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解開關於烏賊記憶的秘密
更新時間:2024-12-06   點擊次數:357次

你知道烏(wu) 賊有三顆心髒嗎?它們(men) 的視力非常發達,可以看到身後的東(dong) 西除此之外,雄性烏(wu) 賊為(wei) 了更好勝過其它雄性,可以身體(ti) 的一側(ce) 顯示雌性圖案,而另一側(ce) 則顯示出雄性圖案[1]烏(wu) 賊是一種神奇的生物!

 

烏(wu) 賊:聰明的動物

烏(wu) 賊很聰明,它們(men) 能夠學習(xi) 。當它們(men) 知道晚上會(hui) 有人供應它們(men) 最喜歡的食物時,它們(men) 就會(hui) 在白天少吃一些不那麽(me) 美味的食物[2]。它們(men) 還能學會(hui) 在看到獵物但無法接近獵物時停止追逐獵物[3]

 

烏(wu) 賊可以利用空間學習(xi) 來解決(jue) 迷宮問題以及區分垂直和水平線索等。烏(wu) 賊的學習(xi) 依賴於(yu) 短期記憶和長期記憶。這兩(liang) 種記憶的機製不同,保留的時間也不同 

 

烏(wu) 賊在多個(ge) 方麵與(yu) 脊椎動物相似,而且體(ti) 型小巧。這使它們(men) 適合作為(wei) 行為(wei) 研究的模型。與(yu) 脊椎動物一樣,它們(men) 也有中樞神經係統和高度進化的視覺。因此,對它們(men) 記憶力的研究有助於(yu) 推動對脊椎動物的研究。

 

 

捕食者-獵物研究自動化

傑西卡-鮑爾斯(Jessica Bowers[3]和她的同事們(men) 使用了諾達思最初為(wei) 斑馬魚開發的斑馬魚行為(wei) 軌跡跟蹤係統(DanioVision)將其使用在對Sepia bandensis幼年烏(wu) 賊的研究中。他們(men) 使用的定製孔板有六個(ge) 相對較大的孔每個(ge) 代表一個(ge) 單獨的烏(wu) 賊活動區域(圖 1b)。每個(ge) 區域的麵積為(wei) 9.5 平方厘米。每個(ge) 中都有一個(ge) 微小的透明管,他們(men) 可以把烏(wu) 賊最喜歡的獵物放在裏麵。利用這種裝置,他們(men) 同時自動測量六條Sepia bandensis幼年烏(wu) 賊對獵物的行為(wei) 。

 

1.a斑馬魚行為(wei) 軌跡跟蹤係統(DanioVision)觀察的照片,帶紅外攝像頭(箭頭)。(b)從(cong) 斑馬魚行為(wei) 軌跡跟蹤係統觀察內(nei) 拍攝的定製孔板照片。每個(ge) 的頂部都安裝了用於(yu) 容納獵物(蝦)透明

 

為(wei) 了評估烏(wu) 賊的短期和長期記憶,研究者設計了一個(ge) 無法接近的獵物(IP學習(xi) 範式。該範式包括訓練階段和保持階段。在訓練階段,21日齡烏(wu) 賊進行5次連續的10分鍾試驗,每次試驗之間有20分鍾的休息時間(如圖2)。

 

 

2.無法接近的獵物(IP學習(xi) 範式時間線示意圖。第一天,烏(wu) 賊連續五次暴露在無法接近的獵物中(T1-T5)。每次訓練持續10分鍾,每次訓練之間有20分鍾的休息時間。如第一次訓練課程T1中的虛線所示,訓練分為(wei) 兩(liang) 個(ge) 連續的5分鍾間隔(I1 and I2),以評估短期記憶。訓練四天後,進行了一次為(wei) 期10分鍾的保持測試(R),以評估長期記憶

 

本文的目的是確定三個(ge) 捕食反應階段(注意、定位和攻擊)是否會(hui) 因為(wei) 烏(wu) 賊學習(xi) 無法接近的獵物(IP)實驗而發生變化。為(wei) 此,使用動物運動軌跡跟蹤係統(EthoVision XT)跟蹤烏(wu) 賊的方位和整體(ti) 移動。動物運動軌跡跟蹤係統使用中心點跟蹤來記錄每個(ge) 個(ge) 體(ti) 在活動區域內(nei) 的總移動(圖3a)。通過比較連續幀中中心點的位置來生成烏(wu) 賊的移動路徑(圖3b)。他們(men) 還使用了頭尾跟蹤,將跟蹤點放在動物的頭部和尾部,這樣就可以分析整個(ge) 身體(ti) 在場內(nei) 的方向和運動(圖3a b)。還使用不同的檢測設置來跟蹤每隻獵物(蝦)的運動(圖3c)。

 

 

3.使用動物運動軌跡跟蹤係統(EthoVision XT)設計的實驗裝置。其中,(a)代表對實驗區域中烏(wu) 賊的檢測。紅色中心點標記(白色箭頭),同時還有頭部(黑色箭頭)。中心點的移動用於(yu) 生成觀測對象數據,如移動的距離、速度、旋轉頻率和移動路徑。(b)代表烏(wu) 賊身上獲得追蹤信息。移動的距離由紅線顯示。烏(wu) 賊前部的方向由藍線顯示。(c)代表用於(yu) 檢測獵物(蝦)的區域設置。橙色陰影表示實驗區域內(nei) 獵物(蝦)的區域。(d)代表烏(wu) 賊實驗區域設置。每個(ge) 實驗區域分為(wei) 兩(liang) 個(ge) 區域。頂部區域(粉紅色)包含獵物(蝦)透明管;底部區域(黃色)是空區。

