutularda kadınlarda ayrı yetişkin erkek tutmak. Onlara% 20 sukroz solüsyonu ücretsiz erişim verin. </li><li> Erkek ile deneyler yapın. Erkek kelebekler kendi conspecific kadın tarafından yayılan seks feromon son derece duyarlıdır. A. In ipsilon, büyük feromon bileşeninin, cis-7-dodesenil asetat (Z7-12: OAc) anten üzerinde en aktif bileşiktir. </li></ol>itle &quot;&gt; 2. Elektrofizyoloji <ol><li> Bunlar (temsilci sonuçlar bakınız) daha uzun bir ömür süresi sergileyen için bir bütün böcek preparattan EAG kaydedin (Şekil 1A), aşağıda tarif edildiği gibi. Bozulmamış antenleri eksize antenleri tercih edilir. </li><li> 10-20 dakika boyunca konsantre ağartma çözeltisine daldırma ile iki gümüş tel Klorlama ve daha sonra durulanır. Bu süreç Polarize elektrotları engeller. Bu, elektrotlar arasındaki ofset gerilim yükseltici ile telafi için çok büyük olması durumunda temel deneyler sırasında sürüklenir veya her tekrarlanmalıdır. </li><li> Bir elektrot çektirmesi ile yangın cilalı kapillerlerden cam elektrotlar olun. Yangın parlatma elektrotlar ile klorlu gümüş tel çizilmeye önler. </li><li> CO 2 ile erkek güve uyutmak ve kafa üst çıkıntılı bir strafor blok içine yerleştirin. </li><li> Boynuna ressamın bant ile böceğin kafasını halata. </li><li> Boyun içine referans elektrot olarak hizmet veren bir gümüş tel yerleştirin. </li><li> Stereomicroscope altında, ucu ve tabanı üzerinde ressamın bant ince şeritler ile antenlerden birini hareketsiz. </li><li> Cerrahi makas ile antenin uzak 2-3 bölümleri kesip. </li><li> Bir mikro-manipülatör ile antenin ucuna yakın kesilmiş cam elektrot yerleştirin. </li><li> Antenin kesme ucu biraz daha büyük bir çapı elde etmek için forseps ile cam kılcal ekstremite kesin. </li><li> (MM olarak) ile cam pipet doldurmak 6,4 KCl, 340 glukoz, 10 mM Hepes, 12 MgCl2, 1 CaCl2, 12 NaCl, pH 6.5. </li><li> Mikromanipülatör ile cam boru içine antenin kesme ucu yerleştirin. </li><li> Cam kılcal en büyük ucu içine bir kayıt elektrotu olarak hizmet eden gümüş tel Kayma. </li></ol> 3.. Donanım Arayüzü <ol><li> Bütün hazırlık montaj, yani böcek-elektrotlar-mikromanipülatör, robotun (Şekil 1 B) üstündeki vidalanan bir metal plaka üzerine. Aşağıda tarif edildiği gibi, robota elektrotları bağlayın. </li><li> Önceki eserlerinden 25-26 dayanarak, robotun uzatma kurulu için uygun aralığı (birkaç MQ de sipariş 1 mV) EAG çıkış gerilimini uyum için bir donanım arayüz tasarımı. Kurulu 0-5 V analog girişleri kabul eder ve -200 mV altında bir negatif voltaj ciddi hasara neden olabilir. Eagle ile arayüz tasarımı 3.2.4 için adımlar 3.2.1 izleyin. <ol><li> Voltaj regülatörü 78L10 (Şekil 2A-2C ①) kullanarak bir +12 V aküden ± 5V güç kaynağı tasarımı. </li><li> Enstrümantasyon amplifikatör INA121 (③ Şekil 2A-2C) dayalı bir headstage preamplifikatör (10X) tasarlayın. </li><li> Quad dayalı (birinci dereceden 0,1 Hz filtresi, ikinci dereceden alçak geçiren 500 Hz filtresi, çentik 50 Hz filtre yüksek-pass) filtreleme gürültü ile ikinci aşama amplifikatör (25X) Tasarım LT1079 (op-amp315; Şekiller 2A-2C). </li><li> (⑤ Şekil 2A-2C) op-amp LT1079 ve diyot 1N4148 ile hesaplayan bir sinyal klima sahne tasarlayın. Toplam kazanç 250 ve EAG çıkış sıfır 2,5 V olması ile aralığı 0-5 V olduğunu </li></ol></li><li> Diferansiyel EAG girişlerin (② Şekiller 2A-2C) için elektrotlar bağlayın. Pozitif EAGs elde etmek için INA121 çevirici giriş için kayıt elektrot bağlayın. </li><li> Robot uzatma kurulu 12 analog girişlerine EAG çıkış (⑥ Şekil 2A-2C) bağlayın. Her giriş sırayla her milisaniye okunur gibi, örnekleme frekansı 1 KHz. </li></ol> 4. Yazılım Arayüz Ana konuları, bir grafik kullanıcı arayüzü (GUI) içeren, sinyal algılama ve robotu kontrol etmek için çeşitli fonksiyonlar için yöntemler. <ol><li> Qt-C + + fo bir GUI (Şekil 2B) yaz<html> r veri görselleştirme, dijital filtreleme (20 Hz 5 inci mertebeden Butterworth alçak geçiş filtresi) ve EAG gelen koku algılama. Son iki şekilde yapılabilir: uygun bir filtre (mühendislik yaklaşımı, bölüm 4.2) ile EAG dekonvolüsyonuna tarafından, ya da A. hızlı ve güvenilir feromon algılanmasına izin nöral mekanizmalarını modelleme yoluyla ipsilon güveler (Biyolojik Tabanlı Akıllı yaklaşım, bölüm 4.3). </li><li> Dekonvolüsyon filtre. EAG sıra statik nonlineerliğin oluşan bir doğrusal olmayan çağlayan 27 