Integrere Visual psykofysiske analyser innen en Y-labyrint for å isolere rollen som visuelle funksjoner spille i navigasjons avgjørelser
Summary
Her presenterer vi en protokoll for å demonstrere en atferdsdata analysen som kvantifiserer hvordan alternative visuelle funksjoner, for eksempel bevegelse Stikkordene, innflytelse retningsbestemt beslutninger i fisk. Representative data er presentert på hastighet og nøyaktighet der Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas) følger virtuelle fiske bevegelser.
Abstract
Kollektive dyr atferd oppstår fra individuelle motiver og sosiale interaksjoner som er kritiske for individuell fitness. Fisk har lenge inspirert undersøkelser i kollektiv bevegelse, spesielt deres evne til å integrere miljø-og sosial informasjon på tvers av økologiske sammenhenger. Denne demonstrasjonen illustrerer teknikker som brukes for kvantifisere atferdsmessige reaksjoner av fisk, i dette tilfellet, Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas), til visuelle stimuli ved hjelp av datamaskinen visualisering og digital bildeanalyse. Nylige fremskritt i data visualisering gjør det mulig for empirisk testing i laboratoriet der visuelle funksjoner kan styres og fint manipulert til å isolere mekanismer for sosial interaksjon. Hensikten med denne metoden er å isolere visuelle funksjoner som kan påvirke retnings beslutningene til den enkelte, enten ensom eller med grupper. Denne protokollen gir detaljert informasjon om det fysiske Y-Maze-domenet, opptaksutstyr, innstillinger og kalibreringer av projektoren og animasjon, eksperimentelle trinn og dataanalyser. Disse teknikkene viser at dataanimasjon kan lokke fram biologisk meningsfulle reaksjoner. Videre er teknikkene lett å tilpasse for å teste alternative hypoteser, domener og arter for et bredt spekter av eksperimentelle applikasjoner. Bruk av virtuelle stimuli gir mulighet for reduksjon og utskifting av antall levende dyr som kreves, og følgelig reduserer laboratoriet overhead.
Denne demonstrasjonen tester hypotesen om at små relative forskjeller i bevegelses hastigheter (2 kropps lengder per sekund) av virtuelle conspecifics vil forbedre hastigheten og nøyaktigheten som shiners følger retnings signalene fra den virtuelle Silhuetter. Resultatene viser at shiners retnings avgjørelser påvirkes betydelig av økninger i hastigheten på de visuelle signalene, selv i nærvær av bakgrunnsstøyen (67% bilde coherency). I fravær av noen bevegelse signaler, valgte sine retninger tilfeldig. Forholdet mellom beslutnings hastighet og Cue hastighet var variabel og økninger i køen hastighet hadde en beskjedent uforholdsmessig innflytelse på retningsbestemt nøyaktighet.
Introduction
Dyr forstand og tolke sine habitat kontinuerlig for å ta informerte beslutninger når du samhandler med andre og navigere støyende omgivelser. Enkeltpersoner kan forbedre sin situasjonsforståelse og beslutningstaking ved å integrere sosial informasjon i sine handlinger. Sosial informasjon, men i stor grad stammer fra slutning gjennom utilsiktede signaler (dvs. plutselige manøvrer for å unngå et rovdyr), som kan være upålitelig, snarere enn gjennom direkte signaler som har utviklet seg til å kommunisere bestemte meldinger (f. eks den waggle dans i honning bier)1. Å identifisere hvordan individer raskt vurderer verdien av sosiale signaler, eller sensorisk informasjon, kan være en utfordrende oppgave for undersøkere, spesielt når enkeltpersoner reiser i grupper. Vision spiller en viktig rolle i styrende sosiale interaksjoner2,3,4 og studier har utledet samspillet nettverk som kan oppstå i fiske skoler basert på hver enkelt persons synsfelt5, 6i den. Fisken skolene er drivkraft systemer, imidlertid, gjør den vanskelig å isolere individ Svar å detalj vise egenskaper, eller nabo opptreden, på grunn av det iboende collinearities og forvirrende faktorene det fremkomme fra det vekselsvirkningene blant gruppemedlemmer. Formålet med denne protokollen er å utfylle dagens arbeid ved å isolere hvordan alternative visuelle funksjoner kan påvirke retningsbestemt beslutninger av individer som reiser alene eller innenfor grupper.
