行为流分析揭示潜在表型—小柯机器人—科学网
2024-11-16 10:27 • By Trading
瑞士苏黎世联邦理工学院Johannes Bohacek研究组，开发出行为流分析揭示了潜在表型。2024年11月12日，国际知名学术期刊《自然方法学》在线发表了这一成果。
研究人员提出了一种新的工作流程，通过捕捉每只动物的行为流，基于所有观察到的群集间过渡生成一个单一的度量值。通过机器学习稳定这些群集，研究人员确保了数据的可转移性，同时降维技术有助于对单个动物进行详细分析。
研究人员提供了一个包含771个自由活动小鼠行为录音的大型数据集，包括应激暴露、药理学和大脑回路干预，旨在揭示隐藏的治疗效应、展示单个动物层面的细微变化并检测特定干预所涉及的大脑过程。
该工作流程兼容主流聚类方法，显著增强了统计效能，并能够预测动物的未来行为。
据悉，啮齿类行为的准确检测和量化是基础生物医学研究的基石。目前的数据驱动方法将自由探索行为分段为不同的群集，但由于多重检验问题，这些方法的统计效能较低，且在实验间的转移性较差，未能充分利用单个动物的丰富行为特征。
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