需要JoVE订阅才能观看此内容。 请登录或开始免费试用

方法文章

在社交互动期间检测并分配小鼠的超声波发声

200 次观看

⸱

DOI：

10.3791/71121

⸱

2026年7月7日

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Psychological and Brain Sciences, University of Delaware, 2Interdisciplinary Neuroscience Graduate Program, University of Delaware, 3Center for Bioinformatics and Computational Biology, Delaware Biotechnology Institute, University of Delaware

* These authors contributed equally

本文内容

摘要

本方案描述了一种在多只小鼠社交互动过程中同步记录视频和音频数据的方法。该方法利用麦克风阵列和声源定位技术，将超声波发声（USVs）分配给个体小鼠，从而实现对不同动物在不同社交情境下的发声行为进行定量分析。

摘要

小鼠（Mus musculus）在社交互动过程中通过超声波发声（USVs）进行交流。然而，由于小鼠的超声波发声缺乏明显的视觉提示，且发声频率超出人类听觉范围，因此在群体中识别具体发声个体仍具挑战性。本实验方案描述了一种在多只动物社交互动期间同步记录视频与超声音频数据的方法，从而实现行为与发声活动的同步采集。文中介绍了一个计算分析流程，该流程整合了多动物追踪、发声检测、声源定位以及 将发声信号分配至各个个体的技术。此外，还详细说明了用于评估该流程各阶段性能的验证方法，包括追踪准确性、发声信号提取效果、定位精度以及发声归属置信度。将该方案应用于一个包含四只动物的示范数据集，可实现对个体发声的精确追踪、空间上精准的声源估计，并获得发声输出量及声学特征的定量测量结果。综上所述，这些 方法为将发声交流与个体行为关联提供了 一个稳健的分析框架，并支持对自由互动小鼠中性别差异、个体间变异性和社交交流特征的 下游分析。

引言

动物界中的社会交流是行为动态的基本组成部分，有助于生存和繁殖等过程1，2。在哺乳动物中，小鼠通过超声波发声（USVs）进行声学交流，其频率范围为35至110 kHz3。USVs具有复杂的特征，能够根据不同的行为情境传递特定信息4。雌性小鼠对雄性小鼠的USVs表现出偏好5，6，而雄性和雌性小鼠在求偶行为中也会进行声音互动7，这表明USVs发挥着关键的社会信号功能。由于特定的USV特征与小鼠不同的行为状态密切相关8，准确地将发声分配给个体对于理解社会互动至关重要。

尽管已投入大量努力来阐明超声波发声（USVs）的功能及其与社会行为的关系8，但该领域一直面临一个挑战，即在群体互动过程中难以将USVs准确归因于个体小鼠。这一困难主要源于USV产生时缺乏可见的口部运动4，以及USVs的频率范围超出人耳听觉能力3。因此，以往关于USVs与社会行为关系的研究仅局限于简化的实验范式或受控环境，这些条件限制了可观察的群体行为范围9，从而只能部分揭示自由互动动物中发声行为的动态过程。

为了深入理解听觉通讯与社会行为之间的关系，有必要捕捉小鼠的全部行为谱，并将群体中个体发出的发声进行归因。确定发声个体的身份对于明确不同个体间性别和情境依赖的发声范围8、检验特定发声特征如何驱动同种动物行为的因果假设10,11,12，以及在适用情况下 将发声输出与同步记录的脑信号（如电生理信号）进行关联分析至关重要13。传统观点认为仅雄性小鼠会发声；然而，声源定位技术揭示雌性小鼠在群体环境中7或与雄性配对时14也会产生超声发声（USVs）。若无法确定是哪只动物发出了超声发声，则在自由互动的群体中将发声特征与个体行为及社会行为结果相联系的研究仍受到限制。因此，使用一种能够在维持自然互动动态的同时将发声归因于个体动物的定位系统至关重要。

