Die in dieser Arbeit vorgestellten Arbeiten zielten darauf ab, verschiedene Formen des
Lernens und der Verhaltensanpassung in Tieren zu testen. Hierbei wurder der Großteil
dieser Arbeit an einer natürlich vorkommenden klonalen Fischart, der Amazonas-Molly
Poecilia formosa, durchgeführt. Diese gesellige, ausschließlich weibliche Art erzeugt
durch ungeschlechtliche Fortpflanzung genetisch identische Nachkommen. Mit dem
Aufkommen von immer detaillierteren Ansätzen zur Unterscheidung von Verhaltensunterschieden sind solche klonalen Arten in der Ethologie von entscheidender Bedeutung,
da sie als perfektes natürliches Modell dienen, um individuelle Verhaltensunterschiede
und deren Entwicklung zu testen. Da genetische Variationen als Störfaktor weitgehend ausgeschlossen werden können, kann die Aufmerksamkeit auf die Unterschiede
zwischen Individuen aufgrund ihrer Vorerfahrungen gelenkt werden. In den ersten
drei Kapiteln der hier vorgestellten Arbeit wurden die individuellen Erfahrungen
durch operante Konditionierung oder durch das Aussetzen der Tiere gegenüber neuen
oder bekannten Situationen verändert. Das jeweilige Verhalten wurde sowohl alleine,
als auch im sozialen Kontext untersucht. Auf diese Weise wurde die Auswirkung
des sozialen Kontexts sowie der physischen Umgebung auf Verhaltensaspekte wie
Schwimmgeschwindigkeit und Sprungwahrscheinlichkeit ermittelt. Kleinere Verhaltensunterschiede wurden dann im folgenden Kapitel durch den Vergleich von
manuellen Ansätzen und automatischen Quantifizierungsinstrumenten bewertet und
evaluiert. Schließlich wurde ein methodischer Ansatz augearbeitet, bei dem die Leistungsfähigkeit künstlicher intelligenz in Form von neuronalen Netze genutzt wurde, um
Individuen in komplizierten, natürlichen Szenen während Räuber-Beute-Interaktionen
zu verfolgen. / The work presented in this thesis set out to test various forms of learning and behavior
adaptation. The bulk of this work was done using a naturally occurring clonal fish
species, the Amazon molly Poecilia formosa. This sociable, all female species produces
genetically identical offspring through asexual reproduction. With the advent of
increasingly detailed approaches to discriminate behavioral differences, such clonal
species are vital in ethology as they serve as a perfect natural model to test for individual
behavioral differences and the development of such. Since genetical variation can
largely be excluded as a confounding factor, attention can be drawn towards the
differences among individuals due to their prior experience. In the first three chapters
of the work presented here, the individual information and experience was altered
by applying operant conditioning or by exposing the animals to novel or well-known
situations. This was done both individually and in a group setting. By doing so,
the effect of the social context, as well as the physical surroundings on behavioral
aspects such as swimming speed and jumping probability was determined. Minute
behavioral differences were then evaluated in the following chapter by comparing
manual approaches and automated quantification tools. Lastly, a methodological
approach was taken in which the power of artifical neural networks was harnessed to
track individuals in convoluted natural scenes during predator-prey interactions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/28387 |
| Date | 16 November 2023 |
| Creators | Francisco, Fritz A. |
| Contributors | Romanczuk, Pawel, Kloas, Werner, Laskowski, Kate |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | (CC BY 4.0) Attribution 4.0 International, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
| Relation | 10.1101/2022.10.13.512085 |
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