Submitted by Gizele Lima (gizele.lima@inpa.gov.br) on 2017-02-13T19:09:10Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_Andre_Andrade_2016.pdf: 1765924 bytes, checksum: eb34758ee4d9f3a9872d25c981ad19c0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-13T19:09:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_Andre_Andrade_2016.pdf: 1765924 bytes, checksum: eb34758ee4d9f3a9872d25c981ad19c0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-08-12 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas - FAPEAM / Recording species occurrence is not always a simple task, because it is subject to flaws in the detection. Fishes of the Gymnotiformes can be difficult to detect, since they have nocturnal and cryptobiotic habits. On the other hand, gymnotiforms can send electrical signals, which can be detected using electrical signal detectors. However, fish sampling rarely includes the use of such detectors, which may underestimate its abundance and diversity. This study compares probabilities of detection and habitat occupancy of Gymnotiformes in streams of Ducke Reserve, Brazilian Amazon, from samplings with and without the use of electrical detectors, and evaluates the influence of environmental variables on such probabilities. Single species, single season models were employed, with model selection based on Akaike Information Criterion. Samplings were done in 31 streams in 2005, 2006 (twice), 2011, and 2015 (twice). Electrical signal detector increased the probability of finding a gymnotiform by nearly 10 times, which may strongly affect conclusions about species richness and species composition in streams. The main factors interfering with gymnotiform detection were substrate type and current velocity. We conclude that the use of electrical signal detector is of foremost importance to generating accurate estimates of abundance of Gymnotiformes in streams. / O registro da ocorrência de espécies em um dado habitat nem sempre é uma tarefa simples, pois está sujeito a falhas no processo de detecção. Peixes da ordem Gymnotiformes podem ser de difícil detecção, pois apresentam hábitos noturnos e criptobióticos. Por outro lado, Gymnotiformes emitem sinais elétricos, que podem ser captados com uso de um detector de sinais elétricos. Todavia, amostragens de peixes raramente incluem o uso do detector, podendo subestimar sua abundância e diversidade. Este estudo compara as probabilidades de detecção e de ocupação de habitats de Gymnotiformes em igarapés da Reserva Ducke, na Amazônia Central Brasileira, com e sem o uso de detectores de sinais elétricos, e avalia a influência de variáveis ambientais em tais probabilidades. Foram utilizados modelos de ocupação de sítios single species, single season, com a seleção de modelos baseada no critério de informação de Akaike. Amostragens foram realizadas em 31 igarapés em 2005, 2006 (2x), 2011 e 2015 (2x). O detector de sinais elétricos aumenta a probabilidade de detectar um gymnotiforme em quase 10 vezes, o que pode afetar fortemente as conclusões sobre riqueza de espécies e composição ictiofaunísticas em igarapés. Os principais fatores que interferem na detecção dos Gymnotiformes são o tipo de substrato e a velocidade da correnteza. Concluímos que o uso de detector de sinais elétricos é fundamental para a obtenção de estimativas mais confiáveis de abundância de espécies de Gymnotiformes em igarapés.

