UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE BIOCIÊNCIAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOBIOLOGIA Avaliação CAPES 6
THALLES DA SILVA PINTO
COMPLEXIDADE AMBIENTAL: EFEITOS NA APRENDIZAGEM E AGRESSIVIDADE DO PEIXE-DONZELA (Stegastes fuscus)
NATAL – RIO GRANDE DO NORTE 2019
THALLES DA SILVA PINTO
COMPLEXIDADE AMBIENTAL: EFEITOS NA APRENDIZAGEM E AGRESSIVIDADE DO PEIXE-DONZELA (Stegastes fuscus)
DEFESA DA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO APRESENTADA AO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PSICOBIOLOGIA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE,
COMO REQUISITO PARA A
OBTENÇÃO DO TÍTULO DE MESTRE EM PSICOBIOLOGIA (ÁREA: ESTUDOS DO COMPORTAMENTO).
Orientadora:
Profa. Dra. Ana Carolina Luchiari
NATAL 2019
Pinto, Thalles da Silva.
Complexidade ambiental: efeitos na aprendizagem e
agressividade do Peixe-donzela (Stegastes fuscus) / Thalles da Silva Pinto. - 2019.
84 f.: il.
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Biociências, Programa de Pós-Graduação em Psicobiologia, Natal, RN, 2019.
Orientadora: Profa. Dra. Ana Carolina Luchiari.
1. Aquecimento global - Dissertação. 2. Enriquecimento ambienta l- Dissertação. 3. Peixe-donzela - Dissertação. I. Luchiari, Ana Carolina. II. Título.
RN/UF/BCZM CDU 551.58
Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN Sistema de Bibliotecas - SISBI
Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Central Zila Mamede
COMPLEXIDADE AMBIENTAL: EFEITOS NA APRENDIZAGEM E AGRESSIVIDADE DO PEIXE-DONZELA (Stegastes fuscus)
THALLES DA SILVA PINTO
Natal, 25 de Março de 2019.
Banca Avaliadora
Profª Dra. Ana Carolina Luchiari
Departamento de Fisiologia e Comportamento – UFRN Orientadora
Dr. Antoine Leduc
Departamento de Oceanografia e Limnologia – UFRN Membro Interno
Prof. Dr. Carlos E. R. Duarte Alencar
Departamento de Ciências Biológica – UERN Membro Externo
AGRADECIMENTOS
À entidade, ser, energia ou seja lá “o que” e “como” for que coordena e equilibra todo esse mundo vivo. “Isso ou Esse” que de alguma maneira me conduziu e me permitiu um pouco mais de compreensão sobre esse mundo.
Aos meus pais, que além de todo o cuidado ao longo da vida, estão sempre apoiando minhas ideias ou curiosidades biológicas, me incentivando a continuar seguindo em frente e apesar de qualquer dificuldade não medem esforços para me ver bem.
À Rivi, minha companheira, por ter paciência, compreender minhas ausências, me apoiar e por conseguir me fazer esquecer um pouquinho o mundo acadêmico quando eu realmente preciso viver um pouco fora da bolha, foi ralado mas saiu!
À minha orientadora Ana Carolina Luchiari, por ser a pesquisadora mais atenciosa e compreensiva que já conheci. Obrigado por ter me recebido tão bem, ter tido paciência, humildade e compreensão sem igual com o “menino da geologia” que chegou de paraquedas.
À May, também conhecida como mãe-científica haha. Obrigado por todo o ensinamento, toda a paciência, por compartilhar território e por dedicar tanta energia, tempo e sentimento à pesquisa. A Jéssica-donzelinha-cria-sala1 por todo apoio seja em campo (dessspaaaacittoooo) ou em experimento, vai dar certo demais! A Luli por toda ajuda e apoio. Essa galera salgada ainda vai dominar o mundo (ou pelo menos a Oceania né?! Hahaha)
A toda galera do Fishlab por todas as sessões de almoço-terapia, todas as sessões de aniversário surpresa, Hallowfishs, confras de São João ou de amigo secreto (Valeu helô!!!) que unem cada vez mais esse lab. Não há progresso com desunião!
RESUMO GERAL
O peixe donzela (Stegastes fuscus) é um peixe recifal endêmico do Brasil que ocorre desde a costa do RN até SC. Essa espécie apresenta forte comportamento agonístico ao defender seu território contra animais intra e interespecíficos que transitem ou que compitam por seus recursos, sendo considerada uma “espécie-chave” nos recifes em que ocorre. S. fuscus exerce forte papel na regulação das relações agonísticas entre as diversas espécies que compõem a comunidade recifal. Devido ao alto impacto antropogênico os ambientes recifais tem sido modificados em termos de temperatura, pH, oxigênio e complexidade estrutural. Pesquisas que relacionem mudanças na temperatura e estrutura do habitat dos animais, com alterações comportamentais e de aprendizagem podem auxiliar na compreensão das consequências ecológicas desses impactos e sugerir alternativas mais eficazes de conservação. Este estudo pretendeu compreender melhor como as mudanças climáticas globais podem influenciar mudanças na agressividade, territorialidade e aprendizagem de S. fuscus. O objetivo do trabalho foi testar se a complexidade ambiental e a temperatura da água influenciam na aprendizagem e agressividade de S. fuscus. Todos os animais foram coletados na praia de Pirambúzios, transferidos para o laboratório e colocados em aquários estoque. Para o experimento 1, os animais foram divididos em: Grupo “EE” (n=11) habitat constituído por um aquário com fundo e paredes cobertas com adesivo de substrato de cascalho, abrigo e planta artificial e grupo “BE” (n=09) habitat constituído por um aquário sem itens adicionais. Após 34 dias nessas condições, foram quantificados: tempo de permanência e latência para atingir área alvo. Para o experimento 2, além dos níveis de complexidade, houve também um regime de temperatura, da seguinte forma: Grupo “28B” (n=09) habitat não-enriquecido a 28ºC, grupo “28C” (n=12), habitat não-enriquecido a 28ºC, grupo “34B” (n=09) habitat não-enriquecido a 34ºC e grupo “34C” (n=06) habitat enriquecido a 34ºC. Após um período de 30 dias sob essas condições, os animais foram submetidos ao teste do espelho, sendo filmados antes (5min) e após (5min) de exposição ao espelho e sendo verificadas a velocidade de locomoção, tempo em freezing, tempo de permanência nos quadrantes e frequência de ocorrência de displays agonísticos nos dois momentos. Nossos resultados sugerem que, em um cenário futuro, S. fuscus terão maiores custos energéticos ocasionados não só pelo aumento da temperatura, mas também por mudanças fisiológicas e em seu padrão comportamental.
Palavras-chave: Aprendizagem espaço-temporal; Aquecimento global; Enriquecimento
ABSTRACT
Dusky damselfish (Stegastes fuscus) is a endemic reef fish from Brazil that occurs at coast of the RN until SC. This species presents a agonistic behavior in defending your territory against intra and interspecific animals that transit or compete for resources, being considered a "key-specie" in the reefs in which occurs. S. fuscus plays a important role in regulating the agonistic relationships among the various species that make up reef community. Due to the high anthropogenic impact the reef environments have been modified in terms of temperature, pH, oxygen and structural complexity. Research that relates changes in temperature and habitat structure of animals with behavioral and learning alterations can help to understanding ecological consequences of these impacts and suggest more effective conservation alternatives. This study aimed to better understanding how global climate change can influence changes in the agressiveness, territoriality and learning of S. fuscus. The objective of this work was to test if the environmental complexity and water temperature influence the learning and aggressiveness of S. fuscus. All animals were collected on Pirambúzios Beach, transferred to the laboratory and placed in stock tanks. For experiment 1, animals were divided into: EE group (n=11) habitat consisting of an tank with bottom and walls covered with gravel substrate adhesive, shelter and artificial plant and group "BE" (n=09) habitat consisting of an tank without additional items. After 34 days under these conditions, time spent in each area and latency to reach the target area were quantified. For experiment 2, beyond to the complexity levels, there was also a temperature regime, as follows: Group "28B" (n=09) barren habitat at 28ºC, "28C" group (n=12), complex habitat at 28°C, group "34B" (n=09) barren habitat at 34°C and group "34C" (n=06) complex habitat at 34°C. After 30 days under these conditions, animals were submitted to mirror test, being filmed before (5min) and after (5min) exposure to the mirror, being verified swimming velocity, immobility time, time spent in each quadrants and frequency of agonistic displays in the two moments. Our results suggest that, in a future scenario, S. fuscus will have higher energetic costs caused not only by increase of temperature but also by physiological changes and its behavioral pattern.
