Hayvan hareketinin incelenmesi - Study of animal locomotion - Wikipedia

hayvan hareketinin incelenmesi araştıran ve ölçen bir biyoloji dalıdır hayvanlar nasıl hareket eder.

Kinematik

Kinematik ister mekanik ister canlı olsun, nesnelerin nasıl hareket ettiğinin incelenmesidir. İçinde hayvan hareketi kinematik, bir hayvanın vücudunun ve uzuvlarının hareketini tanımlamak için kullanılır. Nihayetinde amaç, bireysel uzuvların hareketinin, bir hayvanın çevresi içindeki genel hareketiyle nasıl ilişkili olduğunu anlamaktır. Aşağıda, hayvan hareketinin farklı modları için vücut ve uzuv hareketini ölçmek için kullanılan temel kinematik parametreler vurgulanmaktadır.

Hareketin ölçülmesi

Yürüme

Bacaklı hareket, baskın bir karasal hareket, karadaki hareket. Uzuvların hareketi intralimb ve interlimb kinematik parametrelerle ölçülür.[1][2] Intralimb kinematik parametreler, bir uzvun hareket yönlerini yakalarken, uzuvlar arası kinematik parametreler uzuvlar arasındaki koordinasyonu karakterize eder. Interlimb kinematik parametrelerine ayrıca yürüyüş parametreleri. Aşağıdakiler, yürüyüşün kilit intralimb ve interlimb kinematik parametreleridir:[3][1][2][4][5]

Intralimb kinematik parametreleri:

Ön Ekstrem Konum (AEP): bacağın yere ilk temas ettiği andaki konumu (yani duruş aşamasının başlangıcı).

Posterior Ekstrem Pozisyon (PEP): bacak yerden ilk kalktığında konumu (yani salınım aşamasının başlangıcı).

Adım süresi: iki duruş başlangıcı arasında geçen süre.

Adım frekansı: adım süresinin tersi. Bir saniye içindeki adımların sayısı.

Duruş süresi: duruş başlangıcı (yani AEP) ve salınım başlangıcı (yani PEP) arasında geçen süre.

Salınım süresi: salınım başlangıcı (yani PEP) ve sonraki duruş başlangıcı (yani AEP) arasında geçen süre.

Adım uzunluğu: Bir bacağın duruş başlangıcı (yani AEP) ve salınım başlangıcı (yani PEP) arasında gittiği mesafe.

Adım genliği: Bir bacağın salınım başlangıcı (yani PEP) ve sonraki duruş başlangıcı (yani AEP) arasında kat ettiği mesafe, aynı zamanda vücudun hareketini de hesaba katar.

Interlimb kinematik parametreleri:

Adım uzunluğu: bir referans bacağın duruş başlangıcından kontralateral muadiline olan mesafe.

Evre: bir bacağın referans bacağın adım periyoduna göre gecikmesi.

Duruştaki bacak sayısı: Bir anda tek bir noktada duran bacak sayısı.

Tripod koordinasyon gücü (TCS): hexapod interlimb koordinasyonuna özel olan bu parametre, interlimb koordinasyonunun kanonik tripod yürüyüşüne ne kadar benzediğini belirler. TCS, bir tripoda (yani sol ön, orta sağ ve arka sol bacaklar veya tam tersi) ait toplam süre bacaklarının, tripodun giren ilk ayağı arasında geçen süreye göre birlikte sallanma halinde olduğu oran olarak hesaplanır. salıncak ve aynı tripodun salınımdan çıkan son ayağı.

Bir sineğin ön sağ (kırmızı) ve sol (mavi) bacaklarının duruş ve salınım geçişlerinin sınıflandırılması. Duruş başlangıcı (siyah nokta) bacak pozisyon sinyalinin zirvelerinde meydana gelirken, salınımın başlangıcı (açık mavi nokta) oluklarda meydana gelir.