Submitted by Gizele Lima (gizele.lima@inpa.gov.br) on 2017-11-13T20:41:15Z No. of bitstreams: 2 Tese de Doutorado_Diana Jose dos Santos Ferreira (BADPI).pdf: 3016729 bytes, checksum: 15fdef3006b1fe48aba05754e7990ec6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-13T20:41:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese de Doutorado_Diana Jose dos Santos Ferreira (BADPI).pdf: 3016729 bytes, checksum: 15fdef3006b1fe48aba05754e7990ec6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-04-12 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas - FAPEAM / This study determined the circadian rhythm during for 24 hours period and the effect of automotive fuels (gasoline and diesel) on the discharge rate, coefficient of variation, amplitude and waveform shape oscillations of the Electric Organ Discharge (EOD) in the weakly electric fish Parapteronotus hasemani (Ostariophysis, Gymnotiformes), with the objective of testing the viability of this species as biomonitor to detect contaminants derived from petroleum. The individuals were exposed to concentrations of 110, 220 and 440 μl/5L and those concentrations corresponded to 25, 50 and 100% of concentration allowed for fish in continental waters. Each experiment lasted for 9 hours, as the 1st two hours were used to acclimate the individuals in the experimental tanks, pre- contamination started at the 3rd time, and EODs of this phase were compared with the recordings made after the addition of the contaminant, which followed by 4 more hours and from the 5th until 9th hour was considered as a pos-contamination period. The bioelectric signal was captured through a pair of electrodes placed in the experimental tanks, amplified, monitored, and visualized in real time a digital oscilloscope. The signal was recorded with an analog/digital converter (16-bit resolution) and analyzed with the program MATLAB ® , Mathworks. EODs recordings were 2 minutes duration, in 15 minutes intervals. Statistical analyzes of the circadian rhythm was detected through the paired Student’s t-Test (p≤0.05) was applied comparing the normalized values of the night and day period. Oscillations from gasoline and diesel experiments were detected through the analysis of repeated measures (ANOVA RM) followed by Bonferroni or Fisher's LSD post-hoc tests. The circadian rhythm had differences between the day-night oscillations in the discharge rate (p= 0.000), 1st area (p= 0.017), 3rd area (p= 0.000) and the ratio of the 1st area to 3rd area (p= 0.05) of the waveform shape. The variation was higher during the day, due higher values of standard deviations, determining regularity and stability of these parameters at night because they are synchronized to the feeding activity. The diesel oil caused an increase in discharge rate (p= 0.000) in 440 μl/5L, oscillation of the waveform shape in the 3rd area (p= 0.049) and the ratio of the 1st area to 3rd area (p= 0.045) and decreased the discharge rate in the concentration 110 μl/5L. The gasoline caused no significant oscillations waveform shape in the 1st area by Bonferroni post-hoc test. Variations have occurred due to the individual tolerance to the contaminants in the central nervous system in pacemaker nucleus. It is suggest P. hasemani has a great potential to be utilized as a biomonitor species in aquatic environments, because the effect of diesel determined by the minimum detectable species concentrations in a maximum time of 3 hours within 4 hours of exposure. This research presented new possibilities for future studies, where the investigations started here could be complemented by the utilization of higher concentrations, especially for exposure to gasoline. / Este estudo determinou o ritmo circadiano durante o período de 24 horas e o efeito dos combustíveis automotivos (gasolina e óleo diesel) sobre a taxa de repetição, coeficiente de variação, amplitude e a forma da onda da Descarga do Órgão Elétrico (DOE) de Parapteronotus hasemani (Ostariophysi, Gymnotiformes), a fim de testar a viabilidade desta espécie como biomonitora na detecção de contaminantes derivados do petróleo. Os indivíduos foram expostos às concentrações de 110, 220 e 440 μl/5L e estas corresponderam a 25, 50 e 100% da concentração permitida para peixes em águas continentais. Cada experimento durou 9 horas, sendo que as duas primeiras horas foram usadas para a aclimatação, a pré-contaminação iniciou na terceira hora e as DOEs desta fase foram comparadas com as gravações feitas após a adição do contaminante, que seguiram por mais quatro horas e da quinta até a nona hora foi usada como período de pós-contaminação. O sinal bioelétrico foi captado por meio de eletrodos colocados nos aquários experimentais, amplificado, monitorado e visualizado por meio de um osciloscópio digital em tempo real. O sinal foi gravado com o auxílio um conversor analógico/digital (resolução de 16 bits) e analisado com o programa MATLAB ® . As gravações das DOEs foram de 2 minutos de duração, em intervalos de 15 minutos. As análises estatísticas do ritmo circadiano foram feitas por meio do Teste t - Student pareado (p ≤ 0,05), para comparação entre os valores normalizados do período noturno e diurno. Nos experimentos com a gasolina e o óleo diesel foram realizados por meio das análises de medidas repetidas no tempo (ANOVA MR), seguida do pós-teste de Bonferroni ou LSD de Fisher. O ritmo circadiano teve diferenças entre o período noturno e diurno na taxa de repetição (p= 0,000), na área 1 (p= 0,017), área 3 (p= 0,000) e na relação da área 1 com a área 3 (p= 0,05). A variação foi maior no período diurno devido apresentar valores maiores dos desvios padrão, determinando regularidade e estabilidade destes parâmetros no período noturno pelo fato de estarem associados à atividade alimentar da espécie. O óleo diesel causou aumento na taxa de repetição (p= 0,000) em 440 μl/5L, distorção da forma da onda na área 3 (p= 0,049) e na relação da área 1 com a área 3 (p= 0,045) e diminuição da taxa de repetição na concentração 110 μl/5L. A gasolina não causou efeito significativo pelo pós-teste de Bonferroni nessas concentrações para a área 1 da DOE. Variações teriam ocorrido devido à tolerância diferencial dos indivíduos aos contaminantes no sistema nervoso central no núcleo marcapasso. Sugere-se que P. hasemani tem um ótimo potencial para ser utilizada como biomonitora de ambientes aquáticos, porque o efeito do diesel determinou as mínimas concentrações detectáveis pela espécie no tempo máximo de três horas dentro de quatro horas de exposição. Esta pesquisa apresentou novas possibilidades para estudos futuros, onde se possam aprofundar as investigações iniciadas aqui, pela utilização de maiores concentrações, principalmente para exposição à gasolina.