Keywords: Aggressiveness; Damselfish; Environmental enrichment; Global warming;
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO GERAL ... 8
1.1 Espécie foco do estudo ... 8
1.2 Comportamento agonístico e territorialidade ... 9
1.3 Aquecimento global e ecossistemas recifais ... 12
1.4 Aprendizagem e memória ... 13
2. OBJETIVOS ... 16
2.1 Objetivo geral ... 16
2.2 Objetivos específicos ... 16
3. ARTIGO 1 – Time and space orientation in damselfish ... 17
3.1 Abstract ... 17
3.2 Introduction ... 18
3.3 Materials and methods ... 20
3.3.1 Animals collection and housing ... 20
3.3.2 Experimental design ... 21
3.3.3 Statistical analysis ... 23
3.4 Results ... 23
3.5 Discussion ... 25
3.6 References ... 29
4. ARTIGO 2 – Damselfish faces climate changes ... 38
4.1 Abstract ... 38
4.2 Introduction ... 39
4.3 Materials and methods ... 43
4.3.1 Animals sampling and holding conditions ... 43
4.3.2 Behavioral tests ... 44 4.3.3 Statistical analysis ... 46 4.4 Results ... 47 3.4.1 Effects on mobility ... 47 3.4.2 Effects on agressivity ... 47 3.4.3 Effects on behavior ... 48 4.5 Discussion ... 48 4.6 References ... 54 5. CONCLUSÃO GERAL ... 72 6. REFERÊNCIAS GERAIS ... 73 7. ANEXOS ... 81
8
INTRODUÇÃO GERAL
Espécie foco do estudo
O peixe donzela faz parte da família Pomacentridae, composta por 411 espécies divididas em 29 gêneros (Eschmeyer & Fong, 2017). No Brasil, das 13 espécies representativas de Pomacentrídeos, 6 fazem parte do gênero Stegastes e todas elas são endêmicas da costa brasileira (Allen, 1991; Gasparini, De Moura, & Sazima, 1999). A espécie foco deste estudo, Stegastes fuscus, ocorre desde a costa do estado do Rio Grande do Norte até Santa Catarina, costumando ocupar recifes costeiros de baixa profundidade (até 8m de profundidade). Podem atingir até 15cm de comprimento (Garcia-Júnior, Mendes, Sampaio, & Lins, 2010). Este animal apresenta coloração diversificada entre dois estágios da vida: Na fase juvenil apresenta cores roxo-azuladas bem chamativas na região da cabeça, ventre e cauda, já na fase adulta passa a apresentar o corpo quase totalmente marrom claro com a cauda parcialmente translúcida (Ferreira, Jose Eduardo, Coutinho, & Peret, 1998). S. fuscus pode, ainda, apresentar coloração variada (Souza, Ilarri, Medeiros, Sampaio, & Floeter, 2011) na fase reprodutiva, especialmente em épocas de desova (Canan, 2007).
O hábito alimentar dos Pomacentrídeos é diversificado, embora boa parte dos animais seja considerada herbívora (Choat, 1991). Alguns trabalhos com conteúdo estomacal de S. fuscus identificaram que a espécie apresenta um dos pHs estomacais mais ácidos entre os peixes herbívoros e registraram que 78% dos itens alimentares encontrados são de origem vegetal (Osório, Rosa, & Cabral, 2006). Acredita-se que o baixo pH seja uma vantagem adaptativa que lhes permita digerir algas de baixo potencial nutritivo (Feitosa, Concentino, Teixeira, & Ferreira, 2012; Vares, 2015). São escassas as informações a respeito das motivações ou vantagens da ingestão de até 20% de material não-vegetal.
Embora o Brasil apresente ictiofauna recifal empobrecida devido a fatores históricos e biogeográficos (Floeter et al., 2008), nossos ecossistemas recifais ainda apresentam considerável diversidade funcional e boa qualidade de serviços ecológicos (Bellwood, Hughes, Folke, & Nyström, 2004; Martins, Arenas, Neto, & Jenkins, 2012; Mouillot et al., 2014). Peixes territoriais, como S. fuscus, são organismos importantes nesses ambientes, pois exercem papel crucial como reguladores das relações entre algas e corais (Burkholder, Heithaus, Fourqurean, Wirsing, & Dill, 2013). S. fuscus é abundante
9 nos recifes onde são encontrados (Morais, Ferreira, & Floeter, 2017). Ferreira et al. (1998) observaram que indivíduos do gênero Stegastes podem compor cerca de 20% da abundância relativa de peixes em alguns recifes nordestinos, e podem vir a ocupar até 80% da superfície recifal nos territórios em que ocorrem. Uma de suas características marcantes é o comportamento territorial bem definido, com elevado investimento agonístico em defesa do território contra animais intra e interespecíficos que transitem ou que compitam por seus recursos. Neste sentido, são considerados “espécies-chave” nos recifes em que se encontram, pois são capazes de mediar relações de competição na comunidade recifal, regulando a diversidade de algas, zonação de corais e pequenos invertebrados, além de estruturar a comunidade bentônica dentro de seus territórios (Ceccarelli, Jones, & McCook, 2001; Ceccarelli D. M, 2007; Ferreira et al., 1998).
Tendo em vista a evidente importância ecológica de S. fuscus, esta espécie tem sido usada em estudos com foco na caracterização comportamental (Aued, 2012; Mattos, 2016; Silveira, 2015) e dinâmica trófica dos ecossistemas recifais (Menegatti & Vescovi, 2003). Boa parte desses estudos é desenvolvido com o intuito de investigar a relação da territorialidade e agressividade da espécie com fatores como disponibilidade de alimento, hierarquia social e desenvolvimento cognitivo (Aued, 2012; Pacheco, 2008; Pike, Kendal, Rendell, & Laland, 2010; Silveira, 2015; Vares, 2015). Entretanto, com as mudança nos ecossistemas recifais provocadas pelo aquecimento dos mares e pela degradação dos recifes que tem se intensificado nos últimos anos (Nepote, Bianchi, Chiantore, Morri, & Montefalcone, 2016; Smith et al., 2016), a disponibilidade de território e alimento para espécies recifais tem sido ameaçada e, desta forma, a sobrevivência de algumas espécies depende de mudanças comportamentais significativas, que podem abranger desde alterações fisiológicas (Nilsson, Östlund-Nilsson, & Munday, 2010) e comportamentais até hábitos alimentares. Tais fatores ambientais impõem pressão que pode ameaçar a manutenção de espécies chave como S. fuscus. Neste sentido, é importante avaliar como o aquecimento global e as mudanças na estrutura física e ecológica dos recifes podem influenciar o comportamento e a aprendizagem do animal.
Comportamento agonístico e territorialidade
Entende-se como comportamento agonístico a relação social entre indivíduos que envolva confronto, podendo incluir não apenas o comportamento agressivo de luta direta com embate físico como também formas de exibição, fuga ou submissão (Barrows, 2001). O agonismo surge em diversos contextos de competição, dentre eles, competição
10 por recurso alimentar ou territorial. Muitas vezes, este comportamento envolve a apresentação de displays de ameaça em que não há necessidade de luta de fato, ou seja, sinalizações de dominância e poder agressivo indicam o provável resultado da disputa e o embate físico não acontece (Yuying, Ryan, & Wolf, 2007).
A maior parte do comportamento agressivo está relacionada à aquisição e manutenção de recursos (e.g. alimento, parceiros sexuais, área para cópula ou nidificação) dentre os quais o território é relevante (Geange & Stier, 2009). A defesa territorial compreende todos os comportamentos que visem a proteção de uma área determinada. Animais territoriais costumam defender áreas que possuem recursos de elevada importância como ninhos, tocas e alimento (Ceccarelli, 2007; Ceccarelli et al., 2001; Gobler et al., 2006). A disputa territorial geralmente tem início com displays apresentados de forma visual, auditiva ou olfativa (Almeida, Gonçalves-de-Freitas, Lopes, & Oliveira, 2014; Oliveira, Almada, & Canario, 1996; Oliveira, Lopes, Carneiro, & Canário, 2001) que sinalizam ao oponente o potencial agonístico do possuidor do território. A importância dos displays é poupar energia e evitar danos físicos aos embatentes, no entanto, a disputa pode escalar e uma série de embates diretos acontecem até a determinação de um vencedor (Barreto et al., 2009). Para os animais territoriais - como S. fuscus, esses encontros têm importância ecológica, pois é através deles que ocorre a delimitação de áreas de nidificação, refúgio e forrageio (Hirschenhauser, Taborsky, Oliveira, Canàrio, & Oliveira, 2004), permitindo assim que indivíduos intraespecíficos e interespecíficos coexistam e coabitem o mesmo ecossistema (Adams, 2001).