Salınım ve duruş geçişlerini karakterize etme [2][3][4][5]:

Yukarıdaki ekstremite ve ekstremite arası kinematiklerin hesaplanması, bir hayvanın bacaklarının yere dokunduğu ve yerden ayrıldığı zamanın sınıflandırılmasına dayanır. Duruş başlangıcı, bir bacak yere ilk temas ettiğinde tanımlanırken, salınım başlangıcı, bacak yerden ayrıldığında meydana gelir. Tipik olarak, bir bacağın salınımı ve duruşu arasındaki geçiş ve bunun tersi, önce bacağın hareketini yüksek hızlı videografi ile kaydederek belirlenir (daha fazla ayrıntı için aşağıdaki yüksek hızlı videografinin açıklamasına bakın). Bacağın video kayıtlarından, bacağın hareketinin pozisyon sinyalini elde etmek için bacak üzerindeki bir işaret (genellikle bacağın uzak ucuna yerleştirilir) manuel olarak veya otomatik bir şekilde izlenir. Her bacak ile ilişkili konum sinyali daha sonra vücut üzerindeki bir işaretleyici ile ilişkili olana normalize edilir; bacak pozisyon sinyalini vücut merkezli koordinatlara dönüştürmek. Bu normalleştirme, bacağın hareketini vücudun hareketine göre izole etmek için gereklidir. Kısıtlanmamış / bağlanmamış hayvanların bacak hareketini izlemek için, hayvanın hareketinin bir eksen boyunca hizalanması için bir koordinat dönüşümü gerçekleştirmek önemlidir (örneğin, ortak bir yön açısı). Bu aynı zamanda gerekli bir adımdır çünkü bacağın salınımlı ön-arka hareketini birden çok eksen boyunca gizlenmek yerine tek bir eksen boyunca izole eder. İzlenen ve normalleştirilmiş bacak pozisyonu elde edildiğinde, duruş ve salınımın başlangıcını belirlemenin bir yolu, bacak pozisyon sinyalinin tepe ve çukurlarını bulmaktır. Bacak pozisyon sinyalinin zirveleri, aynı zamanda her adım için bacağın anterior ekstrem pozisyonları olan duruş başlangıçlarıdır. Öte yandan, bacak pozisyon sinyalinin olukları, her adım için bacağın arka aşırı pozisyonlarının yanı sıra salınım başlangıçlarıdır. Bu nedenle, duruş ve salınım arasındaki geçişler ve bunun tersi, normalleştirilmiş bacak pozisyon sinyalinin zirveleri ve çukurları bularak belirlenir. Alternatif olarak, bu geçişler bacak pozisyon sinyalinin türevi olan bacak hızı kullanılarak bulunabilir. Bu yaklaşımı kullanırken, bacağın anlık hızı göz önüne alındığında, bacak hareketini duruş ve sallanma olarak sınıflandırmak için bir eşik seçilir. Bu duruş ve salınım sınıflandırma yaklaşımı, bacak ve alt tabaka arasındaki etkileşimin net olmadığı durumlar için yararlıdır (yani, bacağın alt tabakaya gerçekten temas ettiğinde söylemek zordur). Yaklaşımdan bağımsız olarak, salınım ve duruşun doğru bir şekilde sınıflandırılması, yukarıda yer alan ve uzuvlar arası kinematik parametrelerin hesaplanmasında çok önemlidir.

Eklem açısı analizleri:

Yürüme, eklem açılarının analizi yoluyla da ölçülebilir[6][7][8]. Bacaklı hareket sırasında bir hayvan, eklemlerini salınımlı bir şekilde esnetip uzatarak, adımlar boyunca tekrar eden bir eklem açısı modeli oluşturur. Aşağıda, yürümeyi karakterize etmek için bazı yararlı eklem açısı analizleri verilmiştir:

Eklem açısı izi: bir eklemin yürüme sırasında sergilediği açıların izi.

Eklem açısı dağılımı: bir eklemin açılarının dağılımı.

Eklem açısı aşırılıkları: yürüme sırasında eklemin maksimum (ekstansiyon) ve minimum (fleksiyon) açısı.

Basamaklar arasında eklem açısı değişkenliği: birkaç adımın eklem açısı izleri arasındaki değişkenlik.

Birkaç eklem açısı arasındaki ilişki: aynı bacaktan veya bacaklar arasındaki iki eklemin göreceli açıları. Örneğin, bir insanın sol femur-tibia (diz) ekleminin sağ femur-tibia eklemi en bükülmüş veya uzatılmış açıda olduğu açı.