tarafından açıklanan <img alt="Denklem 1" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq1.jpg" /> ve üstel dürtü fonksiyonu ile 1. dereceden alçak geçirgen filtre <img alt="Denklem 2" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq2.jpg" /> için <img alt="Denklem 3" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq3.jpg" /> Şekil 3A. Koku konsantrasyonu dalgalı cevabentadır 4 &quot;fo: İçerik-width =&quot; 0.3in &quot;src =&quot; / files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg &quot;/&gt;, EAG çıkış ayrılmaz evrişimle verilir <img alt="Denklem 5" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq5.jpg" /> . Dekonvolüsyon sadece sistemin ters ile elde edilir; olmasıdır <img alt="Denklem 6" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq6.jpg" /> frekans alanında. Daha sonra, <img alt="Denklem 7" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq7.jpg" /> Fourier olan cevabının dönüşümü olarak <img alt="Denklem 8" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq8.jpg" /> . Sinyal tespiti için, 4.2.3 adımlar 4.2.1 izleyin. <ol><li> Zaman tanım olarak deconvolution işlemini gerçekleştirin <img alt="Denklem 9" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq9.jpg" /> ve <img alt="Denklem 10" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq10.jpg" /> Şekil 3B. </li&gt; <li> Nonlineerlik yaklaştığı <img alt="Denklem 11" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq11.jpg" /> bir polinom fonksiyonu ile. Gerçek arasındaki ortalama kare hatayı en aza indirmek için giriş-çıkış veri çiftleri üzerinde sürekli polinom parametreleri ve zaman Fit <img alt="Denklem 4" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq4.jpg" /> ve yeniden <img alt="Denklem 12" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" /> koku yoğunluğu. </li><li> Feromon hit Algılama zaman <img alt="Denklem 12" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" /> önceden belirlenmiş bir eşiği aşarsa. </li></ol></li><li> Neuromorphic dedektörü. Tespiti için bir başka yaklaşım biyoloji taklit oluşur. A. In ipsilon kelebekler, anten girişi alan santral nöronlar uyarma-inhibisyon 13 basmakalıp bir ateşleme deseni ile feromon cevap. A Hodgkin-Huxley tDört iyonik akımları ile Ype nöron modeli <img alt="Denklem 13" fo:content-width="0.3in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq13.jpg" /> (Geciktirilmiş düzeltici K + akımı, voltaj kapılı Na + ve Ca2 + akımı, akım Ca2 +-bağımlı K +, küçük bir iletim), daha önce gözlenen fizyolojik tepkilerini 13 üretmek için geliştirilmiştir. Sinyal tespiti için, 4.3.3 için adımlar 4.3.1 izleyin. <ol><li> Diferansiyel denklemler olarak nöron modelini uygulamak. Giriş akımı olarak EAG sinyalini kullanın <img alt="Denklem 14" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq14.jpg" /> Membran potansiyeli evriminde <img alt="Denklem 15" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq15.jpg" /> . Bir membran kapasitans C = 22.9 pF tarafından verilen bir sızıntı akımı kullanın <img alt="Denklem 16" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq16.jpg" /> iletkenlik g L = 0.011161 uS ileters potansiyel E L = -61.4 mV. Iyonik akımları tarafından tarif edilmektedir <img alt="Denklem 17" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq17.jpg" /> ile <img alt="Denklem 18" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq18.jpg" /> nerede tarafından <img alt="Denklem 19" fo:content-width="1.2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq19.jpg" /> V. doğrusal olmayan fonksiyonları ayrıntı için önceki çalışmalarını 13 görün. </li><li> Bir 4. dereceden Runge-Kutta yöntemi ile diferansiyel denklemler ve bir zaman adım bütünleştirerek Sirene ile gerçek zamanlı nöron modeli simüle <img alt="Denklem 20" fo:content-width="0.1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq20.jpg" /> = 0.01 msn. Başak testi V (t f)&gt; 0 mV ve V (t f çalıştırın - <img alt="Denklem 20" fo:content-width="0.1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq20.jpg" /> ) &lt;Başak kez elde etmek için online ve aralıklarla interspike 0 mV. </li><li> Algılamaferomon hit uyarılmasının bir patlama (3 ardışık interspike aralıklarla &lt;70 msn) (aralığı ≥ 350 msn interspike) önlenmesi ile takip olduğunda, Şekil 3C. </li></ol></li></ol>