Made available in DSpace on 2015-04-20T12:31:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE_GILBERTO.pdf: 7344117 bytes, checksum: 7ee42bd37c36d7f42cd43ff6b511a8d2 (MD5) Previous issue date: 2010-12-08 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / A Amazônia Brasileira contém a maior diversidade conhecida de peixes da Ordem Gymnotiformes. Estes peixes elétricos, como são popularmente conhecidos, têm sido intensamente estudados por causa de sua capacidade bioelétrica. Em função destes dois fatores, neste estudo desenvolveu-se procedimentos biotecnológicos para sensoriamento ambiental por meio do processamento e análise das descargas do órgão elétricos (DOEs) de Gymnotiformes. Estes procedimentos geraram subsídios para compor um sistema de alerta ambiental, com peixes elétricos como biossensores de contaminações por petróleo na água, com dois principais fatores modelados: depleção de oxigênio dissolvido (hipoxia) e a presença da fração solúvel de petróleo em água (Benzeno, Tolueno, Etilbenzeno e Xileno - BTEX). Foram desenvolvidos algoritmos computacionais utilizando-se técnicas de inteligência artificial com redes neurais artificiais de múltiplas camadas. Estes algoritmos foram testados para o reconhecimento de padrões nas DOEs de Gymnotiformes, com a classificação por meio de características mais basais da taxa de repetição (pulso e onda), e, com a classificação por Genero de Gymnotiformes onduladores. Redes neurais artificiais de uma camada interna com 64 neurônios, algoritmo de treinamento retropropagativo com renovação das taxas de aprendizados por relações heurísticas e validação cruzada via erro médio quadrático, obtiveram máxima performance na avaliação computacional das DOEs.

A habilidade que peixes elétricos possuem de se comunicar por meio de um campo elétrico auto-gerado tem atraído a atenção de diversas áreas do conhecimento por mais de 50 anos. Em particular, peixes elétricos pulsadores emitem um sinal que apresenta diversas similaridades com trens de pulsos de neurônios, tornando-se um modelo animal em neurociência. Com o aumento do poder computacional e com o desenvolvimento de novas ferramentas de aprendizagem de máquina, tornou-se possível investigar interações de dominância entre um par de peixes a nível de cada pulso emitido. Até onde se sabe, a codificação e transmissão de informação se dá por modulações nos intervalos entre pulsos. Assim, a comunicação entre peixes é um problema similar à comunicação entre um par de neurônios em áreas relacionadas do sistema nervoso central: a modulação da taxa de disparo de um neurônio é codificada a partir dos pulsos do outro. Neste trabalho investigamos interações sociais entre pares de Gymnotus carapo, uma espécie altamente territorial. Utilizando análise de séries temporais, técnicas de aprendizagem de máquina e teoria da informação, desenvolvemos uma metodologia para detectar padrões comunicativos nos pulsos emitidos pelos peixes. Além disso, observamos uma relação de causalidade na emissão de padrões: apenas um dos peixes modifica o comportamento futuro de seu coespecífico. A direção desse fluxo de informação parece ligada ao papel de dominância/submissão assumido pelo indivíduo. A partir da literatura sobre fisiologia de emissão de novos pulsos, levantamos novas hipóteses sobre o funcionamento dos sistemas neurais responsáveis pela modulação dos intervalos entre pulsos e sobre como estes sistemas podem ter sua sensibilidade modificada por hormônios secretados durante a disputa por dominância. / Weakly electric fishs ability to communicate through a self-generated electric field has attracted attention from several areas of knowledge for more than 50 years. Particularly, pulse-type electric fish emit signals that exhibits several similarities with neuronal spike trains, becoming a popular animal model in neuroscience. Due to the increase of computational power and the development of new machine learning tools, it is now possible to investigate dominance interactions between a pair of fish at the level of every single pulse. As far as we know, information is coded and transmitted by modulation of interval between pulses. Thus, communication between electric fishes presents several similarities with the communication between neurons from different regions on the central nervous system: the spike rate of one neuron is modulated by the pulses emitted by the other. Here we investigated the social interactions between pairs of Gymnotus carapo, a highly territorial species. Using time series analysis, machine learning techniques, and information theory, we developed a methodology to identify communicative patterns in the pulses emitted by the fish. In addition, we observed a causal relation on the pattern emission: only one of the fish modifies the future behavior of its conspecific. This flow of information seems to be related to the dominance/submission role assumed by each individual. From the literature on the physiology of the emission of new pulses, we developed new hypotheses about the functioning of the neural systems responsible for modulating the intervals between pulses and on how these systems can be modified by hormones secreted during a dominance contest.