Uçuş

Havadan hareket birçok organizma tarafından kullanılan bir hareket şeklidir ve tipik olarak en az bir çift kanatla güçlendirilir. Bununla birlikte, bazı organizmalar, kaymalarına izin veren başka morfolojik özelliklere sahiptir. Kalkış, havada süzülme, süzülme ve iniş gibi birçok farklı uçuş modu vardır.[9] Bu uçuş modları sırasında kanat hareketlerini ölçmek, bu davranışları gerçekleştirmek için gerekli olan vücut ve kanat manevraları hakkında bilgi sağlayacaktır.[9] Kanat oryantasyonu, uçuş döngüsü boyunca kanadın tabanına göre bir koordinat sisteminde tanımlanan üç açı ile ölçülür.[10][11] Bu üç açının büyüklüğü genellikle yukarı ve aşağı vuruşlar için karşılaştırılır.[10][11][12][13] Ek olarak, bir yukarı ve aşağı inişten oluşan uçuş döngüsünü karakterize etmek için kinematik parametreler kullanılır.[10][12][13][11] Aerodinamik Aerodinamik kuvvetler (örneğin, kaldırma veya sürükleme) uçuş performansını etkileyebildiğinden, hava hareketini ölçerken sıklıkla dikkate alınır.[14] Bu üç kategorideki temel parametreler aşağıdaki gibi tanımlanır:

Kanat yönünü ölçmek için açılar:

Kanat yönü, kanat menteşesinde ortalanmış koordinat sisteminde tanımlanmıştır.[10] X-y düzlemi, her iki kanat ucunu içeren ve kanat tabanında ortalanmış düzleme paralel düzlem olan vuruş düzlemi ile çakışır.[10] Kanadın kanat tabanından ve kanat ucundan geçen vektör tarafından modellenebileceğini varsayarsak, aşağıdaki açılar kanadın yönünü tanımlar:[10]

Vuruş konumu: kanatların vuruş düzlemine göre önden arkaya hareketini tanımlayan açı. Bu açı, kanat vektörünün strok düzlemine izdüşümü olarak hesaplanır.

Strok sapması: kanatların inme düzlemine göre dikey genliğini tanımlayan açı. Bu açı, kanat vektörü ile vuruş düzlemine izdüşümü arasındaki açı olarak tanımlanır.

Saldırı açısı: kanatların vuruş düzlemine göre açısal yönü (yani eğim). Bu açı, kanat kesit vektörü ile strok düzlemi arasındaki açı olarak hesaplanır.

Kinematik parametreler:

Yukarı vuruş genliği: yukarı hareket sırasında kanatların içinden geçtiği açısal mesafe.

Aşağı strok genliği: aşağı inme sırasında kanatların içinden geçtiği açısal mesafe.

Kulaç süresi: Arka arkaya iki üst vuruşun başlangıcı arasında geçen süre.

Wingbeat frekansı: inme süresinin tersi. Saniyedeki kanat atışı sayısı.

Kanat atışı başına uçuş mesafesi: Her kanat atışı sırasında kapsanan mesafe.

Yukarı strok süresi: Bir inmenin başlangıcı ile bir aşağı inmenin başlangıcı arasında geçen süre.

Aşağı strok süresi: bir aşağı inmenin başlangıcı ile bir yükselmenin başlangıcı arasında geçen süre.

Evre: Bir organizmanın hem ön hem de arka kanatları varsa, bir kanat çiftinin diğer (referans) kanat çiftine göre gecikmesi.

Aerodinamik parametreler:

Reynolds sayısı: atalet kuvvetlerinin viskoz kuvvetlere oranı. Bu ölçüm, kanat performansının vücut boyutuna göre nasıl değiştiğini açıklamaya yardımcı olur.[14]

Çalışma yöntemleri

Bir çitanın hareketini incelemek için kullanılan, 1200 fps'de çekilen belgesel film. Videonun sonunda çekim için kullanılan yöntemler gösterilmektedir.
Değişen tripod yürüyüşünü tanımlamak için bir laboratuvar ortamında yürüyen çöl karıncalarının yaprak sapı yörüngeleri (kırmızı) ve adım paternleri (sarı) gibi yer kuvvetlerinin (mavi) ve kinematiklerinin eşzamanlı ölçümü. Kayıt hızı: 500 fps, Oynatma hızı: 10 fps.

