观看弹弓蜘蛛如何完美地布置陷阱

观看弹弓蜘蛛如何完美地布置陷阱

弹弓蜘蛛( Theridiosoma gemmosum )不会只是被动地等待猎物进入它们的网中。相反,它们会采取行动。这些蛛形纲动物(也称为射线蜘蛛)会将扁平网的中心拉回形成一个锥体,而它们自己则位于锥体的顶端。然后,它们通过抓住绷紧的锚丝线将网固定在原位,然后松开丝线让网飞起来。当昆虫经过时,蜘蛛会向前弹跳,将受害者困在粘性螺旋中。

一只被拴住的蚊子拍打着翅膀,靠近蜘蛛,进入蛛网的捕获锥体,触发非接触式释放。视频以 500 fps 录制,以 30 fps 播放。整体亮度和对比度已调整。来源:经 The Company of Biologists 许可转载。Han, SI 和 Blackledge, TA (2024)。魟蛛对空中猎物振动作出定向蛛网攻击。J. Exp. Biol. 227, jeb249237 doi:10.1242/jeb.249237。

然而,2021 年,佐治亚理工学院的生物物理学家萨阿德·巴姆拉 (Saad Bahmla) 和阿克伦大学的托德·布莱克利奇 (Todd Blackledge) 及其同事发现,他们只需轻轻一弹指,就能诱使蜘蛛释放这些弹道网。

现在,布莱克奇和阿克伦大学博士生莎拉·汉相信,他们已经证明弹弓蜘蛛能够倾听昆虫靠近的声音,并等待受害者进入射程,然后释放蛛网,弹射到下一个食物。该研究结果详述于 12 月 4 日发表在《实验生物学杂志》上的一项研究中

[相关:在机器学习和接触式麦克风的帮助下破译蜘蛛对话。]

为了进行这项新研究,韩花了几个小时在当地河岸上观察岩石缝隙,寻找独特的锥形网,网顶端栖息着一只蜘蛛。

“弹弓蜘蛛体型非常小,因此很难找到,”韩在一份声明中说道,“需要花些时间才能培养对它们的观察力。”

<<:  新的考古证据表明,人类在 12000 年前就开始给狗喂食

>>:  南极洲冰冻的恩尼格玛湖下发现潜伏生命

推荐阅读

《研华独乐》的诉求与评价:深度回顾

《鉴赏家》全方位评论与推荐概述《Kenka Self-Taught》是一部动画电视连续剧,改编自 P...

《Grisaia:Phantom Trigger THE ANIMATION Stargazer》的魅力与评价

Grisaia: Phantom Trigger 动画 Stargazer - 深度评论与推荐《Gr...

这本在线地图集是业余情报侦探的金矿

在《实力悬殊》中,我们仔细研究了国防工业的核心科学和技术——士兵和间谍的世界。在 Soar.Eart...

英国历史性的首次卫星发射失败

据维珍轨道公司称,昨天该公司从康沃尔太空港进行了历史性的轨道发射尝试,这在英国尚属首次,取得了“多项...

如何索取 Netflix、Spotify 和其他应用程序拥有的有关您的所有数据

您可能知道,您使用的大多数应用都会记录您的活动——这就是为什么您可以在亚马逊、Netflix、Spo...

江户前精灵的诉求与评价:探索传统与现代的融合

“江户精灵”:现代与幻想融合诞生的新魅力电视动画《江户前妖精》于2023年4月8日至6月24日播出,...

宠物小精灵电影:最美好的祝愿评论:比克提尼和白勇者雷希拉姆的魅力何在?

精灵宝可梦最佳祝愿剧场版:比克提尼与白勇者雷希拉姆 - 电影评论及详情影片概述《精灵宝可梦剧场版:比...

再次有机会以网络星期一的价格购买这款翻新的 iPad Mini

错过了黑色星期五和网络星期一的所有促销活动?促销季最大的好处就是早起的鸟儿有虫吃,但第二只老鼠会得到...

自动驾驶汽车会让警车追逐成为过去吗?

1934 年,邦妮·帕克和克莱德·巴罗在堪萨斯托皮卡的车道上开走了一辆全新的顶级福特 DeLuxe...

《精灵使的剑舞》评论:引人入胜的角色和史诗般的故事的结合

Seirei Tsukai no Blade Dance:令人着迷的幻想世界和人物《精灵使的剑舞》是...

铁器时代植物遗迹讲述东非农业新故事

考古学家可以通过植物化石了解很多古代人类生活的信息——饮食偏好、耕作技术,甚至哪些运动当时很受欢迎。...

间谍将信息隐藏在死老鼠里面

据本周中央情报局新闻和信息页面报道,掏空的老鼠是绝佳的“秘密信箱”——特工们可以在此留下信息。食腐动...

七月的天空因雄鹿月亮、闪耀的金星等而变得温暖

7 月 1 日金星与火星的合相7 月 3 日满月超级月亮7 月 7 日金星最亮时7 月 16 日拉海...

“聪明”动物俱乐部不断壮大

科学家和热心的狗主人长期以来一直在争论,到底是什么属性或倾向让一种动物比另一种动物更聪明或更聪明。但...

这些圆周率日优惠让你有机会将自己的家变成披萨店

每年 3 月 14 日,互联网上的极客们都会聚集起来庆祝圆周率日,这一天是为了纪念数学中最著名的常数...