Diversos fatores influenciam na escolha da área e no tamanho do território a ser defendido, entre eles estão disponibilidade de alimentos (Jones, Santana, McCook, & McCormick, 2006), presença ou ausência de competidores (Robertson, 1996), presença de predadores (Coleman & Wilson, 1996), proteção para a prole (Grant, 1997) e presença de refúgios/abrigos (Adams, 2001). Sendo assim, a defesa de determinada área é um processo que está relacionado aos custos e benefícios (trade-off) associados a essa área. Podemos citar como exemplo de custo o tempo gasto em interações agonísticas para afugentar outros animais que ameacem o território, e como benefícios o acesso fácil e rápido a alimento e abrigo que a área oferece (Barneche et al., 2009; Booth & Beretta, 2002).
Sartor (2015) alega que boa parte das espécies de peixes recifais apresenta ciclo de vida envolvendo fase pelágica (i. e. larvas dispersas na coluna d’agua), fase de
11 assentamento – na qual as larvas se “fixam” a um ambiente recifal determinado - e uma fase de recrutamento (i.e. os indivíduos passam a efetivamente fazer parte da população local). A fase de recrutamento é tida como a mais importante na dinâmica populacional dos peixes recifais, pois o recrutamento é o principal responsável pelo reabastecimento das populações adultas (Mark & Syms, 2006). É nessa fase que recrutas de diversas espécies territoriais começam a definir seus territórios, e a escolha desse território envolve tanto fatores bióticos quanto abióticos. Alguns exemplos desses fatores são a profundidade (Jones, 1986), complexidade do habitat (Pacheco, 2008), disponibilidade de alimento (Grant, 1997) e abundância de intraespecíficos e heteroespecíficos (Booth & Beretta, 2002; Dixon et al., 2015).
Inicialmente acreditava-se que a variação na intensidade do processo de recrutamento era imprevisível (Eckert, 1984; Sale, Doherty, Eckert, Douglas, & Ferrell, 1984), entretanto, atualmente já é reconhecida a existência de padrões nesse processo (Ault & Johnson, 1998; Doherty & Fowler, 1994; Mark & Syms, 2006; Tolimieri, 1998). Dentre os diversos fatores que regem esse complexo processo sabe-se que a seleção e uso de micro-habitats pelos recrutas é um fator importante (Ault & Johnson, 1998; Tolimieri, 1995). O tamanho e distribuição do território de um peixe podem variar ao longo do tempo e espaço, podendo haver momentos em que ocorre maior e menor sobreposição de territórios (Eurich, McCormick, & Jones, 2018). O tamanho ótimo de território varia de acordo com uma série de fatores, entre eles: grau de complexidade estrutural do habitat, diversidade de espécies presentes na vizinhança, presença/ausência de competidores e a disponibilidade de alimento (Grant, 1997; Jones et al., 2006). No entanto, pouco se sabe sobre os fatores que regulam a escolha e a partilha territorial dos animais ao longo de suas vidas (Cheney & Côté, 2003).
Aued (2012) e Silveira (2015) desenvolveram estudos sobre o tamanho do território de S. fuscus nas regiões de Pirangi e Maracajaú no estado do Rio Grande do Norte. Os dados encontrados indicam que o tamanho de território desses animais varia bastante ao longo da costa. Tal variabilidade parece dar-se principalmente pelas diferenças na estrutura do habitat entre os diversos recifes amostrados. Aparentemente, em recifes com maior complexidade estrutural os animais tendem a ocupar territórios menores, enquanto em ambientes com menor complexidade os peixes necessitam defender terrenos maiores para manterem o trade-off positivo. Estudos abordando a territorialidade em S. fuscus ajudam a entender a dinâmica trófica e a estrutura das
12 comunidades recifais em que a espécie está presente (Eurich et al., 2018). Por exemplo, o consumo moderado de algas nos territórios formados por S. fuscus faz com que algumas espécies de algas permaneçam em estágio intermediário de sucessão ecológica, impedindo que os recursos primários fiquem escassos. Estudos que possam auxiliar no entendimento de como fatores bióticos, abióticos e derivados da interferência humana (i. e. aquecimento global e degradação de recifes) podem interferir na agressividade de S. fuscus são relevantes tanto para a conservação imediata da espécie como no entendimento dos desdobramentos que a presença ou ausência de S. fuscus possam causar.
Aquecimento global e ecossistemas recifais
Os ambientes recifais são reconhecidos por sua alta diversidade de espécies, estrutura tridimensional complexa (i.e. presença de diversas formas de habitat) e por serem locais de forte apelo turístico (Spalding, Ravilious, & Green, 2002). Na maioria das vezes, esses ambientes são áreas de fácil acesso, havendo uma elevada influência antrópica. Atualmente, alguns dos maiores riscos aos ambientes recifais são a elevação dos níveis de CO₂, o aquecimento global e a acidificação dos oceanos (Ferrari et al., 2012; Munday et al., 2013; Nadler, Killen, McCormick, Watson, & Munday, 2016). Vários estudos apontam que as mudanças climáticas são possíveis mecanismos causadores de desequilíbrio a esses ecossistemas (Eurich et al., 2018; Miller, Kroon, Metcalfe, & Munday, 2015; Smale et al., 2019).
Em linhas gerais, os ecossistemas recifais evoluíram sob condições ambientais relativamente estáveis ao longo dos séculos. Entretanto, nas últimas décadas as mudanças climáticas globais têm ocorrido num ritmo acima do esperado (McCormick, Watson, & Munday, 2013). À medida que as concentrações de dióxido de carbono atmosférico aumentam, parte dele é absorvido pelos oceanos, fazendo com que o pH diminua e assim se inicie o processo de acifidicação dos oceanos (McCormick et al., 2013; Welch & Munday, 2016). Esses altos níveis de CO₂ que levam ao processo de acidificação promovem diversos efeitos negativos em uma série de processos biológicos importantes, dentre os quais destacamos o branqueamento de corais e as alterações metabólicas (Hughes et al., 2017). O branqueamento de corais é um fenômeno que ocorre quando, devido a ondas de calor, a relação simbiótica entre os corais e suas zooxantelas é interrompida. Isso faz com que os corais percam sua cor e se tornem vulneráveis. Já do ponto de vista metabólico, as mudanças climáticas afetam os habitantes do recife de diferentes maneiras. Para os peixes, a temperatura é um fator importante no equilíbrio da
13 capacidade respiratória. Quanto maior for a temperatura, menor será a disponibilidade de oxigênio dissolvido e maior será o gasto energético do animal, de modo que a relação entre máxima captação de oxigênio e aumento das atividades metabólicas será elevada. Nilsson e colaboradores (2009) demonstraram que existem fortes diferenças de tolerância térmica entre famílias de peixes-recifais, de modo que esse aumento já levou algumas populações de regiões polares e temperadas ao colapso (Pörtner & Knust, 2007).
Wilsson (2006), alerta que na atualidade, existem vários tipos de distúrbios que tem ocasionado a degradação dos ambientes recifais e essa degradação tem ocorrido tanto por forças da natureza quanto por ações humanas, de modo que, ao mesmo tempo tem se tornado cada vez mais difícil distinguir se os agentes causadores são de origem “natural” ou ocasionados por mecanismos antropogênicos (Gardiner, Munday, & Nilsson, 2010; Kok, Graham, & Hoogenboom, 2016). Nesse sentido, é cada vez mais importante que se compreenda quais as consequências desses distúrbios no metabolismo e no comportamento dos peixes-recifais, a fim de que evitemos consequências no equilíbrio ecológico desses ecossistemas.
Aprendizagem e memória
Tendo em vista o conjunto de mudanças cíclicas as quais os peixes são expostos diariamente, ser capaz de usar informações como intensidade da luz solar, fase lunar, amplitude de maré, temperatura ou turbidez da água para tomar decisões (Mulder, Gerkema, & Van der Zee, 2013; Siebeck, Litherland, & Wallis, 2009; Takeuchi et al., 2018) e se antecipar espaço-temporalmente a determinados eventos se faz importante. Habituar-se a essas mudanças permite aos peixes tomar decisões quanto a questões como: “Onde e quando procurar comida?”, “Armazenar ou consumir recursos?”, “Copular ou alimentar-se?” ou mesmo “Lutar ou fugir?”.