<ol>
	<li>Russel, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=World+Scientific+Series+in+Robotics+and+Intelligent+Systems.">World Scientific Series in Robotics and Intelligent Systems.</a> Odour detection by mobile robots. , 232 (1999).</li><li>Woodfin, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Trace chemical sensing of explosives. , 496 (2006).</li><li>Wyatt, T. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Pheromones and animal behavior. , (2013).</li><li>Weissburg, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+fluid+dynamical+context+of+chemosensory+behavior).">The fluid dynamical context of chemosensory behavior).</a> Biol. Bull. 198, 188-202 (2000).</li><li>Angioy, A. M., Desogus, A., Barbarossa, I. T., Anderson, P., Hansson, B. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Extreme+Sensitivity+in+an+Olfactory+System.">Extreme Sensitivity in an Olfactory System.</a> Chem. Senses. 28 (4), 279-284 (2003).</li><li>Kaissling, K. -. E., Guti&#233;rrez, , Marco, <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Sensitivity+of+the+insect+nose:+the+example+of+Bombyx+mori.">The Sensitivity of the insect nose: the example of Bombyx mori.</a> Biologically inspired signal processing. , 45-52 (2009).</li><li>Sauer, A. E., Karg, G., Koch, U. T., Dekramer, J. J., Milli, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+portable+EAG+system+for+the+measurement+of+pheromone+concentration+in+the+field.">A portable EAG system for the measurement of pheromone concentration in the field.</a> Chem. Senses. 17 (5), 543-553 (1992).</li><li>Strauch, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=More+than+apples+and+oranges+-+Detecting+cancer+with+a+fruit+fly's+antenna.">More than apples and oranges - Detecting cancer with a fruit fly's antenna.</a> Scientific reports. 4 (3576), 1-9 (2014).</li><li>Marshall, B., Warr, C. G., de Bruyne, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detection+of+Volatile+Indicators+of+Illicit+Substances+by+the+Olfactory+Receptors+of+Drosophila+melanogaster.">Detection of Volatile Indicators of Illicit Substances by the Olfactory Receptors of Drosophila melanogaster.</a> Chem. Senses. 35 (7), 613-625 (2010).</li><li>Rains, G. C., Tomberlin, J. K., Kulasiri, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+insect+sniffing+devices+for+detection.">Using insect sniffing devices for detection.</a> Trends Biotechnol. 26 (6), 288-294 (2008).</li><li>King, T. L., Horine, F. M., Daly, K. C., Smith, B. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Explosives+detection+with+hard-wired+moths.">Explosives detection with hard-wired moths.</a> IEEE Trans. Instrumentation and Measurement. 53 (4), 1113-1118 (2004).</li><li>Gardner, J., Bartlett, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Electronic noses. , (1999).</li><li>Martinez, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multiphasic+On/Off+pheromone+signaling+in+moths+as+neural+correlates+of+a+search+strategy.">Multiphasic On/Off pheromone signaling in moths as neural correlates of a search strategy.</a> PLoS ONE. 8 (4), (2013).</li><li>Park, K. C., Ochieng, S. A., Zhu, J., Baker, T. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Odour+discrimination+using+insect+electroantennogram+responses+from+an+insect+antennal+array.">Odour discrimination using insect electroantennogram responses from an insect antennal array.</a> Chem. Senses. 27, 343-352 (2002).</li><li>Spitzer, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bio-Inspired+Nanostructured+Sensor+for+the+Detection+of+Ultralow+Concentrations+of+Explosives.">Bio-Inspired Nanostructured Sensor for the Detection of Ultralow Concentrations of Explosives.</a> Angewandte Chemie. 51 (22), 5334-5338 (2012).</li><li>Furton, K. G., Myers, L. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+scientific+foundation+and+efficacy+of+the+use+of+canines+as+chemical+detectors+for+explosives.">The scientific foundation and efficacy of the use of canines as chemical detectors for explosives.</a> Talanta. 54, 487-500 (2001).</li><li>Williams, M., Johnston, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Training+and+maintaining+the+performance+of+dogs+(Canis+familiaris)+on+an+increasing+number+of+odor+discriminations+in+a+controlled+setting.">Training and maintaining the performance of dogs (Canis familiaris) on an increasing number of odor discriminations in a controlled setting.</a> Applied Animal Behaviour Science. 78, 55-65 (2002).</li><li>Murlis, J., Elkinton, J. S., Card&#233;, R. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Odour+plumes+and+how+insects+use+them.">Odour plumes and how insects use them.</a> Annu. Rev. Entomol. 37, 505-532 (1992).</li><li>Kaissling, K. E., Lehler, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pheromone-controlled+anemotaxis+in+moths.">Pheromone-controlled anemotaxis in moths.</a> Orientation and communication in Arthropods. , 343-374 (1997).</li><li>Vickers, N. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mechanisms+of+animal+navigation+in+odor+plumes.">Mechanisms of animal navigation in odor plumes.</a> Biol. Bull. 198, 203-212 (2000).</li><li>Martinez, D., Rochel, O., Hugues, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+biomimetic+robot+for+tracking+specific+odors+in+turbulent+plumes.">A biomimetic robot for tracking specific odors in turbulent plumes.</a> Autonomous Robot, Special Issue on Mobile Robot Olfaction. 20, 185-195 (2006).</li><li>Szyszka, P., Stierle, J. S., Biergans, S., Galizia, C. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Speed+of+Smell:+Odor-Object+Segregation+within+Milliseconds.">The Speed of Smell: Odor-Object Segregation within Milliseconds.</a> PLoS ONE. 7, (2012).</li><li>Bau, J., Justus, K. A., Loudon, C., Card&#233;, R. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electroantennographic+resolution+of+pulsed+pheromone+plumes+in+two+species+of+moths+with+bipectinate+antennae.">Electroantennographic resolution of pulsed pheromone plumes in two species of moths with bipectinate antennae.</a> Chem Senses. 30, 771-780 (2005).</li><li>Barrozo, R. B., Gadenne, C., Anton, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Switching+attraction+to+inhibition:+mating-induced+reversed+role+of+sex+pheromone+in+an+insect.">Switching attraction to inhibition: mating-induced reversed role of sex pheromone in an insect.</a> J. Exp. Biol. 213, 2933-2939 (2010).</li><li>Land, B. R., Wyttenbach, R. A., Johnson, B. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tools+for+physiology+labs:+an+inexpensive+high-performance+amplifier+and+electrode+for+extracellular+recording.">Tools for physiology labs: an inexpensive high-performance amplifier and electrode for extracellular recording.</a> J. Neuroscience Methods. 106, 47-55 (2001).</li><li>Ortiz, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+mobile+electrophysiology+board+for+autonomous+robotics.">A mobile electrophysiology board for autonomous robotics.</a> Master thesis. , (2006).</li><li>Justus, K. A., Card&#233;, R. T., French, A. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamic+Properties+of+Antennal+Responses+to+Pheromone+in+Two+Moth+Species.">Dynamic Properties of Antennal Responses to Pheromone in Two Moth Species.</a> J. Neurophysiol. 93, 2233-2239 (2005).</li><li>Martinez, D., Moraud, E. M., Persaud, K. .. C., Marco, S., Gutierrez-Galvez, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reactive+and+cognitive+search+strategies+for+olfactory+robots.">Reactive and cognitive search strategies for olfactory robots.</a> Neuromorphic Olfaction, Frontiers in Neuroengineering Series. , (2013).</li><li>Kuwana, Y., Shimoyama, I., Miura, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Steering+control+of+a+mobile+robot+using+insect+antennae.">Steering control of a mobile robot using insect antennae.</a> Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. , (1995).</li><li>Kuwana, Y., Nagasawa, S., Shimoyama, I., Kanzaki, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Synthesis+of+the+pheromone-oriented+behaviour+of+silkworm+moths+by+a+mobile+robot+with+moth+antennae+as+pheromone+sensors.">Synthesis of the pheromone-oriented behaviour of silkworm moths by a mobile robot with moth antennae as pheromone sensors.</a> Biosensors and Bioelectronics. 14, 195-202 (1999).</li><li>Myrick, A. J., Park, K. C., Hetling, J. R., Baker, T. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detection+and+discrimination+of+mixed+odor+strands+in+overlapping+plumes+using+an+insect-antenna-based+chemosensor+system.">Detection and discrimination of mixed odor strands in overlapping plumes using an insect-antenna-based chemosensor system.</a> J. Chem. Ecol. 35, 118-130 (2009).</li><li>Myrick, A. J., Park, K. C., Hetling, J. R., Baker, T. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+odor+discrimination+using+a+bioelectronic+sensor+array+based+on+the+insect+electroantennogram.">Real-time odor discrimination using a bioelectronic sensor array based on the insect electroantennogram.</a> Bioinspiration and Biomimetics. 3, (2008).</li><li>Vickers, N. J., Christensen, T. A., Baker, T. C., Hildebrand, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Odour-plume+dynamics+influence+the+brain's+olfactory+code.">Odour-plume dynamics influence the brain's olfactory code.</a> Nature. 410, 466-470 (2001).</li><li>Vergassola, M., Villermaux, E., Shraiman, B. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term='Infotaxis'+as+a+strategy+for+searching+without+gradients.">'Infotaxis' as a strategy for searching without gradients.</a> Nature. 445, 406-409 (2007).</li><li>Martin-Moraud, E., Martinez, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effectiveness+and+robustness+of+robot+infotaxis+for+searching+in+dilute+conditions.">Effectiveness and robustness of robot infotaxis for searching in dilute conditions.</a> Frontiers in neurorobotics. , (2010).</li><li>Masson, J. -. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Olfactory+searches+with+limited+space+perception).">Olfactory searches with limited space perception).</a> PNAS. 110, 11261-11266 (2013).</li><li>Masson, J. -. B., Bailly Bechet, M., Vergassola, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chasing+information+to+search+in+random+environments.">Chasing information to search in random environments.</a> J. Phys. A: Math. Theor. 42, (2009).</li></ol>

