Balık davranış araştırmak için FishSim animasyon Toolchain kullanarak: Mate-seçim Sailfin molileri kopyalama üzerinde bir vaka çalışması

Son zamanlarda, bilgisayar animasyonlar ve sanal gerçeklik gibi yapay uyarıcılara oluşturulması için modern teknikleri kullanarak araştırma¹popülaritesi topladı vardır. Bu yöntemleri klasik deneysel yaklaşımlar canlı uyarıcı hayvanlar^1,2ile karşılaştırıldığında birçok avantaj sağlar. Bilgisayar animasyonu non-invaziv görünüm (boyut, renk) manipülasyon ve deneylerde kullanılan sanal uyarıcı hayvanlar davranışını etkinleştirir. Örneğin, bir sonraki çalışmada bu tür⁴bilgisayar animasyon kullanarak kılıç erkek yeşil kılıç kuyruklar (Xiphophorus helleridostum tercihleri dişiler³ ‘ te test etmek için) içinde cerrahi olarak çıkarılması gereksiz hale oldu. Ayrıca, bilgisayar animasyonları doğa⁵‘ te nadiren karşılaşılan fenotipleri oluşturabilirsiniz. Sanal hayvan morfolojik özellikleri bile bu tür⁴doğal aralığının ötesine değişmiş olabilir. Özellikle, çünkü canlı hayvan^6,7ile neredeyse imkansız mümkün sistematik işleme davranışının bilgisayar animasyon, bir büyük avantaj sağlıyor.

Bilgisayar animasyonlar oluşturmak için tarih için çeşitli teknikler vardır. Basit iki boyutlu (2D) animasyonları genellikle yalnızca iki boyutlu olarak hareketli bir uyarıcı bir resmini elde ve MS PowerPoint⁸ veya Adobe After Effects⁹gibi ortak yazılım oluşturulabilir. Daha sofistike 3D grafik yazılım modelleme gerektiren, üç boyutlu (3D) animasyonlar üç-boyutlu, gerçekçi ve karmaşık fiziksel hareket^6,7 için olanaklar artan taşınacak uyarıcı etkinleştirin ^{, 10 , 11 , 12}. bile sanal gerçeklik nerede canlı hayvan gezinmek bir 3D ortamı simüle tasarımlar kullanılan^13,14olmuştur. İçinde son gözden am-Thuly vd. ² bu teknikler teker teker tartışmak ve avantajları ve dezavantajları uygulanışını araştırmada, özellikle çalışma kapsamı ve test hayvan görsel kapasiteleri bağlıdır üzerinde vurgulamak (“Tartışma” konusuna bakın). Ayrıca, Powell ve Rosenthal¹⁵ tavsiyelerde uygun deneysel tasarım ve hangi soruları hayvan davranış araştırma yapay uyarıcılara istihdam ederek ele.

Bilgisayar animasyon oluşturma zor ve zaman alıcı olabilir beri yazılım kolaylaştırmak ve animasyon tasarım sürecini standartlaştırmak için ihtiyaç ortaya çıktı. Bu çalışmada, biz özgür ve açık kaynak FishSim animasyon Toolchain¹⁶ tanıtmak (kısa: FishSim; https://Bitbucket.org/EZLS/fish_animation_toolchain/), bu ihtiyaçlarını karşılamak için biyoloji ve bilgisayar bilimleri birleştiren bir multidisipliner yaklaşım. Benzer şekilde daha önce yayımlanmış aracı anyFish^17,18, toolchain geliştirilmesi hedef olarak balık ile deneyler animasyonlu 3D uyaranlara uygulamak için bir kullanımı kolay yöntemi ile araştırmacılar sağlamak için takip ettim. Bizim yazılım kullanılabilir araçlar kümesi oluşur: (1) oluşturmak 3D sanal balık (FishCreator), (2) animasyon video oyun denetleyicisi (FishSteering) ve (3) ile sanal balık yüzme yollarını düzenlemek ve sunmak önceden kaydedilmiş animasyonlar odak balık (FishPlayer) live monitörde. Bizim toolchain bir ikili seçim durumda test için özellikle yararlıdır ama da diğer Deneysel tasarımlar için uygun olan çeşitli özellikler sağlar. Ayrıca, iki veya daha fazla sanal balık mümkün animasyon shoaling veya Kur simülasyonu sağlar. Animasyonlar için belirli bir uyarıcı bağlı değildir ama bir uyarıcı görünümünü değiştirmek ama davranışının sabit tutmak mümkün hale diğer uyaranlara yeniden. Sistemin yüksek modüler sağlamak ve dış geribildirim cihazlar dahil etmek için neredeyse sonsuz olanaklar sunmaktadır toolchain yanı sıra robot operasyon sistemde ROS (www.ros.org), temel gerçeği açık kaynak niteliği (denetleyici olarak veya bir izleme sistemi) ve araç zinciri araştırma kendi ihtiyaçlarına adapte. Sailfin molly ek olarak, dört diğer türler Şu anda kullanılabilir: Atlantic molly Poecilia mexicana, guppy Poecilia reticulata, üç – spined stickleback Gasterosteus aculeatus ve bir Çiklit Haplochromis spp. Yeni tür bir 3D grafik aracı (Örneğin, Blender, www.blender.org) modelleme oluşturulabilir. FishSim akışıyla örneklemek ve bilgisayar animasyonu ile bir dostum-seçim kopyalama deneme yapmak nasıl bir protokol sağlar için bir örnek çalışma sailfin molileri ile gerçekleştirilen.