A aprendizagem é fundamental na aquisição de novos conhecimentos, habilidades e comportamentos. Vários estudos abordam aprendizagem e memória em peixes (Atherton & McCormick, 2015; Braubach, Wood, Gadbois, Fine, & Croll, 2009; Chacon & Luchiari, 2014; Kareklas, Elwood, & Holland, 2017; Odling-Smee, Boughman, & Braithwaite, 2008). Os mais bem estabelecidos focam o condicionamento clássico (Woodard & Bitterman, 1973). Esse tipo de abordagem aplica-se a diversos sistemas de aprendizagem e a diversas espécies, em geral são sistemas que incluem estímulos (apetitivos ou aversivos) e a relação temporal entre esses (Ingraham, Anderson, Hurd, & Hamilton, 2016; Moura, Lima, Silveira, Miguel, & Luchiari, 2017; Reebs, 1993).
14 No contexto dos ambientes recifais, os animais podem usar pistas ambientais para tomar decisões e se antecipar espaço-temporalmente a determinados eventos. Entretanto essa aprendizagem ocorre não apenas a partir de pistas ambientais, ela pode ocorrer também a partir de experiências do próprio animal ou a partir da observação de co-específicos (aprendizagem social)( Healy, Bacon, Haggis, Harris, & Kelley, 2009; Shettleworth, 2001). Alguns tipos de aprendizagem, como reconhecimento de predadores (Ferrari et al., 2012; Munday, McCormick, & Nilsson, 2012), são mais custosas, pois nesse caso, uma única experiência de contato direto pode ser fatal. Assim, o reconhecimento de predadores é muitas vezes inato (Lecchini, Peyrusse, Lanyon, & Lecellier, 2014; Sun et al., 2016).
A aprendizagem também pode estar atrelada à maneira pela qual os animais exploram o ambiente que os cerca. Por exemplo, peixes criados em cativeiro, geralmente apresentam repertório comportamental mais reduzido e menor flexibilidade comportamental do que peixes selvagens, isso parece estar relacionado a estimulação sensorial (Salvanes et al., 2013). Estudos tem demonstrado que animais criados em condições de enriquecimento ambiental (i. e. ambientes incrementados com objetos ou estruturas tridimensionais que permitam algum tipo de manipulação ou estimulação sensorial pelo animal) apresentam cérebros com maior plasticidade sináptica e favorecimento à neurogênese (Braithwaite & Salvanes, 2005; Strand et al., 2010). Acredita-se que o cérebro desses animais passe por mudanças estruturais e neurofisiológicas que propiciam diferenças nos fenótipos comportamentais (Rossi et al., 2006).
Acredita-se que a diversidade de estímulos sensoriais pode ter sido uma pressão seletiva para os habitantes de ambientes recifais, pois a diversidade de pistas, cores e formas acabam sendo utilizados como sinalizadores (Avdesh et al., 2010; Siebeck et al., 2009). Informações sobre obtenção de alimento ou estabelecimento de rotas de migração e fuga são formas de aprendizagem que implicam experiência prévia dos indivíduos (Blackiston, Briscoe, & Weiss, 2011; Shettleworth, 2001; Silveira, Oliveira, & Luchiari, 2015).
A aprendizagem espaço temporal (também conhecido pela sigla “TPL” de Time-Place-Learning) consiste em um tipo de aprendizagem em que o animal associa determinados locais com determinados eventos biológicos em horários específicos do dia (Widman, Gordon, & Timberlake, 2000). Estudos abordando formas derivadas de
15 aprendizagem – como o TPL – em espécies recifais são inexistentes. O contexto ambiental ao qual S. fuscus está inserida (e.g. variação diária de marés, condições de visibilidade, temperatura e salinidade oscilando consideravelmente ao longo do dia), indica que esses diversos sinais podem ser utilizados como marcapassos para situações fisiológicas em específico ao longo de determinado tempo e em determinado espaço, possibilitando a ocorrência de TPL.
Pesquisas que relacionem mudanças na temperatura e na estrutura do habitat dos animais, com alterações comportamentais e de aprendizagem podem auxiliar na compreensão das consequências ecológicas desses impactos e sugerir alternativas mais eficazes de conservação. Assim, este estudo pretendeu compreender melhor de que forma as mudanças climáticas globais podem influenciar mudanças na agressividade, territorialidade e aprendizagem de S. fuscus. O foco do trabalho foram as alterações no perfil agonístico e na aprendizagem apresentados pela espécie.
16
COMPLEXIDADE AMBIENTAL: EFEITOS NA APRENDIZAGEM E
AGRESSIVIDADE DO PEIXE-DONZELA (Stegastes fuscus)
OBJETIVOS
Objetivo geral
✓ Testar se a complexidade ambiental e o aumento de temperatura da água influenciam na aprendizagem e agressividade do peixe-donzela (S. fuscus).
Objetivos específicos
✓ Testar se há aprendizagem espaço-temporal no peixe-donzela.
✓ Identificar se o nível de complexidade estrutural do habitat afeta a aprendizagem associativa e espacial do peixe-donzela.
✓ Verificar se a temperatura da água modifica o padrão de locomoção e o perfil agonístico do peixe-donzela.
✓ Verificar se mudanças no nível de complexidade estrutural do habitat alteram os padrões de locomoção e agonismo do peixe-donzela.
17
Artigo 1: A ser submetido para publicação na revista “Behavioural Processes”
Time and space orientation in damselfish: the role of environmental enrichment
Thalles Silva-Pinto, Mayara M Silveira, Jessica Ferreira-Souza, Ana L Moreira, Ana C Luchiari*
Departamento de Fisiologia e Comportamento, Centro de Biociências, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Brazil
*Corresponding authors: Departamento de Fisiologia e Comportamento, Centro de
Biociências, UFRN, 59078-970 Natal, RN, Brazil. Phone: +55 84 32153409, Fax: +55 84 32119206, E-mail: analuchiari@yahoo.com.br
Abstract
Animals learn about the environment based on regularity of the events occurrence. The activities cyclicity generally occur at the same times and locations and favors predictability of relevant biological events. Ambient quality may affect the animal’s ability to learn, since it interferes on animals homeostasis and natural behavior expression. In this way, environmental enrichment (EE) may improve the quality of physical surrounding and mimicry natural environmental structure in order to allow animals to develop natural and species specific behaviors. Here, we evaluated the effects of EE on the learning performance of the Dusky damselfish (Stegastes fuscus) brought from the wild to laboratory conditions. Damselfish were held in EE or in Barren Environment (BE) for 34 days and trained for time (morning vs. afternoon) and place (tank area) associative learning with visual cues (conditioned stimulus) and food (unconditioned stimulus). Then, fish were tested to time-place learning (TPL) with objects and without objects (spatial orientation). Fish showed time dependent learning: EE fish showed associative learning
18 only for the afternoon period but decreased orientation without the visual cue; BE fish showed associative learning only for the morning period but completely lost orientation without visual cues. Moreover, cues for orientation decreased latency to reach the reward area for the BE fish. Our findings suggest that EE favors spatial and associative learning in damselfish, however, the protocol used in our study did not show damselfish ability to TPL.
Key words: Time-place learning; Reef fish; Environmental structure; Landmarks; Visual
cues; Stegastes fuscus
1. Introduction
Animals present different strategies to navigate in the environment. Some species use allocentric cues to guide them (beacon), others use allocentric and egocentric spatial processing, while others may learn sequences of cues or even learn the relation between spatial and temporal cues. Knowing where and when to avoid a predator or access some important resource brings several benefits, thus, many animals organize their daily activities, including foraging, avoiding predators, resting and so on, by associating different places at different times of the day, a phenomenon named time-place learning (TPL).
Time-place learning has been shown in different species, as insects (Breed et al., 2002), birds (Wilkie et al., 1996), rats (Pizzo and Crystal, 2007; Thorpe and Wilkie, 2002; Widman et al., 2000), and fish (Barreto et al., 2009; Gómez-Laplaza and Morgan, 2005; Moura and Luchiari, 2016; Reebs, 1999, 1996). For this type of learning to occur, it is required that the animal experience some relevant biological event in a specific time of the day and in a specific place (Brännäs, 2014; Mistlberger, 1994; Reebs, 1996).
