Cell Rep Met | AI定量分析生物行為

原創(chuàng)?圖靈基因?圖靈基因?2023-03-14 10:11?發(fā)表于江蘇

收錄于合集#前沿生物大數(shù)據(jù)分析

密歇根大學(xué)的科學(xué)家們開發(fā)了一款開源、用戶友好、人工智能驅(qū)動的軟件LabGym，該軟件可以在各種模型系統(tǒng)中自動進(jìn)行動物行為分析，這對基礎(chǔ)科學(xué)和藥物開發(fā)領(lǐng)域的生命科學(xué)家來說可能是一個福音。

這一發(fā)現(xiàn)發(fā)表在《Cell Reports Methods》雜志上的一篇題為“LabGym: quantification of user-defined animal behaviors using learning-based holistic assessment”的文章中。

測量動物行為有助于了解基本的神經(jīng)過程，以及評估藥物的治療和不良影響。密歇根大學(xué)生命科學(xué)教授Bing Ye博士和他的團(tuán)隊分析了模式生物黑腹果蠅（果蠅）的運(yùn)動和行為，以了解人類神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育和功能的相關(guān)機(jī)制。

“行為是大腦的一種功能。因此，分析動物行為提供了關(guān)于大腦如何工作以及它如何對疾病做出反應(yīng)的基本信息。”Ye博士實驗室的神經(jīng)科學(xué)家、該研究的主要作者Yujia Hu說。

對動物行為的各個方面進(jìn)行手動識別和評分繁瑣且耗時，而且容易出現(xiàn)人為錯誤。目前的一些程序可以自動對動物行為進(jìn)行定量評估，但它們面臨著挑戰(zhàn)。

“許多行為分析程序都是基于預(yù)先設(shè)定的行為定義?！盰e博士說，“例如，如果果蠅幼蟲360度旋轉(zhuǎn)，一些程序會計算一次旋轉(zhuǎn)。但為什么270度不也是一次旋轉(zhuǎn)呢？在用戶不知道如何重新編碼程序的情況下，許多程序不一定有計算這些數(shù)據(jù)的靈活性?！?/p>

為了克服這些挑戰(zhàn)，Hu和他的同事們決定設(shè)計一個新的程序，它更接近于復(fù)制人類的認(rèn)知過程——更像科學(xué)家那樣“思考”——而且對可能沒有編碼專業(yè)知識的生物學(xué)家更友好。使用LabGym，研究人員可以輸入他們想要分析的行為的例子，并教會軟件應(yīng)該計算什么。然后，該程序使用深度學(xué)習(xí)來提高其識別和量化行為的能力。

LabGym利用視頻和“模式圖像”數(shù)據(jù)的組合來獲得認(rèn)知的靈活性和可靠性。通過視頻記錄獲得的時間序列數(shù)據(jù)本身對人工智能程序的分析具有挑戰(zhàn)性。為了訓(xùn)練LabGym更好地識別行為，Hu通過合并動物在不同時間點的位置輪廓，生成了描繪動物運(yùn)動模式的圖像。將視頻數(shù)據(jù)與模式圖像相結(jié)合，提高了程序識別不同行為的準(zhǔn)確性。

LabGym不僅可以同時跟蹤多只動物，還可以忽略無關(guān)的背景信息，同時考慮動物的整體運(yùn)動和位置隨時間和空間的變化。

LabGym的另一個優(yōu)勢是它的物種靈活性。盡管是用果蠅設(shè)計的，但它并不局限于任何一個物種。Ye博士說，“這實際上很罕見，這是為生物學(xué)家編寫的，因此他們可以在不需要任何編程技能或高性能計算的情況下，使其適應(yīng)他們想要研究的物種和行為?！?/p>

Carrie Ferrario博士是藥理學(xué)副教授，他在大鼠模型中研究導(dǎo)致成癮和肥胖的神經(jīng)機(jī)制，幫助Ye和他的團(tuán)隊在嚙齒動物模型系統(tǒng)中測試和完善了該程序。Ferrario說：“從研究生開始，我就一直試圖解決這個問題，但在人工智能、深度學(xué)習(xí)和計算方面，技術(shù)還不存在。這個程序為我解決了一個存在的問題，但它也有非常廣泛的用途。我看到了它在幾乎無限條件下分析動物行為的潛力?！?/p>

在未來的研究中，Ye博士的團(tuán)隊計劃進(jìn)一步完善該程序，以提高其在更復(fù)雜條件下的性能，例如評估自然環(huán)境中的動物行為。