Summary

Integration visueller psychophysischer Assays in ein Y-Maze, um die Rolle zu isolieren, die visuelle Features bei Navigationsentscheidungen spielen

Published: May 02, 2019
doi:

Summary

Hier stellen wir ein Protokoll vor, um einen Verhaltenstest zu demonstrieren, der quantifiziert, wie alternative visuelle Merkmale, wie Bewegungshinweise, Richtungsentscheidungen bei Fischen beeinflussen. Repräsentative Daten werden über die Geschwindigkeit und Genauigkeit dargestellt, wo Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas) virtuellen Fischbewegungen folgen.

Abstract

Kollektives Tierverhalten entsteht aus individuellen Motivationen und sozialen Interaktionen, die für die individuelle Fitness entscheidend sind. Fische haben lange Zeit Untersuchungen zu kollektiven Bewegungen inspiriert, insbesondere zu ihrer Fähigkeit, Umwelt- und Sozialinformationen über ökologische Kontexte hinweg zu integrieren. Diese Demo veranschaulicht Techniken zur Quantifizierung von Verhaltensreaktionen von Fischen, in diesem Fall Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas), zu visuellen Reizen mittels Computervisualisierung und digitaler Bildanalyse. Jüngste Fortschritte in der Computervisualisierung ermöglichen empirische Tests im Labor, bei denen visuelle Funktionen gesteuert und fein manipuliert werden können, um die Mechanismen sozialer Interaktionen zu isolieren. Der Zweck dieser Methode ist es, visuelle Features zu isolieren, die die Richtungsentscheidungen des Individuums beeinflussen können, ob einsam oder mit Gruppen. Dieses Protokoll enthält Besonderheiten der physischen Y-Maze-Domäne, Aufzeichnungsgeräte, Einstellungen und Kalibrierungen des Projektors und der Animation, experimentelle Schritte und Datenanalysen. Diese Techniken zeigen, dass Computeranimation biologisch sinnvolle Reaktionen hervorrufen kann. Darüber hinaus sind die Techniken leicht anpassbar, um alternative Hypothesen, Domänen und Arten für eine breite Palette von experimentellen Anwendungen zu testen. Die Verwendung virtueller Reize ermöglicht die Reduzierung und den Ersatz der Anzahl der benötigten lebenden Tiere und reduziert somit den Laboraufwand.

Diese Demonstration testet die Hypothese, dass kleine relative Unterschiede in den Bewegungsgeschwindigkeiten (2 Körperlängen pro Sekunde) virtueller Konspezifien die Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessern, mit der Diebe den Richtungshinweisen des virtuellen Silhouetten. Die Ergebnisse zeigen, dass Die Richtungsentscheidungen von Shinern durch die Erhöhung der Geschwindigkeit der visuellen Hinweise erheblich beeinflusst werden, selbst bei Hintergrundrauschen (67% Bildkoherenz). In Ermangelung von Bewegungshinweisen wählten die Probanden ihre Richtungen nach dem Zufallsprinzip aus. Das Verhältnis zwischen Entscheidungsgeschwindigkeit und Cue-Geschwindigkeit war variabel und die Erhöhung der Cue-Geschwindigkeit hatte einen bescheiden enunmächtigen Einfluss auf die Richtungsgenauigkeit.

Introduction

Tiere spüren und interpretieren ihren Lebensraum kontinuierlich, um fundierte Entscheidungen zu treffen, wenn sie mit anderen interagieren und in lauter Umgebung navigieren. Einzelpersonen können ihr Situationsbewusstsein und ihre Entscheidungsfindung verbessern, indem sie soziale Informationen in ihr Handeln integrieren. Soziale Informationen stammen jedoch weitgehend aus Rückschlüssen durch unbeabsichtigte Hinweise (d. h. plötzliche Manöver zur Vermeidung eines Raubtiers), die unzuverlässig sein können, und nicht durch direkte Signale, die sich entwickelt haben, um bestimmte Nachrichten zu kommunizieren (z. B. das Wackeln Tanz in Honigbienen)1. Es kann für die Ermittler eine schwierige Aufgabe sein, zu ermitteln, wie Einzelpersonen den Wert von sozialen Hinweisen oder sensorischen Informationen schnell einschätzen, insbesondere wenn Einzelpersonen in Gruppen unterwegs sind. Vision spielt eine wichtige Rolle bei der Steuerung sozialer Interaktionen2,3,4 und Studien haben die Interaktionsnetzwerke abgeleitet, die in Fischschulen auf der Grundlage des Sichtfeldes jedes Einzelnen entstehen können5, 6. Fischschulen sind jedoch dynamische Systeme, die es aufgrund der inhärenten Kolkollaturen und verwirrenden Faktoren, die sich aus den Interaktionen zwischen Gruppenmitgliedern ergeben, schwierig machen, individuelle Reaktionen auf bestimmte Merkmale oder Nachbarschaftsverhalten zu isolieren. Der Zweck dieses Protokolls ist es, die aktuelle Arbeit zu ergänzen, indem isoliert wird, wie alternative visuelle Merkmale die Richtungsentscheidungen von Personen beeinflussen können, die allein oder innerhalb von Gruppen reisen.