Authors have nothing to disclose.

Neredeyse yirmi yıl önce, Kanzaki ve arkadaşları koku robotlar 29-30 EAGs kullanma fikrine öncülük. Onların tekniği aslında eksize antenleri dayanmaktadır. Burada, preparasyon hassasiyetini ve ömrünü artırmak için sağlam antenlerden kaydedildi. Diğer çalışmalar da 31-32 izole antenleri üzerinde tüm vücut hazırlıkları üstünlüğünü fark ettim. Bizim robot deneylerde, biz bir gün içinde istikrarlı kayıtları yaşadı. Bunun aksine, EAGs 2 saatlik bir kullanım süresi (Şekil 5) sahip izole edilmiş anten üzerine kaydedilir. Bizim EAG-robot platformu öncelikle böceklerin 13 koku kodlama ve arama stratejileri hakkında biyolojik hipotezleri test etmek için geliştirilmiştir. Böcek antenleri girdi almak merkezi nöronlara benzer, biz bir robot gerçek bir güve antene bir nöron modeli bağlı ve ateşleme desen dayalı feromon tespiti yapıldı. Algılama ve non-algılama olaylardıDaha sonra feromonun kaynağına doğru robotu tahrik etmek için kullanılabilir. Burada düşünülen reaktif arama stratejisi bir seks feromon çekti erkek kelebeklerin davranış kalıpları esinlenilmiştir. Bu, 2 m bir kaynaktan düşük bir emisyon kaynağı nispeten büyük bir ara alanı (başlangıç ​​mesafesi de (önceki çalışmaları 24, 10 mg karşılık eden durumda 10 ug feromon doz) lokalizasyonu sağlayan, laboratuar koşullarında (Şekil 6) iyi performans önceki deneylerde 20-21) 10 cm&#39;den karşı. Bu robot deneyler böcek antenleri robotik koku aramalar için uygun olduğunu gösteren bir kavram bir kanıtı olarak kabul edilmelidir. Böcek antenleri zehirli gazlar, uyuşturucu ve patlayıcı 9-11 yanıt bilinmesine rağmen, çeşitli uzantıları gerçek dünya uygulamaları ile başa çıkmak için ihtiyaç vardır. İlk olarak, daha sofistike bir arama yöntemi 34-36, 10 metre ötesindeki uzaklıklarda yeniden kazanılması zaman daha verimli olabilirbulutun çok olası hale gelir. İkinci olarak, ilgi koku tespit etmek için bir biyo-elektronik burun konfigürasyonda 14 farklı türlerden EAGs birleştirmek için gerekli olabilir. Üçüncü olarak, aynı böceğin iki antenlerden kaydedilerek elde stereo algılama yetenekleri etkinliği açısından yararlı olabilir. Paralel çalışan iki sensör gerçekten yönünü artabilir. Dördüncü olarak, toplu robotik aramalarda 37 arama stratejisinin uzantıları onlar kelebeklerin durumunda biyolojik ilgili olmasa bile pratik uygulamalar için dikkat edilmesi gerektiğini vardır.