Fordelen med den nåværende protokollen er å kombinere en manipulerende eksperiment med datamaskinen visualisering teknikker for å isolere de elementære visuelle funksjoner en person kan oppleve i naturen. Nærmere bestemt, Y-labyrinten (figur 1) brukes til å kollapse retningsbestemt valg til en binær respons og innføre datamaskinen animerte bilder designet for å etterligne svømming oppførsel av virtuelle naboer. Disse bildene er anslått opp fra under labyrinten å etterligne silhuetter av conspecifics svømming under ett eller flere. De visuelle egenskapene til disse silhuetter, slik som deres morfologi, hastighet, coherency, og svømming atferd er lett skreddersydd for å teste alternative hypoteser7.
Notatet demonstrerer nytten av denne tilnærmingen ved å isolere hvordan individer av en modell sosiale fiskearter, Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas), svare på den relative hastigheten på virtuelle naboer. Protokollen fokus, her, er på om retningsbestemt påvirkning av virtuelle naboer endres med sin hastighet, og hvis så, kvantifisere form av den observerte forholdet. Spesielt er retningsbestemt stikkordet generert ved å ha en fast andel av silhuetter opptre som ledere og flytte ballistically mot en arm eller en annen. De resterende silhuetter fungere som distraktorene ved å flytte om tilfeldig for å gi bakgrunnsstøy som kan stilles ved å justere leder/distraktoren ratio. Forholdet mellom ledere til distraktorene fanger coherency av retnings signaler og kan justeres tilsvarende. Distraktoren silhuetter forblir begrenset til beslutnings området (“DA”, figur 1a) ved at silhuetter reflekterer av grensen. Leder silhuetter, men har lov til å forlate DA regionen og angi sine utpekte armen før langsomt filtrert bort når silhuetter krysset 1/3 lengden av armen. Som ledere forlater DA, ny leder silhuetter ta sin plass og spore deres nøyaktige banen for å sikre at leder/distraktoren ratio forblir konstant i DA hele eksperimentet.
Bruken av virtuelle fisk gir mulighet for kontroll av den visuelle sensoriske informasjon, mens overvåking retnings responsen av faget, som kan avdekke romanen funksjoner i sosial navigasjon, bevegelse, eller beslutningstaking i grupper. Tilnærmingen brukes her kan brukes på et bredt spekter av spørsmål, for eksempel effekter av subletale stress eller predasjon på sosiale interaksjoner, ved å manipulere datamaskinen animasjonen å produsere atferdsdata mønstre av varierende kompleksitet.
Protocol
Representative Results
Discussion
Visuelle stikkord er kjent for å utløse en optomotor respons i fisk eksponert for svart og hvitt rister13 og det er økende teoretisk og empirisk bevis på at nabo fart spiller en innflytelsesrik rolle i ledelsen av dynamiske interaksjoner observert i fiske skoler7,14, 15,16,17. Det finnes kontrasterende hypoteser for å forklare hvor…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Vi takker Bryton Hixson for oppsett assistanse. Dette programmet ble støttet av Basic Research program, miljø kvalitet og installasjoner (EQI; Dr. Elizabeth Ferguson, teknisk direktør), US Army Engineer forsknings-og utviklingssenter.
Materials
| Black and white IP camera | Noldus, Leesburg, VA, USA | https://www.noldus.com/ | |
| Extruded aluminum | 80/20 Inc., Columbia City, IN, USA | 3030-S | https://www.8020.net 3.00" X 3.00" Smooth T-Slotted Profile, Eight Open T-Slots |
| Finfish Starter with Vpak, 1.5 mm extruded pellets | Zeigler Bros. Inc., Gardners, PA, USA | http://www.zeiglerfeed.com/ | |
| Golden shiners | Saul Minnow Farm, AR, USA | http://saulminnow.com/ | |
| ImageJ (v 1.52h) freeware | National Institute for Health (NIH), USA | https://imagej.nih.gov/ij/ | |
| LED track lighting | Lithonia Lightening, Conyers, GA, USA | BR20MW-M4 | https://lithonia.acuitybrands.com/residential-track |
| Oracle 651 white cut vinyl | 651Vinyl, Louisville, KY, USA | 651-010M-12:5ft | http://www.651vinyl.com. Can order various sizes. |
| PowerLite 570 overhead projector | Epson, Long Beach CA, USA | V11H605020 | https://epson.com/For-Work/Projectors/Classroom/PowerLite-570-XGA-3LCD-Projector/p/V11H605020 |
| Processing (v 3) freeware | Processing Foundation | https://processing.org/ | |
| R (3.5.1) freeware | The R Project for Statistical Computing | https://www.r-project.org/ | |
| Ultra-white 360 theater screen | Alternative Screen Solutions, Clinton, MI, USA | 1950 | https://www.gooscreen.com. Must call for special cut size |
| Z-Hab system | Pentair Aquatic Ecosystems, Apopka, FL, USA | https://pentairaes.com/. Call for details and sizing. |
References
- Dall, S. R. X., Olsson, O., McNamara, J. M., Stephens, D. W., Giraldeau, L. A. Information and its use by animals in evolutionary ecology. Trends in Ecology and Evolution. 20 (4), 187-193 (2005).