Peixes elétricos de campo fraco comunicam-se por meio de descargas elétricas de forma de onda estereotipada, variando somente o intervalo entre pulsos de acordo com a informação a ser transmitida. Esse mecanismo de codificação é similar ao encontrado em diversos circuitos de neurônios conhecidos, o que torna esses animais excelentes modelos para o estudo de sistemas de comunicação naturais, permitindo experimentos que envolvem tanto aspectos comportamentais como neuroetológicos. É um desafio realizar análises de dados coletados de mais de um peixe nadando livremente, pois os padrões de descargas de órgão elétrico (DOE) dependem da posição dos animais e de suas orientações com relação aos eletrodos de medida. Contudo, como cada peixe emite uma forma de onda de DOE característica, ferramentas computacionais podem ser empregadas para associar cada DOE ao respectivo peixe. Neste trabalho, descrevemos um método computacional capaz de reconhecer DOEs de pares de peixes usando vetores de características normalizados, obtidos aplicando a transformada de Fourier e a transformada complexa de dupla árvore de pacote wavelet. Empregamos máquinas de vetores de suporte como classificadores, e um algoritmo de regra de continuidade permite resolver problemas causados por DOEs sobrepostas e saturação de sinais. Procedimentos de validação com Gymnotus sp. mostraram que as DOEs podem ser atribuídas corretamente a cada peixe com apenas dois erros por milhão de descargas. Para permitir que esse processo de discriminação ocorra em tempo real, implementamos uma arquitetura de hardware dedicada e maciçamente paralela em um field programmable gate array (FPGA) para executar a etapa de maior esforço computacional do algoritmo de discriminação. Como resultado, obtivemos um sistema híbrido de hardware e software de tempo real que foi capaz de atender a um requisito de latência máxima de 1 ms, o que permite mimetizar o tempo de resposta de importantes sistemas sensoriais elétricos de Gymnotus sp. Com o auxílio de nossa instrumentação, diversos experimentos com realimentação poderão ser propostos, permitindo que um modelo computacional interaja com dois peixes em uma preparação in vivo naturalística. / Pulse-type weakly electric fishes communicate through electrical discharges with a stereotyped waveform, varying solely the interval between pulses according to the information being transmitted. This simple codification mechanism is similar to the one found in various known neuronal circuits, which renders these animals as good models for the study of natural communication systems, allowing experiments involving behavioral and neuroethological aspects. Performing analysis of data collected from more than one freely swimming fish is a challenge since the detected electric organ discharge (EOD) patterns are dependent on each animal´s position and orientation relative to the electrodes. However, since each fish emits a characteristic EOD waveform, computational tools can be employed to match each EOD to the respective fish. In this work we describe a computational method able to recognize fish EODs from dyads using normalized feature vectors obtained by applying Fourier and dual-tree complex wavelet packet transforms. We employ support vector machines as classifiers, and a continuity constraint algorithm allows us to solve issues caused by overlapping EODs and signal saturation. Validation procedures with Gymnotus sp. showed that EODs can be assigned correctly to each fish with only two errors per million discharges. In order to allow this discrimination process to occur in real-time, we implemented a massively parallel application-specific hardware architecture in a field programmable gate array (FPGA) to run the discrimination algorithm step whose computational effort is the highest among the others. As a result, we obtained a hardware and real-time software co-design that was able to meet a maximum latency requirement of 1 ms, allowing it to mimic the response time of major electrical sensory systems of Gymnotus sp. Our instrumentation will enable the proposal of several novel experiments with closed-loop feedback, allowing a computer model to interact with two fish in a naturalistic in vivo preparation.