Günümüzde, köpek gibi hayvanlar sık sık, çünkü onların mükemmel koku algılama yetenekleri 16 kimyasal sızıntı, uyuşturucu ve patlayıcı madde lokalizasyonu dahil emniyet ve güvenlik uygulamalarında kullanılmaktadır. Oysa, onlar, davranışsal farklılıklar göstermektedir yoğun işten sonra yorgun ve bunların performansı zaman 17 azalır gibi sık sık yeniden eğitim gerektirir. Bu sınırlamaları aşmak için bir yolu koku robotlar tarafından eğitilmiş köpekler değiştirmektir. Bununla birlikte, kokular ve koku kaynakları izleme robotik önemli bir sorundur. Çalkantılı ortamlarda, bir koku bulutunun manzara çok heterojen ve kararsız ve düzensiz yerleşmiş yamalar 4. oluşur. Hatta birkaç metre gibi kısa kaynaktan orta mesafelerde, tespitler sporadik olmak ve sadece aralıklı ipuçları sağlar. Ayrıca, tespitleri sırasında lokal konsantrasyonu eğimleri genellikle kaynağına doğru işaret etmemektedir. Verilen diskbilgi ve sınırlı yerel bilgi ontinuous akışı zaman algılamaları kaynağına doğru bir robot gezinmek için nasıl yapılır? Biliyorsunuz bu tür erkek kelebekler gibi böcekler başarıyla uzun mesafelere (yüzlerce metre) üzerinden eşlerini bulmak için kimyasal iletişimi kullandıkları bilinmektedir. Bunu yapmak için, bir basmakalıp davranış 18-20 benimsemek: Onlar bir koku yama duyulması üzerine dumandan dalgalanma ve koku bilgi kaybolur zaman döküm denilen uzun bir arama yapmak. Bu dalgalanma döküm stratejisi tamamen reaktif, yani eylemler tamamen cari algıları (algılama ve non-algılama olayları) tarafından belirlenir. Koku yamalar algılama yapay gaz sensörleri yavaşlık tarafından engellenmektedir, çünkü henüz, koku robotlar üzerinde uygulanması geçmişte başarı olamadı. Genellikle filtre böylece koku robotlar çoğunda kullanılan metal oksit sensörleri saniye onlarca müdahale ve kurtarma süreleri varÇalkantılı tüyleri 21 karşılaşılan konsantrasyon dalgalanmaları. Buna karşılık, böcek kemoreseptörlerinin tepki süresi, örneğin, böcek electroantennograms (EAGs) ve yükselme zamanı az 50 msn 22 olduğunu, çok daha kısadır. Sonuç olarak, böcek EAGs kullanarak, koku bakliyat birkaç Hertz 23 frekanslarda çözümlenir. Bu özellik doğal tüyleri koku filamentlerin saptanması için EAG sensörler de uygun hale getirir. Biz burada dalgalanması kullanarak verimli koku aramalar için izin robotlar üzerinde böcek EAGs gömme ve stratejilerini döküm için bir protokol açıklar.