Hayvan hareketini incelemek için çeşitli yöntemler ve ekipmanlar kullanılır:

Koşu Bantları hayvanların hareketsiz kalırken veya harici gözlemcilere göre kapalı kalırken yürümesine veya koşmasına izin vermek için kullanılır. Bu teknik, hayvandan alınan fizyolojik bilgilerin filme alınmasını veya kaydedilmesini kolaylaştırır (örneğin, enerji bilimi çalışmaları sırasında[15]). Motorlu koşu bantları, hayvanların dayanıklılık kapasitesini (dayanıklılığını) ölçmek için de kullanılır.[16][17]

Yarış pistleri Fotosellerle kaplı veya hayvanlar yanlarından geçerken filme alınmış, ivmeyi ve maksimum koşma hızını ölçmek için kullanılır.[18][19]

Yüksek hızlı videografi tüm bir hayvanın veya vücudunun bir kısmının hareketinin incelenmesi için (örn. Kinematik ) tipik olarak hayvanın anatomik konumlarını takip ederek ve ardından hareketinin videosunu birden çok açıdan kaydederek gerçekleştirilir. Geleneksel olarak, anatomik yerler hayvanın vücuduna yerleştirilen görsel işaretleyiciler kullanılarak izlenirdi. Ancak, kullanımı giderek daha yaygın hale geliyor Bilgisayar görüşü işaretsiz elde etme teknikleri tahmin etmek. Bu iki yöntem aşağıda daha ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.

İşaretçiye dayalı poz tahmini: Görsel işaretçiler, istenen ilgi alanlarına bir hayvanın üzerine yerleştirilmelidir. Her bir işaretleyicinin konumu, her video karesi için belirlenir ve birden çok görünümden gelen veriler, her noktanın zaman içindeki konumlarını vermek üzere entegre edilir. Görsel işaretler daha sonra her çerçeveye manuel olarak eklenebilir. Bununla birlikte, bu zaman alan bir görevdir, bu nedenle bilgisayarla görme teknikleri genellikle markörlerin tespitini otomatikleştirmek için kullanılır.

İşaretsiz poz tahmini: Kullanıcı tanımlı vücut bölümleri, eğitim verileri olarak kullanmak için bir dizi çerçevede manuel olarak açıklanmalıdır.[20] Derin öğrenme ve Bilgisayar görüşü daha sonra egzersiz verilerinde vücut parçalarının yerini öğrenmek için teknikler kullanılır. Daha sonra eğitimli model, yeni toplanan videolarda her karedeki vücut parçalarının konumunu tahmin etmek için kullanılır. Ortaya çıkan zaman serisi verileri, videodaki her karede görünen vücut parçalarının konumlarından oluşur. İzleme hatasını en aza indirmek ve sağlamlığı artırmak için model parametreleri optimize edilebilir.

Bu yöntemlerden herhangi birinden elde edilen kinematik veriler, hız, ivme, eklem açıları ve kinematik olayların sıralaması ve zamanlaması gibi temel hareket niteliklerini belirlemek için kullanılabilir. Bu temel özellikler, hayvanın fiziksel yetenekleri (örneğin maksimum koşma hızı, ne kadar dik bir yokuş tırmanabileceği) gibi çeşitli daha yüksek seviyeli nitelikleri ölçmek için kullanılabilir. yürüyüş, hareketin sinirsel kontrolü ve çevresel değişime tepkiler. Bunlar, genel olarak hayvan veya hareket hakkındaki hipotezlerin formülasyonuna yardımcı olabilir.