- Pitcher, T. Sensory information and the organization of behaviour in a shoaling cyprinid fish. Animal Behaviour. 27, 126-149 (1979).
- Partridge, B. The structure and function of fish schools. Scientific American. 246 (6), 114-123 (1982).
- Fernández-Juricic, E., Erichsen, J. T., Kacelnik, A. Visual perception and social foraging in birds. Trends in Ecology and Evolution. 19 (1), 25-31 (2004).
- Strandburg-Peshkin, A., et al. Visual sensory networks and effective information transfer in animal groups. Current Biology. 23 (17), R709-R711 (2013).
- Rosenthal, S. B., Twomey, C. R., Hartnett, A. T., Wu, S. H., Couzin, I. D. Behavioral contagion in mobile animal groups. Proceedings of the National Academy of Sciences (U.S.A.). 112 (15), 4690-4695 (2015).
- Lemasson, B. H., et al. Motion cues tune social influence in shoaling fish. Scientific Reports. 8 (1), e9785 (2018).
- Kaidanovich-Beilin, O., Lipina, T., Vukobradovic, I., Roder, J., Woodgett, J. R. Assessment of social interaction behaviors. Journal of Visualized. Experiments. (48), e2473 (2011).
- Holcombe, A., Schalomon, M., Hamilton, T. J. A novel method of drug administration to multiple zebrafish (Danio rerio) and the quantification of withdrawal. Journal of Visualized. Experiments. (93), e51851 (2014).
- Way, G. P., Southwell, M., McRobert, S. P. Boldness, aggression, and shoaling assays for zebrafish behavioral syndromes. Journal of Visualized. Experiments. (114), e54049 (2016).
- Zhang, Q., Kobayashi, Y., Goto, H., Itohara, S. An automated T-maze based apparatus and protocol for analyzing delay- and effort-based decision making in free moving rodents. Journal of Visualized. Experiments. (138), e57895 (2018).
- Videler, J. J. . Fish Swimming. , (1993).
- Orger, M. B., Smear, M. C., Anstis, S. M., Baier, H. Perception of Fourier and non-Fourier motion by larval zebrafish. Nature Neuroscience. 3 (11), 1128-1133 (2000).
- Romey, W. L. Individual differences make a difference in the trajectories of simulated schools of fish. Ecological Modeling. 92 (1), 65-77 (1996).
- Katz, Y., Tunstrom, K., Ioannou, C. C., Huepe, C., Couzin, I. D. Inferring the structure and dynamics of interactions in schooling fish. Proceedings of the National Academy of Sciences (U.S.A.). 108 (46), 18720-18725 (2011).
- Herbert-Read, J. E., Buhl, J., Hu, F., Ward, A. J. W., Sumpter, D. J. T. Initiation and spread of escape waves within animal groups). Proceedings of the National Academy of Sciences (U.S.A.). 2 (4), 140355 (2015).
- Lemasson, B. H., Anderson, J. J., Goodwin, R. A. Motion-guided attention promotes adaptive communications during social navigation. Proceedings of the Royal Society. 280 (1754), e20122003 (2013).
- Moussaïd, M., Helbing, D., Theraulaz, G. How simple rules determine pedestrian behavior and crowd disasters. Proceedings of the National Academy of Sciences (U.S.A.). 108 (17), 6884-6888 (2011).
- Bianco, I. H., Engert, F. Visuomotor transformations underlying hunting behavior in zebrafish). Current Biology. 25 (7), 831-846 (2015).
- Chouinard-Thuly, L., et al. Technical and conceptual considerations for using animated stimuli in studies of animal behavior. Current Zoology. 63 (1), 5-19 (2017).
- Nakayasu, T., Yasugi, M., Shiraishi, S., Uchida, S., Watanabe, E. Three-dimensional computer graphic animations for studying social approach behaviour in medaka fish: Effects of systematic manipulation of morphological and motion cues. PLoS One. 12 (4), e0175059 (2017).
- Stowers, J. R., et al. Virtual reality for freely moving animals. Nature Methods. 14 (10), 995-1002 (2017).
- Warren, W. H., Kay, B., Zosh, W. D., Duchon, A. P., Sahuc, S. Optic flow is used to control human walking. Nature Neuroscience. 4 (2), 213-216 (2001).
- Silverman, J., Suckow, M. A., Murthy, S. . The IACUC Handbook. , (2014).