<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

Böcekler yiyecek aramakla veya arkadaşları 3 için arama gibi mayın alanları 2 yüz aynı sorun tehlikeli sanayi tesislerinin 1 veya patlayıcı izleri kimyasal sızıntıları izlemek için tasarlanmış robotlar: koku arama çalkantılı ulaşım 4 fiziği ile sınırlıdır. Rüzgar kaynaklı kokuların konsantrasyonu manzara süreksizdir ve düzensiz yerleşmiş yamalar oluşur. Koku arandığı bir ön koşul aralıklı koku yamalar tespit olmasıdır. Çünkü onun yüksek hız ve hassasiyet 5-6, böceklerin koku alma organı tespiti için eşsiz bir fırsat sunuyor. Böcek antenler örneğin insanlarda alakalı seks feromon 7 değil, aynı zamanda kimyasal madde, kanser hücreleri 8 veya toksik ve kaçak maddeler 9-11 çıkan uçucu bileşikler, sadece tespit etmek için geçmişte kullanılmıştır. Biz özerk robotlar üzerinde böcek antenleri kullanarak burada bir protokol açıklar birkendi kaynağına koku tüyleri izleme konseptinin bir kanıtı sunmak d. Koku nöronların global yanıt electroantennograms (EAGs) şeklinde yerinde kaydedilir. Bir bütün böcek hazırlık dayalı deneysel tasarım, bir iş günü içinde istikrarlı kayıtlar sağlar. Buna karşılık, kesilmiş anten üzerinde EAGs 2 saatlik bir kullanım ömrüne sahiptir. Özel bir donanım / yazılım arayüzü EAG elektrot ve bir robot arasında geliştirilmiştir. Ölçüm sistemi yapay kimyasal sensörler 12 zaman ölçeğini aşıyor 10 Hz, bireysel koku yamalar giderir. Koku aramalar için EAG sensör feromon verimi, bir kaynak robotu doğru sürüş gösterilmiştir. Gerçek hayvanlarda olduğu gibi aynı koku uyaranlara ve sensörler kullanılarak, bizim robot platformu koku kodlama ve arama stratejileri, yaklaşık 13 biyolojik hipotezleri test etmek için doğrudan araç sağlar. Ayrıca tarafından çıkarlarını diğer koku tespit için yararlı olabilirBir Biyoelektronik burun yapılandırmada 14 farklı böcek türlerinin EAGs birleştirerek veya böcek antenleri 15 taklit nano yapılı gaz sensörleri kullanarak.