本文所述的麦克风阵列声源定位系统此前已有发表7,15，可估算发声时发声源在实验区域内的空间位置，并同步追踪所有在场动物的位置，从而实现将发声信号归属至发声个体。通过基于概率的度量方法，整合声源估计结果与动物位置追踪数据，以支持将超声发声（USVs）分配给特定个体动物。发声归属处理可将以往模糊的群体发声记录转化为带有明确个体标签的动物发声数据7,15 ，进而实现将发声类型和时序与行为及后续同种个体行为进行关联的定量分析。本研究的目的是提供一套详细的操作流程，用于实施 该方法，该方法此前已被量化并验证15。以下方案详细说明了该系统的搭建、校准与实施步骤，包括麦克风阵列几何结构、音视频同步、自动声音检测与概率性声源估计、多动物位置追踪，以及用于将超声发声（USVs）归因于发声动物的 归属流程 7,15。

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

方案

所有涉及动物的实验方案均经特拉华大学动物护理与使用委员会批准（方案编号：1275），并依照美国国立卫生研究院指南进行。所用试剂和设备列于材料表中。

1. 构建声源定位装置

  1. 准备记录室。
    1. 组装一个长方体框架（76.2 cm × 76.2 cm × 61 cm；宽 × 长 × 高），作为记录区域，并将其放置于隔音屏蔽箱内。
    2. 使用尼龙网制作箱体墙壁，并在屏蔽箱外侧铺设吸音泡沫，以减少声音反射。
    3. 将温度计放置在记录室屏蔽箱外部附近，用于监测记录期间的环境温度。
    4. 所有记录均需在黑暗条件下进行。
      注意： 应保持各次记录会话期间环境条件的稳定，并记录环境参数。
  2. 配置视频和音频记录系统。
    1. 在记录区域上方安装红外照明设备，以实现在黑暗环境下的视频记录。
    2. 在记录区域上方安置视频摄像机，并设置其以 30 Hz 的频率持续记录。
    3. 配置音频采集系统，使其通过一个 八通道麦克风阵列 以 250 kHz 的采样率记录超声信号。
      注意：本系统使用了八个麦克风，但麦克风数量可根据实验需求进行调整。
    4. 使用共用的外部触发信号同步视频和音频记录，以确保时间对齐。
    5. 确认每次会话的视频和音频数据均被同步记录并存储。
      ​注意： 硬件设备和采集软件分别列于材料表和表1中。
  3. 布置麦克风和记录区域。
    1. 沿记录区域的四壁均匀分布麦克风（每壁两个）。
    2. 使麦克风中心间距为 38.1 cm，距每个角落 19.05 cm，并高于记录区域地面 10.8 cm。
    3. 在视觉上标记麦克风位置，以便后续校准和验证。
      注意：可使用LED灯标记麦克风位置。

2. 社交行为记录的准备工作

  1. 设置实验装置 动物
    1. 选择待记录的小鼠。本实验选用8至12周龄的C57BL/6J小鼠，每组包含2只雄性和2只雌性。
      注意：品系、性别比例 小鼠的年龄范围以及当前实验范式中的记录天数可根据不同的实验目标进行调整。为演示本方法，部分实验小鼠在两天的记录中被重复使用。12周龄以上的C57BL/6J小鼠可能对高频声音的敏感性降低16.
  2. 饲养动物。
    1. 每只小鼠单独饲养 单独地 用于 14 天 记录之前。
      注意：单独饲养可最大程度减少先前社会经历对群体互动的影响。
    2. 为每个笼子提供垫料、环境丰富物和 随意摄取 食物和水的获取
  3. 对动物进行视觉识别标记。
    1. 记录前两天，使用精密挥发器将2.5%异氟烷以1 L/min的氧气流速通入密闭麻醉舱内，对每只小鼠进行麻醉。待小鼠进入麻醉状态后，将其移出麻醉舱，仰卧固定，背部朝上，通过鼻罩持续给予麻醉气体，直至标记操作完成。
      注意：本实验范式中所述的麻醉方案已获本机构动物实验方案批准，并已依次应用于每只小鼠，但可根据不同动物或实验目标进行调整。
    2. 在每只小鼠处于麻醉状态时，使用无毒毛发染料在其背部标记独特的图案，以便在追踪过程中进行视觉识别。
    3. 在染料固定期间持续监测每只动物，维持麻醉状态约15分钟，并记录麻醉持续时间。
    4. 用温水冲洗，并将每只小鼠放入预热的恢复笼中，直至其完全恢复自主活动能力。
    5. 将每只小鼠放回单独的清洁笼具中，笼内铺有垫料，并提供食物、饮水和环境丰富物。
      ​注意： 先对雌性小鼠进行标记，再对雄性小鼠进行标记，以尽量减少雄性气味线索的转移，避免对后续行为产生影响。
  4. 进行异性暴露。
    1. 记录前一天，准备无垫料的清洁笼具。
    2. 对于每只实验小鼠，将其放入笼中，随后放入一只异性新小鼠。
    3. 让动物相互接触 10 分钟
    4. 观察相互作用，并手动记录行为事件。
    5. 暴露后，将实验动物放回单独饲养的笼具中。
      注意： 异性暴露特异性地适用于当前实验范式，因其可增加后续群体记录期间发声行为的发生概率17；然而，此步骤并非所述方法的必需组成部分。若观察到交配行为，应将动物分开。
  5. 确定动情周期阶段 雌性小鼠
    1. 大约 记录前2 h，评估动情周期 每只雌性小鼠的状态（如果使用雌性受试对象）。
    2. 使用阴道灌洗 30 µL 磷酸盐缓冲液
    3. 将灌洗样本转移至干净的显微镜载玻片上，并均匀涂布。
    4. 让载玻片完全干燥。
    5. 将结晶紫染液滴加到每张玻片上，然后用移液器轻轻加水冲洗。 
    6. 在光学显微镜下观察玻片。
    7. 根据有核上皮细胞、角化上皮细胞和白细胞的相对比例对动情周期状态进行分类18.
    8. 记录动情周期 记录每只雌性个体的状态。
      注意： 由于USVs可能影响雌性的接受性 在发情期19,20，确定动情周期状态仅适用于当前的实验范式；然而，它并非所描述方法的必要组成部分。