Der Vorteil des aktuellen Protokolls besteht darin, ein manipulatives Experiment mit Computervisualisierungstechniken zu kombinieren, um die elementaren visuellen Merkmale zu isolieren, die ein Individuum in der Natur erleben kann. Insbesondere wird das Y-Maze (Abbildung 1) verwendet, um die Richtungswahl auf eine binäre Antwort zu reduzieren und computeranimierte Bilder einzuführen, die das Schwimmverhalten virtueller Nachbarn nachahmen. Diese Bilder werden von unterhalb des Labyrinths nachoben, um die Silhouetten von Konspezifien nachzuahmen, die unter einem oder mehreren Motiven schwimmen. Die visuellen Eigenschaften dieser Silhouetten, wie Morphologie, Geschwindigkeit, Koscherenz und Schwimmverhalten,sind leicht auf alternative Hypothesen 7 zugeschnitten.

Dieses Papier zeigt den Nutzen dieses Ansatzes, indem es isoliert, wie Individuen einer Modell-Sozialfischart, der Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas), auf die relative Geschwindigkeit virtueller Nachbarn reagieren. Der Protokollfokus liegt hier auf der Frage, ob sich der Richtungseinfluss virtueller Nachbarn mit ihrer Geschwindigkeit ändert und, wenn ja, die Form der beobachteten Beziehung quantifiziert. Insbesondere wird der Richtungshinweis dadurch erzeugt, dass ein fester Anteil der Silhouetten als Führungspersönlichkeiten fungiert und sich ballistisch auf den einen oder anderen Arm zubewegt. Die verbleibenden Silhouetten fungieren als Ablenkungshilfe, indem sie sich zufällig bewegen, um Hintergrundgeräusche bereitzustellen, die durch Anpassen des Führungs-/Ablensverhältnisses optimiert werden können. Das Verhältnis von Führungspersönlichkeiten zu Ablenkern erfasst die Koherenz der Richtungshinweise und kann entsprechend angepasst werden. Ablenkungssilhouetten bleiben auf den Entscheidungsbereich (“DA”, Abbildung 1A) beschränkt, indem die Silhouetten von der Grenze reflektiert werden. Leader-Silhouetten dürfen jedoch den DA-Bereich verlassen und ihren vorgesehenen Arm betreten, bevor sie langsam verschwinden, sobald die Silhouetten 1/3 die Länge des Arms durchquert haben. Wenn Die Führungspersönlichkeiten die DA verlassen, nehmen neue Leader-Silhouetten ihren Platz ein und verfolgen ihren genauen Weg, um sicherzustellen, dass das Verhältnis von Führungskraft/Ablens während des gesamten Experiments konstant im DA bleibt.

Die Verwendung von virtuellen Fischen ermöglicht die Kontrolle der visuellen sensorischen Informationen, während die Richtungsreaktion des Themas überwacht wird, die neue Merkmale der sozialen Navigation, Bewegung oder Entscheidungsfindung in Gruppen offenbaren kann. Der hier verwendete Ansatz kann auf eine Breite von Fragen angewendet werden, wie z. B. Auswirkungen sublealischer Belastung oder Raubaufnehmen auf soziale Interaktionen, indem die Computeranimation manipuliert wird, um Verhaltensmuster unterschiedlicher Komplexität zu erzeugen.

Protocol

Alle experimentellen Protokolle wurden vom Institutional Animal Care and Use Committee des Environmental Laboratory, US Army Engineer and Research and Development Center, Vicksburg, MS, USA (IACUC-2013-3284-01) genehmigt. 1. Sensorisches Labyrinth-Design Führen Sie das Experiment in einer wasserdichten Polymethylmethacrylat Y-Maze Plattform (im eigenen Haus) auf einer transparenten Unterstützungsplattform in einem speziellen Raum. Hier ist die Plattform 1,9 cm dick und wird von 4 7…

Representative Results

Hypothese und Design Um den Nutzen dieses experimentellen Systems zu demonstrieren, haben wir die Hypothese getestet, dass die Genauigkeit, mit der Golden Shiner einem visuellen Hinweis folgt, sich mit der Geschwindigkeit dieses Hinweises verbessern wird. Es wurden Wild-Golden Shiner verwendet (N = 16, Körperlängen, BL und Nassgewichte, WW, waren 63,4 x 3,5 mm und 1,8 x 0,3 g, respektvoll). Die Kosche…

Discussion

Visuelle Hinweise sind dafür bekannt, eine optomotorische Reaktion bei Fischen auszulösen, die schwarzen und weißen Gittern ausgesetzt sind13, und es gibt zunehmend theoretische und empirische Beweise dafür, dass die Geschwindigkeit der Nachbarn eine einflussreiche Rolle bei der Steuerung der dynamischen Wechselwirkungen spielt. beobachtet in Fischschulen7,14,15,16<s…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Wir danken Bryton Hixson für die Unterstützung beim Setup. Dieses Programm wurde vom Grundlagenforschungsprogramm, Umweltqualität und Installationen (EQI; Dr. Elizabeth Ferguson, Technische Direktorin), US Army Engineer Research and Development Center.

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.

Referenzen

  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

Diesen Artikel zitieren
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