19 Therefore, it can associate time and space to a fact: food availability, predator presence, social stimulus, etc.
An important point to be considered for animals that present TPL is the stability of the ambient, i. e. animals that evolved in very stable places, where no modifications are perceived along the days, usually fail to show TPL. On the contrary, rockpools and shallow coastal regions are areas that present high circadian and seasonal variation, marked by tide, temperature, salinity and luminosity fluctuation. These elements rhythmic changes are suggested as mechanisms for TPL (Reebs, 1996). Thus, fish that inhabit these areas are expected to show TPL, as the Dusky damselfish (Stegastes fuscus). Damselfish are key species in the reefs (Ferreira et al., 1998) because it plays an essential role regulating the relationship between algae and corals (Burkholder et al., 2013; Eurich et al., 2018). In the context of the reef environments, the huge number of spatial cues may favor damselfish learning (landmarks) and usage of the cues for decision making, what may also contribute to space-temporally anticipate certain events. Predicting food availability, presence of heterospecific species, and absence or presence of predators are useful information that should be learned by previous association of the event with time and space (Blackiston et al., 2011; Silveira et al., 2015).
However, a number of studies have pointed out that global climate change (Hughes et al., 2003) along with economic/tourism overexploitation (Jackson et al., 2001; McCulloch et al., 2003) are destroying the reef environment, which is often reflected in changes in the benthic community (e. g, corals and sponges) structure that culminate in biological diversity reduction of the reef’s. This reduction ends up influencing the distribution and abundance of small reef fish species such as S. fuscus (Komyakova et al., 2018; Richardson et al., 2017). In this context, our study attempted to identify whether TPL occurs in Damselfish. Our hypothesis is that different enrichment will affect the
20 memory of the animals but both groups will present TPL. Our prediction is that Dusky damselfish kept in an enriched environment will be able to access the target zones more quickly and will stay longer in these areas than animals kept in the barren environment.
2. Material and methods
2.1 Animals collection and housing
Twenty adult dusky damselfish (S. fuscus) were collected from tidepools at Pirambúzios beach (6º03’25’’S and 35º05’53’’W), Nísia Floresta, Rio Grande do Norte state, Brazil, using a cast net (3m diameter; 10 mm mesh size), as authorized by Chico Mendes Institute for Biodiversity Conservation-ICMBio (SISBIO License Number 62318-1/2018). Following collection, fish were immediately stored in 30L tanks with external pump oxygenation, and transported to Fish Vivarium, Department of Physiology and Behavior, Federal University of Rio Grande do Norte, where fish were held into 45L stock tanks. Each fish was kept in a visually isolated tank (15L), in a closed and recirculating system (total volume 250L), in which water was kept aerated with mechanical, chemical and biological filtration, maintaining the temperature of ± 28ºC, salinity of 35ppm and light cycle was set on 12/12-light/dark.
Two groups were formed by offering different physical structure to the fish’s tank: in the Environmental Enriched (EE) condition (n=11) tank walls and bottom were covered with marine gravel wallpaper and received a hollowed brick shelter (6 x 6 x 15 cm) and plastic plant, while in the Barren Environment (BE) condition (n=09) tanks were clean of objects, glass walls were uncovered and bottom was white. Fish were held in these conditions for 34 days and then tested for learning. During this period, fish were fed twice a day ad libitum with frozen Artemia salina, blood worm preserved in saline or dried food pellets (38% protein, 4% lipids, Nutricom pet®). All animal procedures were allowed by
21 the Ethics Committee for Animal Use of the Federal University of Rio Grande do Norte (CEUA 100.012/2018).
2.2 Experimental design
The TPL experiment consisted in presenting a stimulus in different positions at different time of the day and test the animal’s ability to locate the stimulus. A 70 x 70 x 15 cm tank was virtually divided into 4 quadrants (Fig. 1), in which two quadrants were occupied by 3D objects: a green 3D triangle (Lego® block) was always paired with 2ml of Artemia salina (appetitive stimulus), and a blue 3D cube (Lego® block) was used as distractor (Fig. 1).
Experiment was divided into 3 phases: habituation (1), training (2) and testing (3), and started on the 16th day fish were in the holding conditions described above (EE or BE). Habituation (1) lasted 5 days, during which each animal was individually transferred from home tank (EE or BE condition) to the experimental tank and was free to explore it for 1 hour on the first day, 40 min on the second day, 30 min on the third day, 20 min on the fourth day, and 10 min on the fifth day. The habituation phase served to get the animals used to the experimental tank. During habituation, no objects were placed in the experimental tank. Fish were not fed during these 5 days in order to keep them motivated to the next phase. By the end of each habituation period in the experimental tank, fish was returned to its home tank (EE or BE).
Training phase (2) started on the next day and lasted 14 days (Fig. 1). During this phase, each fish was transferred from the home tank to the experimental tank for 10 min twice a day, at morning (08:00 a.m.) and afternoon (05:00 p.m.). At this stage, the objects (green triangle and blue cube) were presented at different location in the morning and afternoon, and appetitive stimulus (food) was always paired with the target object (triangle). Fish were fed only when it located the target object. In the morning period, the
22 target object was on the quadrant 1 and distractor (cube) was on the quadrant 3, in the afternoon the target was on quadrant 2 and distractor on quadrant 4 (Fig. 1). Each fish went through the total of 28 trials, 14 in the morning period and 14 in the afternoon period. By the end of each trial, fish returned to its home tank (EE or BE).
On the next day after the last training trial, the testing phase (3) took place. This phase lasted 2 days and was composed of 2 tests (morning and afternoon) with the experimental tank set as in the training phase (objects placed on quadrants) but with no food as reward, and other 2 tests (morning and afternoon) in which the experimental tank received no objects and no reward. The first 2 tests allowed the fish to find the target place at the correct time using cues (objects) while during the last 2 tests fish had to locate place at the correct time without cues.
Fish behavior during the testing phase was recorded using a hand cam (Sony DCR-SX45 Digital Video Camera Recorder) positioned 1.5m above the experimental tank. The cameras were arranged above the tanks since the first day fish entered the experimental tank (habituation phase). No objects were included or removed from the experimental room in order to avoid the inclusion/exclusion of environmental cues. At all phases fish were placed in the same initial position in the experimental tank (quadrant 1 in the morning and quadrant 4 in the afternoon). Since only 2 experimental tanks were available, the sequence of the animals’ entrance into the tank during habituation, training and testing was randomized.
Analysis of behavioural records was conducted using the ZebTrack tracking program, developed at MatLab (Pinheiro-da-Silva et al., 2017). The following parameters were assessed: time spent in each quadrant of the experimental tank, latency to reach the target area in the morning and afternoon tests on day 1 and 2, freezing time and speed while moving.
23 2.3 Statistical analysis
All data were tested to normality and homoscedasticity using Kolmogorov-Smirnov test and Levene test, respectively. Then, time spent in each area of the experimental tank was compared for the EE group and for the BE group using Repeated Measures ANOVA, followed by Student Newman Keuls post hoc test when needed. Latency to enter the target area in the morning and afternoon tests on day 1 and 2 were compared using Student t test (unpaired data) between the EE and BE groups. We also compared freezing time and speed while moving between the two groups by unpaired Student t test.
3. Results
Figure 2 shows time spent in each quadrant of the tank for the EE damselfish. In the morning period of the first test day, in which both target and distractor were presented (Figure 2a), Dusky damselfish showed statistical significance in time spent in each quadrant of the tank (RM ANOVA F3,43=13.18 p<0.001). Tukey HDS test showed that
Dusky damselfish spent more time in quadrant 2 of the tank regardless the present of the cues (p<0.05) (Fig. 2a). In the afternoon, time in each quadrant also was statistically significant (RM ANOVA F3,43=12.34 p<0.001) and Tukey HDS test indicated that Dusky
damselfish spent more time in the target area than in the other quadrants (p<0.05) (Fig. 2b). On morning of the test 2, without any visual cue available, EE Dusky damselfish spent more time in the target, quadrant 2 and distractor areas than in quadrant 4 of the tank (RM ANOVA F3,43=7.56 p<0.001, followed by Tukey HDS p<0.05) (Fig. 2c). On
the afternoon period of the test 2, same pattern was observed: Dusky damselfish time in each area was statistically significant (RM ANOVA F3,43=5.73 p=0.003) and Tukey HDS
24 showed that more time was spent in quadrant 2, target and quadrant 3 and less time in the distractor area (p<0.05) (Fig. 2d).