Protokol ilk doğrudan anten üzerinde kabarık feromonun kısa 20 msan pals (doz 1 ug ve 10 ug) ile test edilmiştir, yukarıda tarif. Şekil 4A, feromon palsına yanıt olarak EAGs göstermektedir. Adım 3.3 &#39;de tarif edildiği gibi bir kayıt elektrotu, yükselticinin ters çevirici girişine bağlanmış, çünkü olumludur. Güç spektrumu tarafından belirtildiği gibi, ölçüm sistemi 10 Hz feromon darbeler kadar çözmek mümkün değildir. Karşılaştırma için, aynı zamanda ticari olarak temin edilebilir bir gaz sensörü test edilmiştir. TGS2620 çözücü buharının tespit edilmesi için imal edilen bir metal oksit sensördür. Sensör etanol için yüksek hassasiyet sunar, ancak (Şekil 4B kesik eğri bakınız) konsantrasyon değişimleri takip edemedi. Sorun, sensör yuvası geldi. TGS2620 bir alev geçirmez paslanmaz çelik gazlı bez olan bir kap ile ticari. Uygulamada, bu alır, çünkü tepki süresi yavaşgazlı bez ile yaygın ve metal oksit yüzeye ulaşmak için gaz için belli bir zaman. Gaz kap içine sıkışmış zaman sensörünü temizlemek için zaman alır, çünkü Kurtarma da yavaş. Bu nedenle, kapak çıkarılır ve bu değişiklik (Şekil 4B&#39;de düz eğri bakınız) önemli ölçüde geliştirilmiş dinamikleri. Yine de, EAG ve TGS2620 (1 Hz karşı 10 Hz) arasında bir faktör on oldu. Bu karşılaştırma EAG olarak yine de nitel ve TGS2620 aynı koşullarda test değildi. Sonra bizim tam böcek hazırlanması eksize antenleri (n = 7 antenleri) ile karşılaştırıldığında (n = 12 güveleri) zaman içinde stabilitesini değerlendirdik. EAG feromon stimülasyondan (süresi 500 ms, doz 1 ug) yanıt olarak periyodik olarak kaydedildi. (MV) Ham EAGs (başlangıç ​​değerinin yüzdesi süresi t = 0 zamanında elde edilmiştir) göreceli EAGs dönüştürüldü. Şekil 5, bizim bütün böcek-prep çok iyi kararlılık ŞekilBir iş günü içinde Preparasyonu. Sinyali sadece 1.5 saat sonra başlangıç ​​değerinin yarısına denk gelecek şekilde tersine, EAGs hızlı, zaman içinde izole antenleri azalma kaydedilir. Bu kez bağımlılık da 2 saatlik bir ömür boyu bir üslü tarafından açıklanmıştır. Reaktif bir arama stratejisi (Şekil 6A) kullanılarak: Son olarak, bir koku kaynağı (Oac feromon bileşik Z7-12) aramak için EAG robotik plateform yeteneğini test. Arama stratejisi dumandan dalgalanma feromon tespitlerde 28 yokluğunda spiral döküm ile tespit edilir her zaman birleştirir. Adım 4.3 &#39;de tarif edildiği gibi feromonun varlığı, neuromorphic detektör tarafından EAG ikinci tespit edilir. Arama sırasında kaydedilen EAG iki örneği, Şekil 6B &#39;de gösterilmiştir. Koku kaynağı olmadan, EAG çok az veya hiç tespitleri ile (yani 2.5 V) sıfır etrafında kalır. Robot spiral döküm gerçekleştirir ve genellikle arama alanı bef bırakırcevher hedef konuma ulaşan (denemelerin% 92, n = 26 denemeler, Şekil 6C sağ). Koku kaynağı (sol Şekil 6C) ile, EAG sessizlik dönemleri (hiçbir algılamalar) ile iç içe faaliyet (algılamaları) patlamaları sunuyor. Spiral döküm ağırlıklı tüy kontür (Şekil 6C, kırmızı çizgi sol) oluşur ve koku kaybolduğunda bulutun merkez taşındıktan için etkili bir strateji olabilir. Bu durumda, kaynak genel olarak (başarı oranı = 96%, n = 44 çalışma) bulunur. <img alt="Şekil 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig1highres.jpg" width="500" /> Şekil 1. Tüm-böcek EAG hazırlama ve robotik tertibat. A) elektroantenogram (EAG) bir bütün böcek hazırlanması (ayrıntılar için metne bakınız). B) kaydedilir hazırlanması soymak monte edilirot. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/51704/51704fig1highres.jpg" target="_blank">, bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 2," fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig2highres.jpg" width="500" /> Şekil 2.. Donanım-yazılım arayüzü. Donanım A) Kartal şematik. Devre altı bölümden (ayrıntılar için metne bakınız) oluşur. Bu izin filtreleme (frekans bandı 0.1-500 Hz, 50 Hz çentik), yükseltme (toplam kazanç 250X) ve aralık 0-5 V. B sinyal klima) (üst kırmızı ve bakır hatları gösteren Kartal düzeni ayrık elemanları veri görselleştirme (kırmızı iz = EAG girdi, yeşil iz için Qt-C + + ile yazılmış. D) Grafik kullanıcı arayüzü (GUI) gösteren mavi alt) ve yeşil delikleri (). C) Baskılı devre kartı (PCB)= Nöron modeli çıktı), filtre tasarımı ve sinyal algılama. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/51704/51704fig2highres.jpg" target="_blank">, bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 3," fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig3highres.jpg" width="500" /> EAG gelen Şekil 3.. Sinyal algılama. A) elektroantenogram (EAG) modeli. EAG üstel dürtü fonksiyonu ile bir 1. sıra düşük geçiş filtresi ardından statik nonlineerliğin oluşan bir doğrusal olmayan çağlayan 27 modellenmiştir <img alt="Denklem 21" fo:content-width=".2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq21.jpg" /> . EAG çıkışı ile evrişim integralince verilmiştir <img alt="Denklem 22" fo:content-width="2in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq22.jpg" /> . B) Mühendislik yaklaşımı. Dekonvolüsyon filter yazıyor <img alt="Denklem 23" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq23.jpg" /> ve <img alt="Denklem 24" fo:content-width="1in" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq24.jpg" /> Ayrıntılar için metne bakınız. Koku karşılaştığında (hits) ne zaman tespit edilir <img alt="Denklem 12" src="/files/ftp_upload/51704/51704eq12.jpg" /> Önceden tanımlanmış bir eşik. C) Bio-ilham yaklaşımı aşıyor. Beş iç akımları (kaçak, K +, Na +, Ca2 + ve SK) ile bir Hodgkin-Huxley tipi nöron modeli eksitasyon-inhibisyon (EI) gözlenen ateşleme desen üretmek için kullanılan deneysel 13 görülmektedir. Uyarılmasının bir patlama ateşleme aktivite inhibisyonu izlemektedir her girdi akım ve bulgular, tespit edildiği gibidir sinyal tespiti için, EAG sinyali kullanılır. <img alt="Şekil 4," fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig4highres.jpg" width="500" /> &lt;<html> br /&gt; Şekil 4. EAG tepki süresi. A) EAG farklı oranlarda (1, 2, 4, 6, 8, ve 10 darbe / sn) teslim 20 msan feromon darbeleri (doz 1 ug ve 10 ug) tepki olarak kayıtları. Normalize EAG güç spektrumu 1 ve 10 Hz (doz 1 ug ve 10 ug) darbeli bir uyarıcı için gösterilir. EAG etanol yanıt () konsantrasyonu dalgalanan gaz sensörü TGS2620 10 Hz. B) Kayıtlar bireysel darbeler kadar giderir. Kesik ve düz eğrileri ile ve kapak olmadan sensör yanıt vardır, sırasıyla. Kapağı ile sensör saniye onlarca bir tepki süresine sahip ve böylece gaz konsantrasyon dalgalanmaları takip edemez. Kapağı olmadan TGS2620 1 Hz kadar bireysel dalgalanmaları giderir. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/51704/51704fig4highres.jpg" target="_blank">, bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.</a> hep &quot;&gt; <img alt="Şekil 5," fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig5highres.jpg" width="500" /> Şekil 5,. EAG stabilite (kesilmiş anten vs bütün böcek hazırlanması). EAG eksize antenleri (n = 7 antenleri) 3.2 saat süresince, bütün böcek-(N = 12 güveleri) ve her 20 dakika boyunca 8 saat boyunca her saat başı kaydedilmiştir. Şekil nispi EAGs (t = 0 zamanında elde edilen, başlangıç ​​değerinin yüzdesi) göstermektedir. Eksize antenleri için zaman bağımlılığı da 2 saat (1.5 saat yarı ömrü) bir ömür boyu bir üslü tarafından monte edilir. <img alt="Şekil 6," fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51704/51704fig6highres.jpg" width="500" /> Şekil 6.. Robotik deneyler. A) dalgalanma-döküm stratejisi içinde rüzgâra karşı dalgalanma birleştirironun yokluğunda spiral döküm ile koku varlığı robot koku olmadan (n (n = 44 deneme) koku) ve koku olmadan (. C) Robot yörüngeleri hareket ve sırasında arama sırasında kaydedilen 28. B) Tipik EAG = 26 denemeler). Kırmızı kesikli çizgi tüm algılamaların 90% denemeleri sırasında meydana gelen bulutun kontur temsil eder. Deney koşulları: arama alanı = 4 mx 2.5 m, robotun hızı = 5.6 cm / sn, hedef feromon = 10 ug bir kağıt filtre üzerinde biriken ve her 2 denemeler yerine, hedeften robot ilk konumu = 2 m, rüzgar hızı = 0.9 ± Hedef bölgede 0.2 m / sn. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/51704/51704fig6highres.jpg" target="_blank">, bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Using Insect Electroantennogram Sensors on Autonomous Robots for Olfactory Searches at JoVE.com

