小型無脊椎動物の摂食を測定する新しい方法

異なる量を測定することは科学の重要な部分だけど、正確な測定を得るのは難しいんだ。すべてのデバイスにはある程度の誤差があるからね。この問題は、蚊やハエ、アリのような小さな生き物を研究しているときにはさらに顕著になる。これらの生き物は、時にはナノリットルの範囲でごく少量の食べ物を摂取することが多いから、そんな微小な量を測るのは非常に難しい。通常、高価な機器が必要だけど、自然な行動を観察するには適さないことが多いんだ。

餌を食べる行動を理解するのは大事で、動物が環境をどう認識しているのか、食の好みや認知能力についての洞察が得られる。動物が何をどれだけ食べるかは、その健康状態や幸福感を示すこともあるよ。さらに、餌は害虫駆除方法の改善や病気の広がりを研究するためにも重要なんだ。

今、小さな昆虫がどれくらい食べるかを測る一般的な方法の一つが、毛細管フィーダーアッセイという方法なんだ。この方法では、科学者たちは細いガラス管からどれくらいの液体が使われたかを測定する。昆虫が管から飲むためには、管が垂直に立っている必要があるから、特定の動物にしか使えないんだ。食べられた量を見やすくするために液体に色をつけることもあるけど、これが昆虫の行動を変えたり、摂取速度に影響を与えることがある。また、この方法は蒸発やこぼれによっても簡単に影響を受けて、不正確になることもある。

別の方法は、昆虫が食べる前と後に体重を測るってやり方。重さの変化を見て、どれくらいの食べ物を摂取したかを測るんだ。ただ、小さな生き物を測るためには、とても敏感で高価なスケールが必要だし、食べる前後に昆虫を寝かせる必要があることもあって、その行動が変わることもある。

一部の研究者は、餌を定量化するために染料や化学トレーサーを使うけど、これも独自の問題を引き起こすことがある。染料は食べ方を変える可能性があり、その後昆虫を殺さなくちゃいけないこともあって、生きている動物を研究するには理想的じゃない。

こうした問題に取り組むために、いくつかの専門的なシステムが設計されている。例えば、flyPADシステムは、昆虫が食べ物に触れたときの静電容量の変化を測定し、どれくらい食べたかを推定するのを助ける。でも、このシステムも高価で、メンテナンスが大変なんだ。

そこで、私たちは小さな無脊椎動物がどれくらい食べるかを測るための、新しい非侵襲的なシステムを開発したんだ。多くの昆虫や他の小さな動物は、食べるときに体が目に見えて膨張するから、その膨張を時間をかけて追跡することで、どれくらいの食べ物を摂取しているかを推定できるんだ。従来の技術は二次元での追跡を使っていたけど、私たちはこれを三次元のシステムにアップグレードして、より正確にしたんだ。

私たちの方法では、DeepLabCutというオープンソースのソフトウェアを使って、動物が餌を食べているビデオを分析する。特定の体のポイントを3Dで追跡することで、時間の経過とともに動物の体の形状モデルを作成し、食べるときの体積の変化を測定する。これにより、平面的な画像から体積を推定する際の誤差を回避できる。

#システムの構築

この新しい食事測定システムを使うためには、いくつかのステップを踏む必要がある。まず、ユーザーは研究している動物に適した録画システムを設定する必要がある。通常、これは動物の上面と側面の両方のビューをキャプチャするために、異なる角度で2台のカメラを設置することを含む。カメラは同期させて、同時に画像をキャプチャできるようにすることで、食事イベントの正しい3D再構成が可能になるんだ。

カメラがセットアップされたら、次のステップはDeepLabCutソフトウェアを使って、ビデオ内の動物の重要な体のポイントを特定して追跡することだ。これには、異なる体の部分を認識できるように、ラベル付きの画像でソフトウェアをトレーニングする必要がある。トレーニングが完了すれば、ソフトウェアは新しいビデオの中でこれらのポイントを特定できるようになる。

追跡されたデータから、さまざまな方法を使って時間経過に伴う体積変化を計算できる。私たちのシステムには、研究者が食事イベントの開始点と終了点を選択するのを助ける使いやすいグラフィカルインターフェースが備わっているから、データを簡単に分析できるんだ。この設定により、摂取された食べ物の総量や食べ物の摂取速度を計算することができる。