Peixes elétricos de campo fraco comunicam-se por meio de descargas elétricas de forma de onda estereotipada, variando somente o intervalo entre pulsos de acordo com a informação a ser transmitida. Esse mecanismo de codificação é similar ao encontrado em diversos circuitos de neurônios conhecidos, o que torna esses animais excelentes modelos para o estudo de sistemas de comunicação naturais, permitindo experimentos que envolvem tanto aspectos comportamentais como neuroetológicos. É um desafio realizar análises de dados coletados de mais de um peixe nadando livremente, pois os padrões de descargas de órgão elétrico (DOE) dependem da posição dos animais e de suas orientações com relação aos eletrodos de medida. Contudo, como cada peixe emite uma forma de onda de DOE característica, ferramentas computacionais podem ser empregadas para associar cada DOE ao respectivo peixe. Neste trabalho, descrevemos um método computacional capaz de reconhecer DOEs de pares de peixes usando vetores de características normalizados, obtidos aplicando a transformada de Fourier e a transformada complexa de dupla árvore de pacote wavelet. Empregamos máquinas de vetores de suporte como classificadores, e um algoritmo de regra de continuidade permite resolver problemas causados por DOEs sobrepostas e saturação de sinais. Procedimentos de validação com Gymnotus sp. mostraram que as DOEs podem ser atribuídas corretamente a cada peixe com apenas dois erros por milhão de descargas. Para permitir que esse processo de discriminação ocorra em tempo real, implementamos uma arquitetura de hardware dedicada e maciçamente paralela em um field programmable gate array (FPGA) para executar a etapa de maior esforço computacional do algoritmo de discriminação. Como resultado, obtivemos um sistema híbrido de hardware e software de tempo real que foi capaz de atender a um requisito de latência máxima de 1 ms, o que permite mimetizar o tempo de resposta de importantes sistemas sensoriais elétricos de Gymnotus sp. Com o auxílio de nossa instrumentação, diversos experimentos com realimentação poderão ser propostos, permitindo que um modelo computacional interaja com dois peixes em uma preparação in vivo naturalística. / Pulse-type weakly electric fishes communicate through electrical discharges with a stereotyped waveform, varying solely the interval between pulses according to the information being transmitted. This simple codification mechanism is similar to the one found in various known neuronal circuits, which renders these animals as good models for the study of natural communication systems, allowing experiments involving behavioral and neuroethological aspects. Performing analysis of data collected from more than one freely swimming fish is a challenge since the detected electric organ discharge (EOD) patterns are dependent on each animal´s position and orientation relative to the electrodes. However, since each fish emits a characteristic EOD waveform, computational tools can be employed to match each EOD to the respective fish. In this work we describe a computational method able to recognize fish EODs from dyads using normalized feature vectors obtained by applying Fourier and dual-tree complex wavelet packet transforms. We employ support vector machines as classifiers, and a continuity constraint algorithm allows us to solve issues caused by overlapping EODs and signal saturation. Validation procedures with Gymnotus sp. showed that EODs can be assigned correctly to each fish with only two errors per million discharges. In order to allow this discrimination process to occur in real-time, we implemented a massively parallel application-specific hardware architecture in a field programmable gate array (FPGA) to run the discrimination algorithm step whose computational effort is the highest among the others. As a result, we obtained a hardware and real-time software co-design that was able to meet a maximum latency requirement of 1 ms, allowing it to mimic the response time of major electrical sensory systems of Gymnotus sp. Our instrumentation will enable the proposal of several novel experiments with closed-loop feedback, allowing a computer model to interact with two fish in a naturalistic in vivo preparation.