2014年11月15日
本视频介绍了利用射频识别(RFID)和运动敏感视频记录方法来监测大黄蜂选择行为的技术。
这些实验步骤的总体目标是实现对蜜蜂在人工花朵上选择行为的自动化观察。首先,根据所采用的实验方案,通过使用塑料数字标签或 RFID 标签,将识别标记粘附在蜂群内所有蜜蜂身上。第二步是在测试区域中设置运动敏感型摄像机或 RFID 读取器。
接下来,将人工花朵放置在测试区域内。最后一步是让蜜蜂群体进入测试区域。最终,生成一个包含每次访问花朵的时间和位置的大型记录数据库。
与手动实时记录观察等其他方法相比,这些技术的主要优势在于,它们使我们能够研究那些从未在花朵上获得过奖励的蜜蜂的行为。蜜蜂发现花朵需要一定时间,有时甚至长达数天。我们的方法能够捕捉到这些极为罕见的事件。
我们可以对整个熊蜂群体的活动进行长时间连续且高精度的记录。这有助于我们解答关于个体差异起源的昆虫行为学关键问题。本实验方案的测试环境必须是一个隔离的房间,或一个体积为两立方米的金属网飞行笼,置于飞行笼中。
一个约镍币直径或两厘米的小孔,作为蜜蜂的进出通道。蜂群通过一个足够宽的导管与实验空间相连,以允许多只蜜蜂同时通行。筛网管状导管是理想选择,因为它们在实验过程中能为蜜蜂提供良好的附着面。
蜜蜂可通过测试区域内的这些通道,在飞行笼和蜂群箱之间自由移动。测试区域内设有两个人工花放置架,为高1.2米的木制支架,可置于空间中央或固定在墙上。支架顶部设有用于固定花朵的装置。
在整个实验过程中,定期移动支架的位置,以防止引入位置效应的假象。在射频识别(RFID)实验中,将一个2K六通道装置安装在定制设计的人工花朵上方,用于颜色标记实验。运动敏感型摄像机放置在距离人工花朵两米的位置。
实验空间需由荧光灯照明,光照强度至少达到1,200勒克斯,因为蜜蜂能够察觉普通荧光灯的闪烁,因此实验过程中必须使用频率超过200赫兹的专用高频镇流器。工蜂在羽化后、仍处于新生阶段且尚不能飞行时,应将其从茧中取出并分装到单独的容器中,并在7摄氏度的冰箱中冷藏约一小时,以减少标记过程中被蜇伤的风险。随后在工蜂的胸部贴上射频识别(RFID)标签。
冷却后,使用无毒胶水为每只工蜂贴上唯一的射频识别标签(RFID)。在将工蜂重新引入蜂群之前,让胶水干燥至少10分钟。所有逃避标记或丢失RFID标签的工蜂均须移除。
当实验用人工花结构由机械加工制成后,需在其表面覆上彩色黏土。一个纯蓝色的人工花是添加不同视觉特征的基本模板。其中一种视觉特征是使用黄色黏土制成的细条纹图案。
人工花圆柱部分的卡槽可轻松卡在RFID读取器上。花朵刺激装置的设计至关重要:内部空间必须足够大,以确保所有熊蜂都能爬入其中,但又必须足够小,使熊蜂身上的标签能够接近读取器至3到4毫米范围内。
此外,人工花的设计必须使其视觉特性在圆柱部分与尾部之间呈现无缝衔接。另一种替代RFID标签的方案是使用带有颜色编号的标签。这些标签同样在工蜂羽化出茧后不久即被贴附于其身上。
与RFID标签相比,其中一个优势是蜜蜂更难将其脱落。与RFID标记一样,在标记前需将蜂群中的所有工蜂移除,并在标记前将其召集。实验开始后,当蜜蜂行为被记录时,会有新的工蜂羽化,需要进行标记。
通常每两到三天会有七至十名新工作人员出现,以记录带有颜色标记的蜜蜂的数据。运动敏感型摄像机必须从测试环境外部对准每朵花。这些摄像机可以是分辨率至少为一兆像素并具备光线调节功能的网络协议摄像机。
将标准镜头更换为1.8毫米的极焦镜头,以实现更好的聚焦效果,并能够放大拍摄花朵。调整另一台相机的焦距,用于捕捉两朵花前方的区域。该相机位于花朵上方约半米处。
该方法可捕捉着陆前发生的行为,包括接近时的悬停甚至发声。一个由375只工蜂组成的蜂群被标记了射频识别标签(RFID)。在研究期间,85%的蜜蜂进入了飞行笼,其中62%的蜜蜂还探索了四种花朵刺激物中的一种。
这被记为悬停、着陆并探索。该实验产生了约 300,000 次记录事件,全部存储在小鼠行为数据库中。结果显示,小鼠更倾向于径向模式而非同心圆模式。
然而,当同心图案位于花朵中心而辐射图案位于外围时,其辐射图案的偏好发生了逆转。在第二项实验中,蜜蜂被标记上彩色编号,并使用动作感应摄像机进行拍摄。该实验结果显示,蜜蜂更倾向于选择中心位置为辐射图案的花朵,而非中心位置为同心图案的花朵。
图案在花朵上的位置没有影响。这些方法使我们能够通过实验检验计算建模和人工智能提出的关于小型大脑视觉信息处理特性的理论预测。例如,我们使用无监督神经网络生成对对称性偏好的预测,并利用自动化方法对其进行验证。
熊蜂首次离开蜂巢的行为研究一直是一个被忽视的领域,而研究中存在的一些障碍主要源于方法学上的困难。本视频中所描述的技术特别适用于研究熊蜂首次离开蜂巢并寻找食物的行为。目前,心理学家和生物学家正利用射频识别(RFID)标记和运动敏感视频记录技术,来探索一些在过去难以实现的新科学问题。
本视频介绍了利用射频识别(RFID)和运动感应视频记录技术,在人工花朵上自动观测熊蜂选择行为的方法。这些技术使研究人员能够捕捉罕见事件,并以高精度研究蜜蜂行为。
自动化行为监测系统能够对生物体对环境刺激的反应进行高通量、纵向的观察,有助于神经行为学和感觉研究中的早期靶点验证。通过大规模捕捉无奖励条件下的选择行为,这些方法可减少观察偏倚,并提高检测细微表型差异的统计效能。该方法通过提供可量化、可重复的行为终点指标,增强了临床前模型的预测可信度,适用于中枢神经系统靶向治疗药物的机制性风险评估。
该方法通过实现对感觉和行为表型的假设驱动型筛选,将可量化的选择指标用于先导化合物的鉴定,从而整合到早期发现工作流程中。