Figure 3 depicts time spent in the areas of the tank for Dusky damselfish from the BE. During test 1 morning period, Dusky damselfish showed statistical significance in time spent in each quadrant of the tank (RM ANOVA F3,35=4.43 p=0.01). Tukey HDS
test indicated that the fishes spent more time in the target area and quadrant 2 of the tank (p<0.05) (Fig. 3a). The afternoon period of the same test (test 1, with cues), Dusky damselfish time in each area was not significant (RM ANOVA F3,35=1.89 p=0.15) (Fig.
3b). On morning of the test 2 (without cues) Dusky damselfish time spent in the quadrants was statistically significant (RM ANOVA F3,35=11.54 p<0.001). Tukey HDS test showed
that fish stayed more in the target area than in the other quadrants (p<0.05) (Fig. 3c). For the afternoon test, Dusky damselfish time in each quadrant was not significant (RM ANOVA F3,35=0.74 p=0.54) (Fig. 3d).
The latency to enter the target area during the tests are shown in figure 4. On the morning and afternoon of the test 1 (with cues), Dusky damselfish from the EE condition took longer than Dusky damselfish from the BE to reach the target (Student t test: morning, df=15 t=2.81 p=0.01; afternoon, df=15 t=2.27 p=0.04). Student t test showed no statistical significance on test 2 latency to reach the target between the groups during the morning (df=15 t=1.67 p=0.12) and during the afternoon (df=15 t=0.76 p=0.46).
Figure 5 Shows the results for the main locomotor variables measured. For the freezing behavior (Fig. 5a) there was no statistical significance between EE and BE fish in the morning of the first day (df=18 t=1.63 p=0.12), but in the afternoon, Dusky damselfish from EE showed higher freezing than BE group (df=18 t=2.21 p=0.04). On test 2, no statistical significance was shown between groups (Student t test: morning, df=18 t=0.25 p=0.80; afternoon, df=18 t=-0.12 p= 0.90) and for the Speed while moving
25 (Fig. 5b) no statistical significance was found between EE and BE Dusky damselfish both in test 1 (Student t test: morning, df=18 t=0.18 p=0.85; afternoon, df=18 t=0.68 p=0.50) and test 2 (Student t test: morning, df=18 t=-0.10 p=0.92; afternoon, df=18 t=-0.34 p=0.73).
4. Discussion
In this study, we observed that dusky damselfish present associative learning dependent on time and based on environmental cues, in addition EE fish seems to be guided by proximal cues whereas BE fish use distal environmental elements to navigate. Contrary to what we have hypothesized, dusky damselfish did not show TPL ability, what could have happened due to short training period (14 morning and 14 afternoon trials) or to the protocol used that included changes in cues disposal between morning and afternoon trial.
Here, EE for 34 days did not confer advantages for learning the time-space task. It was expected that fish kept under EE condition would have better chances for learning because structurally enriched environments offer sensory, motor and cognitive stimulation conditions to the animals, in order to allow and facilitate presentation of natural behaviors of the species (Lazarov et al., 2005; Meshi et al., 2006; Nithianantharajah and Hannan, 2006; Tanti et al., 2013; Van Praag et al., 2000). Some of the benefits of structurally enriched environments include aspects related to the spatial orientation of animals (Binning et al., 2018). The spatial references (cues/beacons) used for territorial limits, routes and food localization, as well as the interactions of these elements with temporal changes, favor decision making and decrease the energy expenditure involved in daily activities such as foraging, avoidance of predators and territorial defense (Mccormick and Lo, 2016; Munoz and Blumstein, 2012). Although
26 neither EE nor BE fish presented TPL, fish showed associative leaning of the cue (conditioned stimulus; CS) to food (unconditioned stimulus; US).
Other fish species that are capable of associative learning also failed in TPL, such as: Convict cichlid Cichlasoma nigrofasciatum (Gunther) (Reebs, 1993), Nile tilapia Oreochromis niloticus (Linnaeus) (Delicio et al., 2006) and Pearl cichlid Geophagus
brasiliensis (Quoy and Gaimard) (Barreto et al., 2006). These animals were trained to
associate the feeding schedule with a specific location of the tank in longitudinal arenas with only 2 compartments, where the food was offered in the morning on the right side and in the afternoon on the left side. In our study, a more complex arena was used, with four less distinguishable areas and with the insertion of cues and distractors. Moreover, our number of training trial was reduced (14 instead of 30 usually used in other studies). In this way, the experimental protocol may have hampered spatial-temporal association, so it is early to discard the capacity of TPL in S. fuscus. Further tests, in arenas more similar to those used by the authors mentioned above, arenas in which other species were able to present TPL, such as zebrafish (Moura and Luchiari, 2016), are still necessary to confirm if S. fuscus has this ability.
In our experiment, dusky damselfish were able to associate the appetitive stimulus (US) with the area where it appeared both in the presence and absence of the environmental cue (CS), indicating that the animals of both groups presented associative learning. However, animals kept in EE only showed associative learning of the afternoon scheme, while BE animals showed learning of the morning scheme. Association learning has been shown in dusky damselfish (S. fuscus) (Silveira et al., 2015) and in several other fish species - zebrafish (Danio rerio) (Sison and Gerlai, 2010), goldfish (Carassius auratus) (Breuning et al., 1981), cleaner wrasse (Labroides dimidiatus) (Cardoso et al.,
27 However, in our study, fishes in the EE and BE environments differed in terms of temporal association. We believe that some environmental factors have been determinant of this difference, since wild animals (S. fuscus were collected in the natural environment 1 month before the tests) have a low capacity for acclimatization in the laboratory and take much longer to modify behavioral rhythms guided by environmental factors what animals of captivity (Fox and Bellwood, 2011; Mulder et al., 2013; Saha et al., 2018; Takeuchi et al., 2015). In this regard, novel tests are required to state how EE affect physiological parameters, such as cortisol, which ultimately can change how fish respond to the environment and how fish learn different tasks.
Regardless of the difference observed in temporal terms, was possible to observe that the level of habitat enrichment (BE vs. EE) affected the performance of the animals in the task. This result corroborates that found by Salvanes et al (2013) in which the exposure of salmonids to structural environmental enrichment conditions promoted improvements in learning ability in spatial tasks and increase in telencephalic neuroplasticity. The fact that environmental cues diminished the latency for entering the target area by the animals of the BE group in relation to the EE suggests that for the animals kept in an habitat with low environmental complexity, the simple presence of an environmental cues (when transferred to the experimental tank) is a more attractive signal, causing the animal to quickly approach the object. However, on the second day, when the cue was absent, the fish in the EE group demonstrated more lasting spatial memory than those in the BE group. As Munoz and Blumstein (2012) argued, the various types of environmental cues that animals use serve to reduce uncertainty about the environment, and different conditions of conservation of an environment can affect how these animals perceive those cues. In that sense, multiple sensory stimulus may combine differently (Partan and Marler, 2005), so it is possible that in our experiment the animals kept in BE
28 had concentrated their sensory perception in the visual stimulus, while the animals kept in EE were more stimulated (neuroplasticity) to perceive signals from the external environment to the tank to form a more consistent mental map. However, this result is still quite preliminary and new studies, with more longer acclimation and new protocols for testing TPL are necessary for a more complete approach to this thematic.
Therefore, our study reinforced the existence of associative and spatial learning in S. fuscus. Although we have not been able to confirm existences of TPL, our experimental
protocol allows us to infer that animals kept in EE or BE condition differently respond to environmental challenges. Future studies approaching physiological parameters and extending the training period in a TPL protocol may allow a more complete understanding of damselfish cognitive abilities.