 

結果

研究結果表明,21日齡的烏(wu) 賊具有短時記憶功能。在對烏(wu) 賊從(cong) T1(第一次訓練)到 T5(最後一次訓練)之間攻擊次數進行統計,發現次數減少,說明在幾次試驗之間發生了學習(xi) 行為(wei) (圖4a)。在T1T5之間經過了大約 2 小時,在訓練的T1T5之間攻擊行為(wei) 減少可能代表了烏(wu) 賊長期記憶儲(chu) 存的激活。

 

4.a)每次訓練在INT 1INT 2進行的攻擊。試驗分為(wei) 兩(liang) 個(ge) 連續的5分鍾間隔,並計算每個(ge) 間隔的擊打次數(INT 1=I1INT 2=I2)。(bT1T5、保持階段R)和未經訓練的烏(wu) 賊總攻擊次數

 

令人驚訝的是,我們(men) 發現烏(wu) 賊對IP訓練的記憶可保持長達 4 天(圖4b)。與(yu) T1相比,烏(wu) 賊在保持測試中的攻擊次數有所減少,但與(yu) T5相似(圖4b)。這表明,盡管從(cong) 訓練到保持測試之間相隔了4天,烏(wu) 賊並沒有恢複到原來的反應速度。與(yu) 此同時,未經訓練的烏(wu) 賊的反應與(yu) T1相似,但與(yu) T5不同(圖4b)。

 

 

 

5.a烏(wu) 賊麵向獵物區和空區的總時間(SZ=獵物區;EZ=空區)。星號代表各階段數據匯總後,SZEZ的持續時間存在顯著差異。b烏(wu) 賊和獵物(蝦)每次測試的總移動量

 

烏(wu) 賊花在獵物區的時間比空區多(圖5a)。麵向獵物區的持續時間在不同時段之間沒有差異,麵向空區的持續期也沒有差異(圖5a)。通過跟蹤烏(wu) 賊的總運動,我們(men) 認為(wei) 各階段的總運動量沒有差異(圖5b)。獵物(蝦)的總運動量在各階段之間也沒有差異(圖5b),因此我們(men) 不認為(wei) 獵物運動會(hui) 影響烏(wu) 賊的運動量。

 

文章利用斑馬魚行為(wei) 軌跡跟蹤係統(DanioVision)對捕食行為(wei) 研究發現烏(wu) 賊對無法捕獲的獵物的總運動量和方向都沒有因為(wei) 學習(xi) 而改變。這進一步表明,IP訓練選擇性地抑製了攻擊,而不是整個(ge) 捕食過程。在試驗中,烏(wu) 賊花在獵物身上的時間相同。雖然經過訓練的烏(wu) 賊攻擊的次數較少但它們(men) 獵物(蝦)周圍仍然很活躍。研究分析發現攻擊次數的減少是一種真正的學習(xi) 效果,而不是反複訓練所產(chan) 生的行為(wei) 疲勞。如果烏(wu) 賊因疲勞而停止攻擊,那麽(me) 預計烏(wu) 賊對獵物的定向和總的運動也會(hui) 在各次訓練中減少。相反,文章發現烏(wu) 賊抑製了攻擊階段,但類似的變化並沒有反映在注意力和定位階段。

 

總結

文章的研究表明,Sepia bandensis烏(wu) 賊具有學習(xi) 能力,當它們(men) 無法接觸到獵物時,它們(men) 會(hui) 調整自己的捕食行為(wei) 。文章作者發現,當獵物出現在透明管時,烏(wu) 賊花在獵物區時間更長。它們(men) 仍然會(hui) 朝向獵物,但逐漸停止用觸手攻擊獵物,因為(wei) 它們(men) 發現自己無法捕捉到獵物。四天後,這些攻擊仍然很少。作者證明了這些小型的無脊椎動物具有長期記憶

 

同時本文使用的斑馬魚行為(wei) 軌跡跟蹤係統(DanioVision)使他們(men) 能夠分析僅(jin) 靠直接觀察無法測量的行為(wei) 。烏(wu) 賊幼體(ti) 的大小以及它們(men) 在早期發育階段就表現出許多成年行為(wei) 的事實,使它們(men) 能夠使用斑馬魚行為(wei) 軌跡跟蹤係統進行高通量行為(wei) 研究。這一切都讓自動化監測動物行為(wei) 充滿了更多可能

 

參考文獻

1.earth-matters/animals/blogs/5-amazing-facts-about-strange-beautiful-cuttlefish

2. Billard, Pauline, et al. "Cuttlefish show flexible and future-dependent foraging cognition." Biology Letters 16.2 (2020): 20190743. 

3. Bowers, Jessica, et al. "Evidence of learning and memory in the juvenile dwarf cuttlefish Sepia bandensis." Learning & Behavior (2020). 

 

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