İşaretçi tabanlı ve işaretsiz poz tahmin yaklaşımlarının avantajları ve dezavantajları vardır, bu nedenle kinematik verileri toplamak için en uygun yöntem, büyük ölçüde araştırılan hayvana bağlı olabilir. İşaretçi tabanlı izleme yöntemleri, hassas kamera kalibrasyonu gerektiren işaretsiz yöntemlerden daha taşınabilir olma eğilimindedir.[21] Bununla birlikte, işaretsiz yaklaşımlar, işaretçi tabanlı izlemenin çeşitli zayıflıklarının üstesinden gelir, çünkü çalışma hayvanı üzerine görsel işaretler yerleştirmek pratik olmayabilir, pahalı veya zaman alıcı olabilir.[21] İşaretsiz poz tahmini için destek sağlayan, genel olarak erişilebilen birçok yazılım paketi vardır.[20]

Güç plakaları bir hayvanın adımının kuvvetlerinin büyüklüğünü ve yönünü ölçmek için kullanılabilen, genellikle bir yolun parçası olan platformlardır. Kinematik ve yeterince ayrıntılı bir anatomi modeli ile birlikte kullanıldığında, ters dinamik çözümler, kuvvetleri sadece yerle temas halindeki değil, uzuvdaki her eklemdeki kuvvetleri belirleyebilir.

Elektromiyografi (EMG), kaslar aktive edildiğinde ortaya çıkan elektriksel aktiviteyi tespit etme, böylece bir hayvanın belirli bir hareket için hangi kasları kullandığını belirleme yöntemidir. Bu, yüzey elektrotları (genellikle büyük hayvanlarda) veya implante edilmiş elektrotlarla (genellikle insan saçından daha ince teller) gerçekleştirilebilir. Dahası, elektriksel aktivitenin yoğunluğu, kas aktivitesi seviyesiyle ilişkili olabilir, daha fazla aktivite (kesin olarak göstermese de) daha fazla kuvvet anlamına gelir.

Optogenetik ışık sinyallerine yanıt vermek için genetik olarak modifiye edilmiş hedeflenen nöronların aktivitesini kontrol etmek için kullanılan bir yöntemdir. Nöronların optogenetik aktivasyonu ve susturulması, belirli lokomotor davranışları gerçekleştirmek için hangi nöronların gerekli olduğunu ve bu nöronların davranışın uygulanmasındaki işlevini belirlemeye yardımcı olabilir.

Sonomikrometri bir kas veya tendonun uzunluğunu sürekli olarak ölçmek için bir kas veya tendona implante edilen bir çift piezoelektrik kristal kullanır. Bu yararlıdır, çünkü yüzey kinematiği cilt hareketinden dolayı hatalı olabilir. Benzer şekilde, elastik bir tendon kasla seri haldeyse, kas uzunluğu eklem açısıyla doğru bir şekilde yansıtılamayabilir.

Tendon kuvvet tokaları Bir tendonun gerginliğini ölçerek tek bir kasın ürettiği kuvveti ölçün. Deneyden sonra, tendonun elastik modülü belirlenir ve kas tarafından üretilen kesin kuvveti hesaplamak için kullanılır. Ancak bu sadece uzun tendonlu kaslarda kullanılabilir.

Parçacık görüntü hız ölçümü su ve hava sistemlerinde, hareket eden bir sucul organizmanın etrafındaki ve onu geçen sıvının akışını ölçmek için kullanılır ve sıvı dinamiği hesaplamalarının basınç gradyanlarını, hızları vb. belirlemesine izin verir.

Floroskopi hareketli kemiklerin hassas kinematiği için gerçek zamanlı X-ışını videosuna izin verir. X ışınlarına opak olan işaretleyiciler, kas uzunluğunun aynı anda izlenmesine izin verebilir.

Yukarıdaki yöntemlerin çoğu, hareket çalışmasını geliştirmek için birleştirilebilir. Örneğin, çalışmalar, belirli bir hareketi üreten elektriksel ve kinematik olaylar dizisi olan motor modelini belirlemek için EMG ve kinematiği sıklıkla birleştirir. Optogenetik tedirginlikler, lokomotor davranışların ve görevlerin belirli bir nöron grubunun aktivitesinden nasıl etkilendiğini incelemek için sıklıkla kinematik ile birleştirilir. Optogenetik deneylerden kaynaklanan gözlemler, farklı lokomotor davranışların altında yatan sinirsel devreler hakkında fikir verebilir. Çalışmaların bir koşu bandında yüksek hızlı hayvan videoları toplaması da yaygındır. Böyle bir kurulum, bir hayvanın zaman içindeki pozlarını belirlerken daha fazla doğruluk ve sağlamlığa izin verebilir.

