研究人员揭示了一种行为监测系统,提供了一个前所未有的动物移动的肖像

捕获全身3D运动
艺术家解释。信用:BPÖLVECZKY&JD MARSHALL

在过去的十年里,神经科学家在探索大脑方面取得了重大进展。它们可以组装完整的线路图,并对大脑的多种细胞类型进行分类。他们已经开发出电极阵列来记录单个神经元的电活动,并将itty bitty显微镜放置在老鼠的头上来观察它们的大脑活动。然而,几乎令人震惊的是,还没有工具可以精确测量自由移动动物大脑的主要输出行为。

动物行为对很多学科都很重要,从神经科学和心理学到生态学和药理学。仔细研究实验室动物的行为可以让研究人员建立模型并衡量新药的有效性。心理学家观察它以了解动物如何学习和回应奖励和惩罚,而神经科学家则研究它以了解大脑如何产生运动。捕捉动物的复杂细节难以捕获已迫使科学家学习非常简单且经常不自然的任务,留下开放的问题,了解所获得的见解是否真的可以导致对大脑功能的一般理解。

但是帮助可能很快就会到来!在12月18日发表的一篇论文中神经元来自哈佛大学的研究人员描述了一种新开发的行为监测系统,捕获(使用逆向反射器嵌入的连续垂直和姿势跟踪),将动作捕获和深度学习结合在一起,以持续跟踪自由行为动物的三维运动。在研究中,领导作者Jesse Marshall,哈佛大学的有机体和进化生物学系的博士生,哈佛大学有机大学和进化生物系教授,哈佛大学的教授,附着标记为大鼠的头,树干和肢体和二肢使用捕获以持续记录他们的自然行为周数。

马歇尔与捕获概念的迷恋开始作为研究生在帕金森的鼠标模型上工作的研究生。“我们制定了真正详细阐述了研究大脑在Parkinsonian小鼠中扰乱的方法,但我们衡量其行为赤字的能力是从我们可以评估帕金森的影响的细微差别方式哭泣“马歇尔说,”这对我来说很清楚这一点是在小鼠中测试的许多药物不转化为人类的主要原因是我们对行为影响的能力相当有限。“

捕获视频。信用:BPÖLVECZKY&JD MARSHALL

马歇尔厌倦了对动物行为的困难和约束,​​以及该领域对“脑第一”方法的重点。但是,当他加入Ölveczky的实验室时,他得到了兴趣和支持。Ölveczky太认识到行为的主要重要性,并渴望开发衡量它的新工具。

“我们的如何通过大脑学习和生成熟练的运动,“Ölveczky说。”传统上,这些研究是通过设计特定任务并将大脑活动与简单的行为读出相关的,即,动物推动这个杠杆吗?动物舔这个港口吗?这样的观察告诉我们我们的老鼠是否解决了任务,而是没有说出他们如何做到这一点,这就是我们感兴趣的内容;大脑如何学习和控制熟练的运动。得到这种需要更精确和复杂的行为读数。“

马歇尔研究了各种技术,最终选定了动作捕捉,这是衡量人类动作的黄金标准,也是好莱坞动画师们完善的一项技术。他花了六个月的时间研究如何给他的动物贴上标记。他尝试过纹身、黏合剂和染发剂——都是在没有运气的情况下——最后选择了一种有点非正统的方法:在身体上穿孔。该团队与当地兽医合作,设计了由专业反光玻璃制成的标记,这种玻璃像小耳环一样附着在动物身上。马歇尔将这些标记贴在动物头部、躯干和四肢的20个位置,这样他就可以重建动物主要关节的三维位置和结构,以及它身体的运动。

“与传统相比在人类中,这是短暂的爆发,我们连续收集数据,24/7,“马歇尔说。”这使我们能够真正量化大鼠在正常的生活中做的一切 - 一种行为的地图集。“

捕获全身3D运动
我们装备了一种具有20个回荷荷记标记的大鼠,其使用主体穿孔长期连接。这些标记使用12个相机阵列附加,允许我们在各种行为中重建动物的全部姿势。信用:BPÖLVECZKY&JD MARSHALL

然后,该团队研究了行为如何变化疾病和毒品。对于药物,它们给动物施用咖啡因和安非特朗胺。虽然这两个兴奋剂导致大鼠移动更多,但它们以不同的方式行动。在咖啡因之后,随着普通动物在高度激烈的情况下,动物们跑了并探索了笼子。然而,当安胺达到他们的行为时,以奇怪的新方式转移;该在重复的顺序模式中跑去。

在疾病方面,研究小组研究了脆性X综合征(自闭症的一种形式)的老鼠模型,并能够识别以前没有描述过的非典型的梳理模式。长期以来,科学家们一直怀疑,被打断的修饰可以用来模拟自闭症患者观察到的运动刻板印象(重复的动作或声音),但在捕获修饰模式的变化之前,测量和再现这种变化一直是一个挑战。Olveczky说:“对于疾病模型,你真的需要评估疾病是如何影响行为的,以及一种特定的化合物或药物是否可以逆转特定的缺陷。”“这些影响可能非常微妙,你的行为测量方法越精确,你就能更好地应对这种疾病。”这是这项技术的用途之一。”

该团队通过将捕获与神经记录相结合继续描述,以描述动物表现的全套自然行为之间的大脑活动和行为之间的关系。它们也使用谷歌深度使用捕获来使用深度神经网络使用捕获来模拟动物行为。这些研究将有助于建模如何产生行为,并有可能使人工智能的新进展成为可能。

“这些技术发展意味着我们现在可以终于开门,以了解自然的组织以及它的生物力学和神经生物学基础。”Olveczky说。


进一步探索

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更多信息:Jesse D. Marshall, Diego E. Aldarondo, Timothy W. Dunn, William L. Wang, Gordon J. Berman, Bence P. Olveczky。2020.啮齿动物行为指令库中连续的全身3D动态记录。神经元DOI: 10.1016 / j.neuron.2020.11.016
信息信息: 神经元

由...提供哈佛大学
引文:研究人员揭示了一种行为监测系统,提供了一个前所未有的动物移动(2020年12月18日)从HTTPS://medicalXpress.com/news/2020-12-unveil-behavioralal-unpreceDented-portrait-animals迈出了前所未有的肖像.html.
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