Mesure des patrons d’émergence insectes requiert de la précision. Les systèmes existants sont seulement semi-automatique et l’échantillon de taille est limitée. Nous avons abordé ces questions en créant un système à l’aide de microcontrôleurs de mesurer avec précision le moment de l’émergence d’un grand nombre d’insectes émergents.
Les systèmes existants pour mesurer les patrons d’émergence insectes ont des limites ; Ils sont seulement partiellement automatisés et sont limités dans le nombre maximal de nouveaux insectes qu’ils peuvent détecter. Afin d’obtenir une mesure précise des insecte émergence, il est nécessaire pour les systèmes semi-automatisés et capable de mesurer un grand nombre d’insectes émergents. Nous avons abordé ces questions en conception et construction d’un système qui est automatisé et permet de mesurer l’émergence de jusqu’à 1200 insectes. Nous avons modifié le système existant de « falling-ball » à l’aide de microcontrôleurs Arduino pour automatiser la collecte de données et étendre la taille de l’échantillon par le biais de plusieurs canaux de données. Plusieurs canaux de données permet non seulement d’augmenter leur taille de l’échantillon, mais permet également à des traitements multiples à exécuter simultanément dans une seule expérience. En outre, nous avons créé un script R pour visualiser automatiquement les données dans un graphique en bulles, tout en également calculer la médiane jour et l’heure de l’émergence. Le système actuel a été conçu à l’aide de l’impression 3D, afin que l’utilisateur peut modifier le système pour être ajusté pour différentes espèces d’insectes. Ce protocole vise à enquêter sur des questions importantes en physiologie chronobiologie et le stress, à l’aide de ce système précis et automatisé pour mesurer les patrons d’émergence insectes.
Mesurer précisément le moment où une émergence insecte terrestre en paramètres expérimentaux est notoirement difficile et nécessite une certaine automatisation. Plusieurs mécanismes ont été conçus par le passé, incorporant soit un principe de « falling-ball », à l’aide de balles de chutes et capteurs ou une « bang-boîte » à l’aide d’un entonnoir de type système1,2,3. Il existe deux limites avec des conceptions existantes : collecte de données 1) est seulement partiellement automatisé et 2) taille de l’échantillon ou le nombre d’insectes émergents qui peut être détectée est limité. Ces problèmes diminuent la précision de la collecte de données, ce qui est important pour étudier le calendrier des patrons eclosion et/ou émergence. Nous avons abordé ces problèmes en concevant un système automatisé et pas limité par la taille de l’échantillon, permettant à l’utilisateur de mieux visualiser les rythmes d’émergence en réponse à des stimuli environnementaux.
Notre système est une amélioration du principe de tomber-boule, dont la plus récente version utilisé des capteurs infrarouges pour détecter les insecte apparition en six minutes par incréments de2. Notre système utilise des capteurs infrarouges, mais intègre également un microcontrôleur Arduino pour enregistrer la date et l’heure de chaque événement de la naissance à la seconde près. Données sont automatiquement stockées sur une carte (SD) numérique sécurisée, qui peut être exportées vers un fichier CSV pour analyse. L’analyse est automatisée à l’aide d’un script personnalisé de R, qui graphique les données sous forme d’un graphique en bulles et identifiera le temps médian et le jour de l’émergence.
Plusieurs canaux permettent à l’utilisateur plus de souplesse dans l’acquisition de données. Par exemple, la conception de nos multiples canaux non seulement réduit l’impact d’un capteur « bouché », mais peut également être utilisée pour augmenter la taille de l’échantillon. En outre, plusieurs canaux permettent à l’utilisateur désigner les traitements de canaux spécifiques afin qu’ils peuvent fonctionner simultanément dans une expérience. L’utilisation de tous les six canaux permet environ 1200 d’abeilles émergentes à enregistrer dans une seule expérience. À notre connaissance, c’est la plus grande taille de l’échantillon de n’importe quel système actuel mesure insecte apparition et nous a permis d’observer les patrons d’émergence de petite échelle en réponse à des stimuli environnementaux. Enfin, notre système bénéficie du fait que la majorité des pièces sont 3D imprimés. Cela crée précisément composants de taille, ce qui réduit la probabilité d’erreurs qui se produisent (par exemple détecteur colmatage) pendant les opérations. Il permet aussi de personnalisation pour d’autres systèmes de recherche.
Le but du présent protocole est de génération personnalisée un système précis et automatisé pour mesurer les insecte émergence, d’enquêter sur des questions de physiologie chronobiologie et le stress. Ce système a été et continuera d’être, critique dans les enquêtes sur les questions en suspens liées à des patrons d’émergence insectes en réponse à des stimuli environnementaux. Nous décrivons ici son montage et utilisation pour la détection de l’émergence de l’abeille coupe-feuille de luzerne, Megachile rotundata en paramètres expérimentaux en laboratoire. Le système est automatisé à l’aide d’un microcontrôleur programmable et personnalisable à l’aide de pièces imprimées en 3D. Supports imprimés tenir en place les tubes contenant des cellules de nid d’abeille après un BB métallique. Sur l’émergence, le BB métal est libéré de la grille, en passant par un capteur infrarouge enregistrer la date et l’heure de l’émergence d’une carte SD. La conception actuelle est optimisée pour M. rotundata, mais avec quelques ajustements mineurs pourrait être adaptée pour d’autres espèces d’insectes.