Referanslar

  1. ^ a b Darmohray, Dana M .; Jacobs, Jovin R .; Marques, Hugo G .; Carey, Megan R. (2019-04-03). "Fare Serebellumunda Uzaysal ve Zamansal Lokomotor Öğrenme". Nöron. 102 (1): 217–231.e4. doi:10.1016 / j.neuron.2019.01.038. ISSN  0896-6273. PMID  30795901.
  2. ^ a b c DeAngelis, Brian D .; Zavatone-Veth, Jacob A .; Clark, Damon A (2019-06-28). Calabrese, Ronald L. (ed.). "Drosophila'da yürüyen uzuv koordinasyonunun çeşitli yapısı". eLife. 8: e46409. doi:10.7554 / eLife.46409. ISSN  2050-084X. PMC  6598772. PMID  31250807.
  3. ^ a b Mendes, César S .; Bartos, Imre; Akay, Turgay; Márka, Szabolcs; Mann, Richard S. (2013-01-08). Calabrese, Ron (ed.). "Serbestçe yürüyen vahşi tipte ve duyusal yoksun bırakılmış Drosophila melanogaster'da yürüyüş parametrelerinin ölçümü". eLife. 2: e00231. doi:10.7554 / eLife.00231. ISSN  2050-084X. PMC  3545443. PMID  23326642.
  4. ^ a b Pfeffer, Sarah Elisabeth; Wahl, Verena Luisa; Wittlinger, Matthias; Kurt, Harald (2019-10-15). "Sahra gümüş karıncasında yüksek hızlı hareket, Cataglyphis bombycina". Deneysel Biyoloji Dergisi. 222 (20): jeb198705. doi:10.1242 / jeb.198705. ISSN  0022-0949. PMID  31619540.
  5. ^ a b Wosnitza, Anne; Bockemühl, Till; Dübbert, Michael; Scholz, Henrike; Büschges, Ansgar (2013-02-01). "Drosophila'da yürüme hızının kontrolünde bacak arası koordinasyon". Deneysel Biyoloji Dergisi. 216 (3): 480–491. doi:10.1242 / jeb.078139. ISSN  0022-0949. PMID  23038731.
  6. ^ Jin, Li; Hahn, Michael E. (2019-04-03). "Yürürken ve koşarken sağlıklı, aktif genç ve orta yaştaki insanlar arasında alt ekstremite eklem mekaniğinin karşılaştırılması". Bilimsel Raporlar. 9 (1): 5568. doi:10.1038 / s41598-019-41750-9. ISSN  2045-2322.
  7. ^ Cruse, H .; Bartling, Ch. (1995-09-01). "Yürüyen bir böceğin bacaklarındaki eklem açılarının hareketi, Carausius morosus". Böcek Fizyolojisi Dergisi. 41 (9): 761–771. doi:10.1016 / 0022-1910 (95) 00032-P. ISSN  0022-1910.
  8. ^ Tsang, Dorothea J .; Lukac, Meghan; Martin, Anne E. (2019-12-01). "Yürüme sırasında eklem açısı varyasyonunda istatistiksel kalıcılığın karakterizasyonu". İnsan Hareketi Bilimi. 68: 102528. doi:10.1016 / j.humov.2019.102528. ISSN  0167-9457.
  9. ^ a b Berg Angela, M .; Biewener, Andrew A. (2010). "Güvercinde kalkış ve iniş uçuşunun kanat ve vücut kinematiği (Columba livia)". Deneysel Biyoloji Dergisi. 213 (10): 1651–1658. doi:10.1242 / jeb.038109. PMID  20435815.CS1 Maint: yazar parametresini kullanır (bağlantı)
  10. ^ a b c d e f Cheng, X; Güneş, M. (2016). "Uçan küçük bir böcekte kanat kinematik ölçümü ve aerodinamik". Bilimsel Raporlar. 6: 25706. Bibcode:2016NatSR ... 625706C. doi:10.1038 / srep25706. PMC  4863373. PMID  27168523.CS1 Maint: yazar parametresini kullanır (bağlantı)