3. 社会互动记录

  1. 准备记录区域。
    1. 在记录区域底部均匀铺设约 1.25 cm 厚的白色纸质垫料。
    2. 确保垫料均匀覆盖所有角落。
    3. 确认所有麦克风均已对齐、无遮挡，并朝向记录区域中心。
    4. 在正式实验记录前，将一把直尺和一个高对比度物体置于区域中央，以验证摄像头对焦情况并建立空间比例尺。
    5. 在开始行为记录前移除校准物体。
      注：白色纸质垫料可为毛色较深的动物提供良好对比度，便于追踪。若使用毛色较浅的动物，则建议使用黑色纸质垫料以提高追踪效果。若记录时间较长，需在区域内提供食物和饮水。在直尺上添加南北和东西方向标记有助于识别八个麦克风的位置。
  2. 进行行为前系统记录。
    1. 在行为记录开始前，开启红外光源，记录 15 s 背景噪声。
    2. 关闭红外光源并开启麦克风指示灯，记录 15 s 麦克风定位测试信号。
    3. 保存所有行为前记录，用于后续系统性能验证。
      ​注： 这些记录用于验证麦克风功能及基线噪声水平。相关记录脚本可在配套代码仓库中获取。
  3. 记录群体社交行为。
    1. 提前设置好所有记录参数，以尽量减少数据采集前对动物的干扰。
    2. 将雌性小鼠放入记录区域。
    3. 将雄性小鼠放入记录区域。
      ​注：若记录多只同性别动物，应同时将动物放入区域中。
    4. 关闭围栏，开始记录。
    5. 连续记录群体社交行为 10 分钟。
      注：记录时长可根据需要调整。
    6. 在预处理前，确认视频和音频文件可正常读取且无损坏。
    7. 记录结束后，移除除一只外的所有动物。
  4. 记录个体动物行为。
    1. 让剩余的小鼠单独在区域内记录 10 分钟。
    2. 对每只剩余的小鼠依次重复个体记录。
    3. 个体记录结束后立即称量每只小鼠的体重。
      注： 个体记录用于训练和验证多动物追踪算法。每次记录前应记录设备内部温度，因为温度会影响声音传播。若视频或音频文件损坏或不完整，需重复该次记录。