Nous présentons un protocole pour le montage et l’utilisation d’un système qui permet une mesure précise du moment de l’émergence insecte. Ce système résout deux problèmes, qui limitait les conceptions précédentes : automatisation partielle et la taille limitée de l’échantillon. Nous avons résolu ces problèmes en automatisant la collecte de données à l’aide de microcontrôleurs, aussi nous permettant d’augmenter la taille de l’échantillon à l’aide de plusieurs canaux. La conception actuelle a six canaux pouvant accueillir un total de 1200 abeilles. Des canaux supplémentaires peuvent être ajoutés ou soustrait si nécessaire, permettant non seulement pour la taille de l’échantillon accrue, mais aussi pour étudier simultanément les effets des traitements multiples. Étapes critiques, les modifications, les limites et les futures applications sont examinées ci-dessous.
La seule partie du système qui n’est pas automatisé est charger les paniers avec des cellules de couvain, BBs métalliques et granules d’airsoft au début de l’expérience. Bien que les paniers sont conçus afin qu’ils se pencher arrière légèrement pour empêcher BBs metal de tomber quand les paniers sont soins debout, debout il faut lorsque vous placez les grilles pour empêcher la libération accidentelle de BBs metal. Aussi, assurez-vous que les grilles sont égalités avec le rebord du plateau, donc la trajectoire descendante du métal BB s’aligne sur la piste. Enfin, les débris de feuilles doit être essuyé résulte de la piste, et le train d’atterrissage détenant le BBs metal d’expériences antérieures doit être nettoyée pour éviter un blocage du capteur. Les données sont automatiquement enregistrées sur une carte SD dans un fichier CSV, et le script est écrit de sorte que l’Arduino ne s’exécutera pas à moins qu’une carte SD est présente. Le fichier de données soit manuellement importé au RStudio et visualisés en utilisant le script R mentionné précédemment. Ce script sera automatiquement graphique les données sous forme d’un graphique en bulles et identifier le temps médian et le jour de l’émergence. Le script de l’Arduino est écrit pour ajouter les données d’événement à la fin du fichier, qui empêche la perte de données en cas de panne de courant. Cependant, cela signifie également qu’une fois que les données sont extraites de la carte SD, il faut les effacer tous les fichiers avant l’expérience suivante.
Modifications aux fichiers SketchUp peuvent être effectuées pour ajuster la taille des paniers pour les insectes de différentes tailles, avec différents tubes de tailles devant être utilisées dans les racks modifiés. En outre, la taille de la pastille d’airsoft est importante car il empêche l’insecte laissant le tube et pastilles de tailles différentes peuvent être nécessaires aussi bien. Une grande variété d’altérations sont possibles au script R pour modifier l’apparence des bulle de parcelles et d’autres paramètres graphiques.
Nous avons réduit le risque de faux positifs en écrivant un code debounce qui désactive tout canal donné pendant une seconde fois un métal que BB est détecté évitant ainsi un seul BB métallique d’étant comptés comme plusieurs points de données. Bien que, cela crée la possibilité d’un point de données étant raté si nombreuses abeilles sortent en même temps, mais le fait que les chaînes sont indépendantes réduit ce risque. Une autre limitation du système actuel est que les points de données individuels ne sont pas discernables, c’est-à-dire, un métal de chute BB ne peut être retracée à une personne en particulier. En outre, le système actuel mesure émergence mais pas eclosion rythmes dans M. rotundata, mais permettant de mesurer des rythmes d’éclosion chez les espèces où l’émergence et l’éclosion sont synonymes. Enfin, la conception actuelle n’est pas imperméable, limitant son utilisation aux environnements maîtrisés.
Les applications futures incluent examiner les effets des autres signaux environnementaux biotiques et abiotiques, émergence de minutage de M. rotundata. En outre, parce que les insectes occupent divers environnements, signaux environnementaux pertinents varient entre les espèces. Ainsi, l’incorporation de plusieurs espèces d’insectes est importante aux systèmes comment circadiennes chargée de l’enquête, a évolué à travers des taxons. On sait peu sur les conditions de développementale comment influer sur le moment de l’émergence des adultes ; par conséquent, notre système peut être utilisé pour déchiffrer les effets des traitements sur l’émergence. En outre, les combinaisons de signaux environnementaux peuvent influer sur les réponses, donc futures expériences devraient incorporer plusieurs signaux environnementaux afin de comprendre leurs effets relatifs sur l’émergence. Enfin, le déploiement sur le terrain pour observer comment les décors naturels médient rythmes d’émergence est intéressant. La facilité d’utilisation de ce système et sa combinaison unique de fabrication additive, la programmation de l’open source et des traits biologiques observables, en font un candidat pour une utilisation dans un contexte éducatif.
The authors have nothing to disclose.
Nous tenons à remercier le groupe de travail insecte cryobiologie et écophysiologie à Fargo, Dakota du Nord pour leurs commentaires utiles sur les expériences utilisant le système décrit.
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