Summary

Интеграция визуальных психофизических анализов в Y-лабиринт, чтобы изолировать роль, которую визуальные функции играют в навигационных решений

Published: May 02, 2019
doi:

Summary

Здесь мы представляем протокол, чтобы продемонстрировать поведенческий анализ, который количественно, как альтернативные визуальные особенности, такие как сигналы движения, влияют на направленные решения в рыбе. Представлены репрезентативные данные о скорости и точности, где Golden Shiner(Notemigonus crysoleucas) следуют за виртуальными движениями рыбы.

Abstract

Коллективное поведение животных возникает из индивидуальных мотивов и социальных взаимодействий, которые имеют решающее значение для индивидуального фитнеса. Рыбы уже давно вдохновили исследования в коллективном движении, в частности, их способность интегрировать экологическую и социальную информацию через экологические контексты. Эта демонстрация иллюстрирует методы, используемые для количественной оценки поведенческих реакций рыб, в данном случае, Золотой Shiner (Notemigonus crysoleucas), для визуальных стимулов с помощью компьютерной визуализации и цифрового анализа изображений. Последние достижения в компьютерной визуализации позволяют эмпирического тестирования в лаборатории, где визуальные функции могут контролироваться и тонко манипулировать, чтобы изолировать механизмы социальных взаимодействий. Целью этого метода является изоляция визуальных особенностей, которые могут влиять на направленные решения человека, будь то одиночные или с группами. Этот протокол содержит специфику физического доменY-лабиринта, записывающего оборудования, настроек и калибровок проектора и анимации, экспериментальных шагов и анализа данных. Эти методы показывают, что компьютерная анимация может вызвать биологически значимые ответы. Кроме того, методы легко адаптируются для тестирования альтернативных гипотез, областей и видов для широкого спектра экспериментальных применений. Использование виртуальных стимулов позволяет сократить и заменить необходимое количество живых животных, и, следовательно, снижает лабораторные накладные расходы.

Эта демонстрация проверяет гипотезу о том, что небольшие относительные различия в скоростях движения (2 длины тела в секунду) виртуальных конспецифических веществ улучшат скорость и точность, с помощью которых сияющие следуют указателям, предоставляемым виртуальным Силуэты. Результаты показывают, что на решение направленности блесков существенно влияет увеличение скорости визуальных сигналов, даже при наличии фонового шума (67% согласованности изображения). В отсутствие каких-либо сигналов движения испытуемые выбирали свои направления наугад. Взаимосвязь между скоростью принятия решений и скоростью сигнала была переменной, и увеличение скорости сигнала оказало скромно непропорциональное влияние на точность направления.

Introduction

Звери чувствуют и интерпретируют свою среду обитания постоянно, чтобы принимать обоснованные решения при взаимодействии с другими людьми и навигации шумной обстановке. Люди могут повысить свою ситуационную осведомленность и принятие решений путем интеграции социальной информации в свои действия. Социальная информация, однако, в значительной степени проистекает из выводов через непреднамеренные сигналы (т.е. внезапные маневры, чтобы избежать хищника), которые могут быть ненадежными, а не через прямые сигналы, которые эволюционировали для передачи конкретных сообщений (например, вилять танец в медоносных пчел)1. Определение того, как люди быстро оценить ценность социальных сигналов, или любой сенсорной информации, может быть сложной задачей для следователей, особенно когда люди путешествуют в группах. Видение играет важную роль вуправлении социальными взаимодействиями 2,3,4 и исследования сделали вывод о взаимодействии сетей, которые могут возникнуть в рыбных школах на основе поля зрения каждого человека5, 6. Рыба школы динамических систем, однако, что делает его трудно изолировать отдельные ответы на конкретные функции, или сосед аме поведение, из-за присущих коллинеарности и смешанные факторы, которые возникают из взаимодействия между членами группы. Цель этого протокола состоит в том, чтобы дополнить текущую работу, изолируя, как альтернативные визуальные функции могут влиять на направленные решения лиц, путешествующих в одиночку или в группах.

Преимущество текущего протокола заключается в том, чтобы объединить манипулятивный эксперимент с методами компьютерной визуализации, чтобы изолировать элементарные визуальные особенности, которые человек может испытывать в природе. В частности, Y-лабиринт (Рисунок 1) используется для краха направленного выбора двоичного ответа и представить компьютерные анимированные изображения, предназначенные для имитации плавательного поведения виртуальных соседей. Эти изображения проецируются из-под лабиринта, чтобы имитировать силуэты conspecifics плавание под одним или несколько предметов. Визуальные характеристики этих силуэтов, такие как их морфология, скорость, согласованность и поведение плавания легко с гнайт для проверки альтернативных гипотез7.