Dostum seçim hayvanlar onların hayat hikayesinde en önemli kararların biridir. Hayvanlar ortakları çiftleşme en iyi bulmak için farklı stratejiler geliştirmişlerdir. Onlar potansiyel ortakları bağımsız olarak, muhtemelen bir belirli fenotipik özellik^19,20için önceden belirlenmiş genetik tercihlerine göre çiftleşme değerlendirirken hakkında kişisel bilgi güveniyor olabilir. Ancak, onlar ayrıca conspecifics eş seçiminde dikkat ve böylece genel bilgi²¹kullanmak. Gözlemci sonra aynı arkadaş (veya aynı fenotip) gözlenen conspecific seçmek karar verirse — “model” — daha önce seçilmiş, bu dostum-seçim (bundan sonra mm kısaltılır) kopyalama^22,23olarak adlandırılır. Dostum-seçim kopyalama sosyal öğrenme şeklinde olduğunu ve bu nedenle, her iki omurgalı^{25,26,27,28gözlenen, bir sigara bağımsız dostum-seçim stratejisi24, 29} ve omurgasızlar^30,31,32. Şimdiye kadar mm balık ağırlıklı olarak incelenmiş ve laboratuvar koşulları^{33,34,35,36,37,38} altında hem de bulundu vahşi^39,40,41,42. Dostum-seçim kopyalama özellikle değerli bir birey için iki veya daha çok potansiyel çiftleşme ortak kalite ve bir “iyi” dostum seçim görünüşte benzer — fitness en üst düzeye çıkarma açısından —⁴³yapmak zordur. Odak kadın onun seçim veya değil^44,45,46,47kopyalamak isteyip kendini manken kadın kalitesini etkileyebilir. Sırasıyla, “iyi” ya da “kötü” modeli kadın kalite onu daha az ya da eş seçiminde, örneğin boyutu ve yaş^44,45,46ile ilgili olarak, ya da onun bir conspecific varlık tarafından yaşanıyor için sanılıyor ya da bir heterospecific⁴⁷. Conspecifics^{39,48,49,50,51}eş seçimi kopyalayın sailfin molileri içinde odak kadın bile bir erkek^{52 ret kopya bulundu} . MM fenotipik özellikleri yanı sıra türleşme ve hibridizasyon^21,23,53,54, kopyalama sonuçlarını gelişiminde önemli bir rol oynamak için kabul edilir beri bir ” yanlış”seçim copier⁵⁵fitness azaltılmasında çok büyük olabilir. Bireysel, gözlenen modeli bilgi, modeli kendisini de deneyimli dostum onu ya da onun olması nedeniyle “iyi” bir seçim yapıyor Yani, güvenilir bir kaynak ise değerlendirmek önemlidir başka bir seçimi kopyalamak tek bir karar verirse seçim. Burada soru ortaya çıkıyor: görsel özellikleri sailfin molly dişi içinde kopyalamak için güvenilir bir model karakterize?