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.

Koku Aramalar için Otonom Robotlar Böcek elektroantenogram Sensörleri kullanarak

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 Görüntüleme.  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.

Video: Using Insect Electroantennogram Sensors on Autonomous Robots for Olfactory Searches

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.

Güve Koku Sistemi Elektrofizyolojik Ölçümler

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

Nörobilim

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.

Ucuz Sensörler ile Böcek Tespit ve Sınıflandırma Uçan

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

Biyomühendislik

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.

Böcek antennal Lob Gaz Kromatografisi-Multi-ünite Recordings (GCMR) kullanarak Olfaktör Uçuculuk tanımlanması

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.

Locust Sinir Aktivitesi Karakterize Multi-ünite Kayıt Yöntemleri (<em&gt; Schistocerca Americana</em&gt;) Olfaktör Devreler

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.

Koku Kaynağı Lokalizasyonu için Silkmoth Anteni Kullanan Elektroantenografi Tabanlı Biyo-hibrid Koku Tespit Drone

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

Mühendislik

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.

Semiokimyasallar için yatak hataların Koku Nöron Cevapları Algılama Tek Sensillum Kaydı Kullanma

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.

Böcek kontrollü Robot: Bir Mobil Robot Platformu bir Böcek Koku izleme Yeteneği değerlendirin

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 Antenlerinde Odorant Reseptör Genlerinin RNA ile Lokalizasyonu<em&gt; Yerinde</em&gt; Hibridizasyon

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.

Elektrofizyolojik Kayıt<em&gt; Drosophila</em&gt; Düşük Volatilite Kokularına Karşı Trikoid Sensilla

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: Gerçek zamanlı izleme böcek anten hareketleri ve hortum uzantısı refleks bir ortak hazırlık ve geleneksel donanım kullanarak

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

Koku Aramalar için Otonom Robotlar Böcek elektroantenogram Sensörleri kullanarak

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Bu videodaki bölümler