Этот документ демонстрирует полезность этого подхода, изолируя, как люди модели социальных видов рыб, Золотой Shiner (Notemigonus crysoleucas), реагировать на относительную скорость виртуальных соседей. В центре внимания протокола находится вопрос о том, изменяется ли направленное влияние виртуальных соседей со скоростью и, если да, то количественной форме наблюдаемых отношений. В частности, направленный сигнал генерируется наличием фиксированной пропорции силуэтов в качестве лидеров и двигаться баллистически к той или иной руке. Остальные силуэты действуют как отвлекающие, перемещаясь случайным образом, чтобы обеспечить фоновый шум, который можно настроить, регулируя соотношение лидера/отвлекающего. Соотношение лидеров к отвлекателям отражает согласованность направленных сигналов и может быть соответствующим образом скорректировано. Силуэты distractor остаются ограниченными областью принятия решений (“DA”, Рисунок 1A), имея силуэты, отражающиеся от границы. Лидер силуэты, однако, разрешается покинуть область DA и войти в их назначенные руки, прежде чем медленно исчезает, как только силуэты пройдены 1/3 длины руки. По мере того, как лидеры покидают DA, новые силуэты лидера занимают свое место и повторяют свой точный путь, чтобы обеспечить, чтобы соотношение лидера/отвлекателя оставалось неизменным в DA на протяжении всего эксперимента.

Использование виртуальной рыбы позволяет контролировать визуальную сенсорную информацию, при этом контролируя направленную реакцию субъекта, что может выявить новые особенности социальной навигации, движения или принятия решений в группах. Подход, используемый здесь, может быть применен к широкому кругу вопросов, таких как воздействие сублетального стресса или хища на социальные взаимодействия, путем манипулирования компьютерной анимацией для создания поведенческих моделей различной сложности.

Protocol

Все экспериментальные протоколы были утверждены Институциональным комитетом по уходу за животными и использованию Экологической лаборатории, Инженером и Научно-исследовательским центром армии США, Виксбург, MS, США (IACUC 2013-3284-01). 1. Сенсорный дизайн лабиринта Провед?…

Representative Results

Гипотеза и дизайн Чтобы продемонстрировать полезность этой экспериментальной системы, мы проверили гипотезу о том, что точность, с которой Golden Shiner следует визуальному сигналу, улучшится со скоростью этого сигнала. Дикий тип З…

Discussion

Визуальные сигналы, как известно, вызывают оптомоторную реакцию у рыб, подвергающихся воздействию черно-белых решеток13, и растет число теоретических и эмпирических доказательств того, что скорость соседа играет влиятельную роль в управлении динамическими взаимодействия…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Мы благодарим Брайтона Хикссона за помощь в настройке. Эта программа была поддержана Программой фундаментальных исследований, качества окружающей среды и установки (ЭКИ; Д-р Элизабет Фергюсон , технический директор, Центр исследований и разработок инженеров армии США.

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

  1. 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).
  2. Pitcher, T. Sensory information and the organization of behaviour in a shoaling cyprinid fish. Animal Behaviour. 27, 126-149 (1979).
  3. Partridge, B. The structure and function of fish schools. Scientific American. 246 (6), 114-123 (1982).
  4. 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).
  5. Strandburg-Peshkin, A., et al. Visual sensory networks and effective information transfer in animal groups. Current Biology. 23 (17), R709-R711 (2013).
  6. 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).
  7. Lemasson, B. H., et al. Motion cues tune social influence in shoaling fish. Scientific Reports. 8 (1), e9785 (2018).
  8. Kaidanovich-Beilin, O., Lipina, T., Vukobradovic, I., Roder, J., Woodgett, J. R. Assessment of social interaction behaviors. Journal of Visualized. Experiments. (48), e2473 (2011).
  9. 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).
  10. Way, G. P., Southwell, M., McRobert, S. P. Boldness, aggression, and shoaling assays for zebrafish behavioral syndromes. Journal of Visualized. Experiments. (114), e54049 (2016).
  11. 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).
  12. Videler, J. J. . Fish Swimming. , (1993).
  13. 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).
  14. Romey, W. L. Individual differences make a difference in the trajectories of simulated schools of fish. Ecological Modeling. 92 (1), 65-77 (1996).
  15. 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).
  16. 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).
  17. 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).
  18. 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).
  19. Bianco, I. H., Engert, F. Visuomotor transformations underlying hunting behavior in zebrafish). Current Biology. 25 (7), 831-846 (2015).
  20. 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).
  21. 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).
  22. Stowers, J. R., et al. Virtual reality for freely moving animals. Nature Methods. 14 (10), 995-1002 (2017).
  23. 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).
  24. Silverman, J., Suckow, M. A., Murthy, S. . The IACUC Handbook. , (2014).

Play Video

Cite This Article
Woodley, C. M., Urbanczyk, A. C., Smith, D. L., Lemasson, B. H. Integrating Visual Psychophysical Assays within a Y-Maze to Isolate the Role that Visual Features Play in Navigational Decisions. J. Vis. Exp. (147), e59281, doi:10.3791/59281 (2019).

View Video