#成功する追跡のための設定

物理的な設定には、基本的な構成で2台のカメラが一般的には十分だ。ただし、動物がたくさん動く場合は、もっと多くのカメラが必要かもしれない。正確な測定を確保するために、既知の基準点を使ってカメラをキャリブレーションすることが重要だ。このキャリブレーションにより、ソフトウェアが追跡されたポイントの位置を正確に特定できるようになる。

追跡はDeepLabCutソフトウェアを使って行われ、研究者は追跡されたポイントの正確な三次元座標を取得できる。これらの座標を処理することで、膨張する体の部分の体積を計算して、食べ物の摂取量を推定することができる。

#体積と摂取速度の推定

昆虫がどれくらいの食べ物を摂取しているか、そしてその摂取速度を測定するために、追跡データに対して特定の体積推定手法を適用する。追跡されたポイントが時間経過に伴ってどのように変化するかを判断することで、食べた食べ物の総量や消費速度を把握できるんだ。

このシステムは、データを視覚化して食事イベントを確認することを可能にする。スライダーを動かすことで、ユーザーはビデオの異なるフレームを見て、追跡と体積推定が正確かどうかを確認できる。食事イベントが特定できたら、データはさらに分析され、作物負荷（摂取した食べ物の量）や摂取速度などの変数を計算できる。

#新しい方法の検証

私たちの新しい方法が正確に機能することを確認するために、侵入種であるアルゼンチンアリを使ってテストした。まず、新しい方法の体積推定を従来の重さ測定と比較して、どれくらい一致しているかを確認した。さらに、異なる濃度のスクロース溶液をアリに与えて、これが彼らの餌の食べ方や好みにどう影響するかを見た。

結果は、私たちの体積推定が重さ測定とかなり一致していることを示した。ただし、蒸発やアリの食べ方の違いによっていくつかの差異はあった。特に、スクロースの濃度が上がるにつれて、アリたちはより多くの食べ物を摂取する傾向があるけど、彼らの摂取速度は減少することが分かった。この結果は、アリの行動について知っていることと一致する。濃い溶液は摂取に時間がかかるからね。

スクロース溶液でのテストに加えて、カフェイン入りの溶液に対するアリの反応も調べた。面白いことに、カフェインはアリがどれくらい食べるかや食べる速度には影響を与えないようで、アリたちはそれを検出できなかったか、無関心だったことを示唆している。

#新しいシステムの利点と課題

この新しい方法は、小さな無脊椎動物の餌の行動を研究する上でいくつかの利点を提供する。研究者は、食事の総摂取だけでなく、食べ物の摂取速度も定量化できる。昆虫の体がどのように膨張するかを観察するので、従来の方法での化学物質や麻酔の必要性といった問題を回避できるんだ。

このアプローチは比較的迅速で、平均的な録画時間は従来の方法と同程度だ。ポーズ推定の処理には少し時間がかかることもあるけど、十分な計算資源があれば、最小限の人間の関与で機能することができる。

ただし、動物がカメラに対して最適な位置にいない場合、追跡の精度が影響を受けることがある。この制限により、データを正確に分析できない場合は、録画を除外することになるかもしれない。これを緩和するために、より良い角度で動きを追跡するのを助けるために、追加のカメラを追加することもできる。

私たちの実験は、従来の方法が特定の文脈でまだ役に立つことがある一方、時間がかかることや麻酔によるストレスのために主体を失う可能性があることを示している。私たちのケースでは、アリたちは麻酔をかけずに高い摂取率を示したので、非侵襲的なアプローチの価値を再確認する結果となった。

#結論

私たちが開発した小さな無脊椎動物の食事を測定する方法は、研究者に餌の行動に対する洞察を得るためのより良い方法を提供する。これはさまざまな生物に適応可能で、病気のベクターや侵入種の管理の研究に役立つかもしれない。

システムが非侵襲的であるため、より広範な動物で自然な行動を観察するのに役立つ。小さな昆虫だけでなく、大きな動物や医療応用の研究にこの技術を適用する潜在能力があるので、異なる研究分野で貴重なデータを提供するかもしれない。

食物摂取を測るより直接的な方法を提供することで、この方法は餌の好みや行動を理解するのを向上させることができ、これは生態学的研究や害虫管理戦略にとって重要なんだ。