Gravid nokta kadın sailfin molileri ve diğer Poeciliids farklı bir görsel özelliğidir (olarak da bilinen ‘anal nokta’, ‘damızlık patch’ veya ‘gebelik spot’). Onların anal bölge Koyu pigmentli bu alanda yumurtalık sac⁵⁶astar doku melanization türetilmiştir. Gravid nokta varlığı ve boyutu değişken arasında conspecific kadın vardır ve daha fazla tek tek yumurtalık döngüleri^56,57ilerleme sırasında değişebilir. Gravid noktalar erkekler çekmek ve gonopodial yönlendirme için iç döllenme⁵⁸ veya doğurganlık^59,60reklam aracı olarak hizmet verebilir. Gravid nokta ve bir dişinin üreme durum arasındaki bağlantıyı göz önüne alındığında, tahmin ettiğimiz gravid nokta odak kadın gözlemlemek için Şu anki üreme haline üzerinde bilgi sağlayarak modeli kadın kalite belirtisi olarak sunmaktadır. Biz iki alternatif hipotezler araştırdık. İlk olarak, gravid nokta vade olarak Farr ve Travis⁵⁹tarafından tahmin için genel bir işareti ise muhtemelen güvenilir ve deneyimli modeli (spot) olmadan olgunlaşmamış modeline göre gösterir. Burada, odak kadın bir nokta ile bir modeli seçimi ama bunun bir model bir nokta olmadan kopyalamak daha yüksektir. Gravid işaretleri algılama sigara nedeniyle zaten broods olarak tahmin Sumner vd tarafından geliştirme ise ikinci alıcı olmayan dişiler daha az titiz olarak düşünülebilir beri ⁶⁰, modelin muhtemelen daha az güvenilir olduğunu. Bu durumda, odak kadın kendi seçtikleri ama bu nokta olmadan modellerin kopyalamaz. Şimdiye kadar mm için gravid yerde sailfin molly kadın rolü asla test, ne de deneysel olarak manipüle.

Biz FishSim canlı uyarıcı ve klasik deneysel işlemin⁴⁹yılında^{,50 kullanılan modeli balık kullanmak yerine bilgisayar monitörleri üzerinde sanal uyarıcı ve sanal modeli erkek sunarak mm deney gerçekleştirmek için kullanılan ,51,61}. Bizim yazılım genel kullanılabilirlik daha önce sailfin molileri¹²‘ dostum seçim hakkında hipotezler test etmek için doğrulandı. Buraya, devamsızlık veya sanal modeli kadın gravid bir yerde varlığı canlı odak kadın gözlemleme dostum seçim etkiler olup olmadığını test ettik. İlk test tankı (Şekil 1.1) alışmana ve onlara iki farklı sanal uyarıcı erkek ikinci kaptan seçmeli testte (Şekil 1.2) arasında seçim odak kadın izin verdik. Daha sonra gözlem süresi boyunca, bir sanal modeli erkek (Şekil 1.3) ile birlikte önceki tercih edilmeyen sanal erkek sunuldu. Bir sonraki ikinci eş seçmeli test, odak kadın yine aynı erkek (Şekil 1.4) arasında açmadı. Odak kadın dostum-seçim kararını birinci ve ikinci eş seçmeli test karşılaştırarak gözlenen modeli erkek arkadaş seçiminde kopyalanan olup olmadığını analiz ettik. Biz hangi biz görsel olarak sanal modeli erkek kalitesini manipüle iki farklı deneysel tedaviler uygulandı. Gözlem süresi boyunca, biz de önceki tercih edilmeyen sanal erkek (1) ile birlikte bir sanal modeli erkek olan bir gravid yeri (“spot” tedavi); sundu veya (2) ile birlikte sanal modeli erkek gravid nokta (“spot” tedavi) olmadan. Ayrıca, odak kadın sürekli ne zaman genel bilgi sağlanan açmadı olup olmadığını herhangi bir model erkek olmadan kontrol, test ettik.

Şekil 1. En önemli deneysel adımlar sanal balık uyaranlara kullanarak bir mm deney için genel bakış. (1) iklimlendirme dönemi. İkinci Kaptan seçmeli test (2) : canlı odak erkek arasındaki sanal uyarıcı erkekler seçer. (3) gözlem süresi: fokal erkek saatler önceden tercih edilmeyen erkek bir sanal modeli erkek gravid nokta ile birlikte. (4) ikinci eş seçmeli test: fokal erkek tekrar sanal uyarıcı erkekler arasında seçer. Bu örnekte, o modeli seçimi kopyalar. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.