29
References
Barreto, R.E., Rodrigues, P., Luchiari, A.C., Delicio, H.C., 2006. Time-place learning in individually reared angelfish, but not in pearl cichlid. Behav. Processes 73, 367– 372. https://doi.org/10.1016/j.beproc.2006.06.001
Barreto, R.E., Volpato, G.L., Faturi, C. de B., Giaquinto, P.C., de Freitas, E.G., de Castilho, M.F., 2009. Aggressive behaviour traits predict physiological stress responses in Nile tilapia (Oreochromis niloticus). Mar. Freshw. Behav. Physiol. 42, 109–118. https://doi.org/10.1080/10236240902850392
Binning, S.A., Wismer, S., Quattrini, F., Bshary, R., Marcadier, F., Gingins, S.,
Krattinger, O., 2018. The performance of cleaner wrasse, Labroides dimidiatus, in a reversal learning task varies across experimental paradigms . PeerJ 6, e4745. https://doi.org/10.7717/peerj.4745
Blackiston, D., Briscoe, A.D., Weiss, M.R., 2011. Color vision and learning in the monarch butterfly, Danaus plexippus (Nymphalidae). J. Exp. Biol. 214, 509–520. https://doi.org/10.1242/jeb.048728
Brännäs, E., 2014. Time-place learning and leader-follower relationships in Arctic charr Salvelinus alpinus. J. Fish Biol. 84, 133–144. https://doi.org/10.1111/jfb.12259 Breed, M., Stocker, E., Baumgartner, L., Vargas, S., 2002. Time-place learning and the
ecology of recruitment in a stingless bee, Trigona amalthea (Hymenoptera, Apidae) Michael. Apidologie 38, 251–258. https://doi.org/10.1051/apido
Breuning, S.E., Ferguson, D.G., Poling, A.D., 1981. Second-Order Schedule Effects With Goldfish: A Comparison of Brief-Stimulus, Chained, and Tandem Schedules. Psychol. Rec. 31, 437–445. https://doi.org/10.1007/bf03394755
Burkholder, D.A., Heithaus, M.R., Fourqurean, J.W., Wirsing, A., Dill, L.M., 2013. Patterns of top-down control in a seagrass ecosystem: Could a roving apex predator induce a behaviour-mediated trophic cascade? J. Anim. Ecol. 82, 1192– 1202. https://doi.org/10.1111/1365-2656.12097
Cardoso, S.C., Bshary, R., Mazzei, R., Paitio, J.R., Oliveira, R.F., Soares, M.C., 2015. Arginine vasotocin modulates associative learning in a mutualistic cleaner fish. Behav. Ecol. Sociobiol. 69, 1173–1181. https://doi.org/10.1007/s00265-015-1931-z
Delicio, H.C., Luchiari, A.C., Barreto, R.E., Marcondes, A.L., 2006. Testing time-place learning in the cichlid fish Nile tilapia. J. Ethol. 24, 195–200.
https://doi.org/10.1007/s10164-005-0175-1
Dugatkin, L.A., Alfieri, M.S., 2003. Boldness, behavioral inhibition and learning. Ethol. Ecol. Evol. 15, 43–49. https://doi.org/10.1080/08927014.2003.9522689
Eurich, J.G., Shomaker, S.M., McCormick, M.I., Jones, G.P., 2018. Experimental evaluation of the effect of a territorial damselfish on foraging behaviour of roving herbivores on coral reefs. J. Exp. Mar. Bio. Ecol. 506, 155–162.
https://doi.org/10.1016/j.jembe.2018.06.009
30 Dusky Damselfish Stegastes fuscus (Cuvier, 1830) in a tropical rocky shore:
effects on the benthic community. J. Exp. Mar. Bio. Ecol. 229, 241–264. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0022-0981(98)00056-2
Fox, R.J., Bellwood, D.R., 2011. Unconstrained by the clock? Plasticity of diel activity rhythm in a tropical reef fish, Siganus lineatus. Funct. Ecol. 25, 1096–1105. https://doi.org/10.1111/j.1365-2435.2011.01874.x
Gómez-Laplaza, L.M., Morgan, E., 2005. Time-place learning in the cichlid angelfish, Pterophyllum scalare. Behav. Processes 70, 177–181.
https://doi.org/10.1016/j.beproc.2005.02.021
Hughes, T.P., Baird, A.H., Bellwood, D.R., Card, M., Connolly, S.R., Folke, C., Grosberg, R., Hoegh-Guldberg, O., Jackson, J.B.C., Kleypas, J., Lough, J.M., Marshall, P., Nyström, M., Palumbi, S.R., Pandolfi, J.M., Rosen, B., Roughgarden, J., 2003. Climate Change, Human Impacts, and the Resilience of Coral Reefs. Science (80-. ). 301, 929 LP-933.
Jackson, J.B.C., Kirby, M.X., Berger, W.H., Bjorndal, K.A., Botsford, L.W., Bourque, B.J., Bradbury, R.H., Cooke, R., Erlandson, J., Estes, J.A., Hughes, T.P., Kidwell, S., Lange, C.B., Lenihan, H.S., Pandolfi, J.M., Peterson, C.H., Steneck, R.S., Tegner, M.J., Warner, R.R., 2001. Historical Overfishing and the Recent Collapse of Coastal Ecosystems. Science (80-. ). 293, 629 LP-637.
Komyakova, V., Jones, G.P., Munday, P.L., 2018. Strong effects of coral species on the diversity and structure of reef fish communities: A multi-scale analysis. PLoS One 13, 1–20. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202206
Lazarov, O., Robinson, J., Tang, Y.-P., Hairston, I.S., Korade-Mirnics, Z., Lee, V.M.-Y., Hersh, L.B., Sapolsky, R.M., Karoly, M., Sisodia, S.S., 2005. Environmental Enrichment Reduces Aβ Levels and Amyloid Deposition in Transgenic Mice. Cell 120, 701–713. https://doi.org/10.1016/j.cell.2005.01.015
Mccormick, M.I., Lo, O.M., 2016. Disrupted learning : habitat degradation impairs crucial antipredator responses in naive prey.
McCulloch, M., Fallon, S., Wyndham, T., Hendy, E., Lough, J., Barnes, D., 2003. Coral record of increased sediment flux to the inner Great Barrier Reef since European settlement. Nature 421, 727.
Meshi, D., Drew, M.R., Saxe, M., Ansorge, M.S., David, D., Santarelli, L., Malapani, C., Moore, H., Hen, R., 2006. Hippocampal neurogenesis is not required for behavioral effects of environmental enrichment. Nat. Neurosci. 9, 729–731. https://doi.org/10.1038/nn1696
Mistlberger, R.E., 1994. Circadian food-anticipatory activity: Formal models and physiological mechanisms. Neurosci. Biobehav. Rev. 18, 171–195.
https://doi.org/10.1016/0149-7634(94)90023-X
Moura, C. de A., Luchiari, A.C., 2016. Time-place learning in the zebrafish (Danio rerio). Behav. Processes 128, 64–69. https://doi.org/10.1016/j.beproc.2016.04.007 Mulder, C.K., Gerkema, M.P., Van der Zee, E.A., 2013. Circadian clocks and memory:
31 https://doi.org/10.3389/fnmol.2013.00008
Munoz, N.E., Blumstein, D.T., 2012. Multisensory perception in uncertain
environments. Behav. Ecol. 23, 457–462. https://doi.org/10.1093/beheco/arr220 Nithianantharajah, J., Hannan, A.J., 2006. Enriched environments,
experience-dependent plasticity and disorders of the nervous system. Nat. Rev. Neurosci. 7, 697–709. https://doi.org/10.1038/nrn1970
Partan, S.R., Marler, P., 2005. Issues in the Classification of Multimodal
Communication Signals. Am. Nat. 166, 231–245. https://doi.org/10.1086/431246 Pinheiro-da-Silva, J., Silva, P.F., Nogueira, M.B., Luchiari, A.C., 2017. Sleep
deprivation effects on object discrimination task in zebrafish (Danio rerio). Anim. Cogn. 20, 159–169. https://doi.org/10.1007/s10071-016-1034-x
Pizzo, M.J., Crystal, J.D., 2007. Temporal discrimination of alternate days in rats. Learn. Behav. 35, 163–168. https://doi.org/10.3758/BF03193051
Reebs, S.G., 1999. Time-place learning based on food but not on predation risk in a fish, the inanga (Galaxias maculatus). Ethology 105, 361–371.
https://doi.org/10.1046/j.1439-0310.1999.00390.x
Reebs, S.G., 1996. Time-place learning in golden shiners (Pisces: Cyprinidae). Behav. Processes 36, 253–262. https://doi.org/10.1016/0376-6357(96)88023-5
Reebs, S.G., 1993. A test of time-place learning in a cichlid fish. Behav. Processes 30, 273–281. https://doi.org/10.1016/0376-6357(93)90139-I
Richardson, L.E., Graham, N.A.J., Pratchett, M.S., Hoey, A.S., 2017. Structural complexity mediates functional structure of reef fish assemblages among coral habitats. Environ. Biol. Fishes 100, 193–207. https://doi.org/10.1007/s10641-016-0571-0
Saha, S., Singh, K.M., Gupta, B.B.P., 2018. Melatonin synthesis and clock gene regulation in the pineal organ of teleost fish compared to mammals: Similarities and differences. Gen. Comp. Endocrinol.
https://doi.org/10.1016/j.ygcen.2018.07.010
Salvanes, A.G.V., Moberg, O., Ebbesson, L.O.E., Nilsen, T.O., Jensen, K.H.,
Braithwaite, V.A., 2013. Environmental enrichment promotes neural plasticity and cognitive ability in fish. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 280, 13.
https://doi.org/10.1098/rspb.2013.1331
Silveira, M.M., Oliveira, J.J., Luchiari, A.C., 2015. Dusky damselfish Stegastes fuscus relational learning: Evidences from associative and spatial tasks. J. Fish Biol. 86, 1109–1120. https://doi.org/10.1111/jfb.12618
Sison, M., Gerlai, R., 2010. Associative learning in zebrafish (Danio rerio) in the plus maze. Behav. Brain Res. 207, 99–104. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2009.09.043 Takeuchi, Y., Hada, N., Imamura, S., Hur, S.P., Bouchekioua, S., Takemura, A., 2015.