  11. ^ a b c Fry, S. N .; Sayaman R; Dickinson, M.H. (2005). "Uçan uçuşun aerodinamiği Meyve sineği". Deneysel Biyoloji Dergisi. 208 (12): 2303–2318. doi:10.1242 / jeb.01612. PMID  15939772.CS1 Maint: yazar parametresini kullanır (bağlantı)
  12. ^ a b Ruppel, G. (1989). "Odanata'nın Simetrik Uçuş Manevralarının Kinematik Analizi" (PDF). Deneysel Biyoloji Dergisi. 144: 13–42.
  13. ^ a b Fontaine, E. I .; Zabala, F .; Dickinson M. H .; Burdick, J.W. (2009). "Uçuş başlangıcı sırasında kanat ve vücut hareketi Meyve sineği otomatik görsel izleme ile ortaya çıktı ". Deneysel Biyoloji Dergisi. 212 (9): 1307–23. doi:10.1242 / jeb.025379. PMID  19376952.CS1 Maint: yazar parametresini kullanır (bağlantı)
  14. ^ a b Birch, J. M .; Dickson, W. B .; Dickinson, M.H. (2004). "Yüksek ve düşük Reynolds sayılarında kanat çırpma üzerindeki ön kenar girdabının üretimini ve akış yapısını zorla". Deneysel Biyoloji Dergisi. 207 (7): 1063–1072. doi:10.1242 / jeb.00848. PMID  14978049.CS1 Maint: yazar parametresini kullanır (bağlantı)
  15. ^ Taylor, C. Richard; Schmidt-Nielsen, Knut; Raab, J.L. (1970). "Memelilerde vücut büyüklüğüne göre enerji maliyetinin ölçeklendirilmesi". Amerikan Fizyoloji Dergisi. 219 (4): 1104–1107. doi:10.1152 / ajplegacy.1970.219.4.1104. PMID  5459475.
  16. ^ Garland Jr., Theodore (1984). "Bir kertenkelede lokomotori performansının fizyolojik ilişkileri: allometrik bir yaklaşım" (PDF). Amerikan Fizyoloji Dergisi. 247 (5): R806 – R815. doi:10.1152 / ajpregu.1984.247.5.r806. PMID  6238543.
  17. ^ Meek, Thomas H .; Lonquich, Brian P .; Hannon, Robert M .; Garland Jr., Theodore (2009). "Yüksek gönüllü tekerlek koşusu için seçici olarak yetiştirilmiş farelerin dayanıklılık kapasitesi" (PDF). Deneysel Biyoloji Dergisi. 212 (18): 2908–2917. doi:10.1242 / jeb.028886. PMID  19717672. S2CID  127701.
  18. ^ Huey, Raymond B .; Hertz, Paul E. (1982). "Vücut büyüklüğünün ve eğimin kertenkelenin sprint hızı üzerindeki etkileri (Stellio (Agama) Stellio)" (PDF). Deneysel Biyoloji Dergisi. 97: 401–409.
  19. ^ Huey, Raymond B .; Hertz, Paul E. (1984). "Vücut büyüklüğünün ve eğimin bir kertenkelenin ivmesine etkisi (Stellio stellio)" (PDF). Deneysel Biyoloji Dergisi. 110: 113–123.
  20. ^ a b Mathis, Alexander; Mamidanna, Pranav; Cury, Kevin M .; Abe, Tayga; Murthy, Venkatesh N .; Mathis, Mackenzie Weygandt; Bethge, Matthias (Eylül 2018). "DeepLabCut: Derin öğrenme ile kullanıcı tanımlı vücut bölümlerinin işaretsiz poz tahmini". Doğa Sinirbilim. 21 (9): 1281–1289. doi:10.1038 / s41593-018-0209-y. ISSN  1097-6256.
  21. ^ a b Xu, Tong (Ekim 2019). "İşaretsiz 3D İnsan Hareketi Yakalamada Tek Görünüm ve Çoklu Görünüm Yöntemleri". Journal of Physics: Konferans Serisi. 1335: 012022. doi:10.1088/1742-6596/1335/1/012022. ISSN  1742-6588.