Existence of a photoinducible phase for ovarian development and photoperiod-related alteration of clock gene expression in a damselfish. Comp. Biochem.
32 Physiol. -Part A Mol. Integr. Physiol. 188, 32–39.
https://doi.org/10.1016/j.cbpa.2015.06.010
Tanti, A., Westphal, W.-P., Girault, V., Brizard, B., Devers, S., Leguisquet, A.-M., Surget, A., Belzung, C., 2013. Region-dependent and stage-specific effects of stress, environmental enrichment, and antidepressant treatment on hippocampal neurogenesis. Hippocampus 23, 797–811. https://doi.org/10.1002/hipo.22134 Thorpe, C.M., Wilkie, D.M., 2002. Unequal interval time-place learning. Behav.
Processes 58, 157–166. https://doi.org/10.1016/S0376-6357(02)00030-X Van Praag, H., Kempermann, G., Gage, F.H., 2000. Neural consequences of
enviromental enrichment. Nat. Rev. Neurosci. 1, 191–198. https://doi.org/10.1038/35044558
Widman, D.R., Gordon, D., Timberlake, W., 2000. Response cost and time-place discrimination by rats in maze tasks. Anim. Learn. Behav. 28, 298–309. https://doi.org/10.3758/BF03200263
Wilkie, D.M., Carr, J.A.R., Siegenthaler, A., Lenger, B., Liu, M., Kwok, M., 1996. Field observations of time-place behaviour in scavenging birds. Behav. Processes 38, 77–88. https://doi.org/10.1016/0376-6357(96)00026-5
33
Figures and legends
Figure 1
Figure 1. Schematic overview of experimental tank (98L, 70x70x20 cm), walls were covered with opaque white film, including bottom of the tank. Each animal was transferred to experimental tank twice a day (08:00 a.m and 05:00 p.m). Since the first day, cameras and tripods were already arranged above the tank, no objects were included or removed from the experiment room in order to avoid the inclusion/exclusion of environmental cues. At all stages the immersion sequence of the animals in the experimental tank was randomized and animals always departed from the same initial position in all stages (quadrant 2 by morning and quadrant 3 by afternoon). Can also be seen a time-line of all phases of experiment and a overview of landmarks positions. Landmarks was disposed in two quadrantes and in the two moments of day. By morning (1a), target (green 3D triangle, Lego® block) was put in quadrant 1 and in the afternoon (1b) was put in quadrant 2, in the both moments always began the trial with an appetitive stimulus (2ml of Artemia) at its base (except in the testing phase). Distractor (green 3D triangle, Lego® block) was put in the quadrant 3 by the morning (1a) and by the afternoon (1b) in the quadrant 4, in both moments not received any stimulus. At both times of the day, there were always two quadrants without objects in the experimental tank.
4 2 Target Distractor A) Morning 1 3 B) Afternoon Target Distractor 70 cm 2 0 c m Habituation phase 16-20 1-15 21-34 35-36 Training phase Testing phase Days Enrichment
34 Figure 2.
Figure 2. Time spent in each area of the experimental tank for damselfish S. fuscus held in EE group (walls covered with gravel image, brick shelter, plastic plants) (n=11). TPL tests followed 20 training sections in which fish was introduced into a tank divided into 4 areas, in which during the morning trainings, a target (3D triangle; Lego® block) was associated with food and a distractor (blue 3D cube, Lego® block) placed in another area of the tank, and during the afternoon, the target and distractor were placed in different positions. Morning and afternoon objects displacement were different, but kept the same along the training trials. Test 1 took place 24h after the last training (20th) and no food
was available but target (green 3D triangle) and distractor were in the tank keeping its disposition from the morning (a) and afternoon (b). Test 2 took place 24h after test 1, and no visual cues were available on the morning (c) and on the afternoon (d). Different letters indicate statistical significance between groups, but at least one letter in common indicate no statistical significance (RM ANOVA, p<0.05).
0 50 100 150 200 250 300 Ti m e sp ent in eac h ar ea (s)
(a) Test 1 with cues - Morning
B C B A 2 4 cues position
(b) Test 1 with cues - Afternoon
B B B A 1 3 cues position 0 50 100 150 200 250 300
Target Area 2 Distractor Area 4
Ti m e sp ent in eac h ar ea (s)
(c) Test 2 without cues - Morning
AB C AB A 43 21 Empty areas
Area 1 Target Area 3 Distractor ((d) Test 2 without cues - Afternoon
AB C AB A 43 21 Empty areas
35 Figure 3.
Figure 3. Time spent in each area of the experimental tank for damselfish S. fuscus held in BE group (empty glass tanks filled with water) (n = 9). TPL tests followed 20 training sections in which fish was introduced into a tank divided into 4 areas, in which during the morning trainings, a target (3D triangle; Lego® block) was associated with food and a distractor (blue 3D cube, Lego® block) placed in another area of the tank, and during the afternoon, the target and distractor were placed in different positions. Morning and afternoon objects displacement were different, but kept the same along the training trials. Test 1 took place 24h after the last training (20th) and no food was available but target
(green 3D triangle) and distractor were in the tank keeping its disposition from the morning (a) and afternoon (b). Test 2 took place 24h after test 1, and no visual cues were available on the morning (c) and on the afternoon (d). Different letters indicate statistical significance between groups, but at least one letter in common indicate no statistical significance (RM ANOVA, p<0.05). 0 50 100 150 200 250 300 Ti m e sp en t in e ac h ar ea (s )
(a) Test 1 with cues - Morning
b b ab a 2 4 cues position
(b) Test 1 with cues - Afternoon
1 3 cues position 0 50 100 150 200 250 300
Target Area 2 Distractor Area 4
Ti m e sp ent in eac h ar ea (s)
(c) Test 2 without cues - Morning
b b b a 2 4 3 1 Empty areas
Area 1 Target Area 3 Distractor (d) Test 2 without cues - Afternoon
2 4 3 1 Empty areas
36 Figure 4
Figure 4. Damselfish latency to enter the target area of the experimental tank on test 1, in which the target was signalized with a green 3D triangle (Lego® block) and on test 2,
during which no visual cues were available. Fish from the EE group were maintained in tanks enriched with a shelter, plastic plants and tank walls covered with gravel image (n = 11). Fish from the BE group were held in empty glass tanks (only water) (n = 9). TPL tests took place after 20 trails of training with the cue (3D triangle; Lego® block) associated with food and a distractor (blue 3D cube, Lego® block) placed in another area
of the tank. Morning and afternoon objects displacement were different, but kept the same along the training trials. * indicates statistical significance (Student's test, p<0.05) between the experimental groups.
0 3 6 9 12 15
morning afternoon morning afternoon Test 1 (cue) Test 2 (no cue)
La te nc y to t ar ge t ( s) Enrichment Barren * *
37 Figure 5
Figure 5. Table summarizing the main locomotor responses found in both groups in the two tests. (a) Total time that the fish remained immobile during the experiment and (b) Speed in moving indicates the average speed of the animal, excluding the time in which the animal remained immobile. * indicates statistical significance (Student's test, p<0.05) between the experimental groups.
0 50 100 150 200
morning afternoon morning afternoon Test 1 (cue) Test 2 (no cue)
Fr ee zi ng ( s)
(c) Freezing time Enrichment Barren * 0 5 10 15 20
morning afternoon morning afternoon Test 1 (cue) Test 2 (no cue)
Spe ed whi le m o vi ng ( cm /s) (b) Speed in moving