4. 视频预处理

  1. 准备视频文件。
    1. 确认所有视频记录均存储在与实验相关的单一目录中。
  2. 调整视频亮度以进行追踪。
    1. 如有需要，可通过为每个像素添加一个常数值（brightness_adjustment × 255）来对所有视频帧进行统一的亮度调整，其中 brightness_adjustment 为标量，通常根据光照条件在 0.1 至 0.6 范围内取值。
    2. 如有需要，使用强度重映射方法（例如 MATLAB 的 imadjust 函数）进行全局对比度调整，设定输入范围（例如 [0.2, 0.8]），将最大强度 20% 的像素值映射为黑色，80% 的像素值映射为白色，并对中间值进行线性缩放。此步骤旨在增强浅色标识标记与背景之间的区分度。
    3. 将像素强度裁剪至视频位深度的有效范围内（例如，8 位视频为 0 至 255）。
      注意： 为确保一致性，必须对同一次记录中的所有帧以及不同记录之间的帧应用相同的预处理参数。这些调整是可选的，取决于录制条件。本文所展示的代表性数据未进行任何亮度或对比度调整。当需要调整时，用户应在处理完整个视频前，先预览处理后的首帧，以确认动物与实验区域之间具有足够的对比度。
  3. 导出预处理后的视频。
    1. 以与原始记录相同的帧率和时间对齐方式保存预处理后的视频文件。
    2. 保留原始视频文件以供参考和验证。
      注意： 用于视频预处理的脚本及所用具体参数值可在相关代码仓库中获取。

5. 多动物追踪

  1. 准备追踪软件和数据。
    1. 安装多动物追踪软件及所有必需的依赖项。本研究使用了MOuse TRacker（MoTR；表1），因为其输出格式与Muse（表1）兼容，而Muse是我们流程中用于声源定位计算的另一款软件21。
      注：其他自动化追踪软件，例如 Social LEAP Estimates Animal Poses （SLEAP）22 或 DeepLabCut23，也可用于动物追踪，只要能生成动物的位置、朝向以及鼻尖位置即可。
    2. 整理预处理后的视频文件，确保 单只动物录制视频 和 多只动物录制视频 被明确区分开。
    3. 确认所有视频文件具有统一的帧率和空间分辨率。
      ​注： 软件安装说明和依赖项要求已在相关代码仓库中提供。
  2. 训练单只动物模型。
    1. 选择与每个实验个体相对应的单只动物录制视频。
    2. 利用从该动物单只录制视频中提取的特征，为每只动物训练独立的身份分类器。在群体录制过程中，这些针对个体的分类器输出将与跨帧的轨迹信息结合，以维持动物身份的识别。
    3. 在进入下一步前，确认训练已成功完成。
      ​注： 单只动物录制视频用于在多动物实验会话中初始化个体特异性的追踪。
  3. 追踪多只动物的录制视频。
    1. 将训练好的追踪模型应用于多只动物社会互动的录制视频。
    2. 为每个个体逐帧生成动物位置、朝向和身体形态的估计结果。
    3. 保存追踪输出结果，用于后续分析。

6. 声学分割

  1. 准备音频数据。
    1. 确认来自各个麦克风通道的所有音频 recordings 均已存在且可访问。
  2. 检测发声信号。
    1. 在每段录音上运行声学分割软件 Ax（表 1），以检测超声发声（USVs）。
    2. 配置 Ax 所读取的输入文件中定义的时间-频率参数。 麦克风采样频率设置为 250 kHz。
      注：采用三种非均匀快速傅里叶变换（Non-uniform Fast Fourier Transform）的窗长，分别为 64、128 和 256 个采样点。时间-带宽乘积为 3，使用 5 个锥形窗（tapers），显著性阈值设为 0.05。最小持续时间为 0 个采样点，低频截止频率为 30 kHz，高频截止频率为 110 kHz。卷积尺寸设置为覆盖 1001 Hz × 0.001 s。设置标志以合并谐波相关的信号。具体细节参见 Neunuebel 等人7。
    3. 基于上述时间-频率特征提取候选的 USVs。
    4. 将每段录音的分割结果保存为电子表格。
      ​注： 软件安装说明、脚本及参数设置详见相关代码仓库7。
  3. 整合分割输出结果。
    1. 生成一个汇总列表，包含所有检测到的发声事件的起始时间、结束时间及频率范围。
    2. 保存整合后的发声文件，用于后续的定位分析。

7. 声源定位

  1. 准备用于定位的 输入数据。
    1. 确认每段录音均有对应的声学分割输出结果和多动物追踪结果。
    2. 整理定位所需的输入数据，确保音频数据、追踪数据和实验区域几何信息均可被定位软件访问。
      ​注意： 用于组织输入文件、定义所需目录结构以及收集实验区域几何信息的脚本已在相关代码仓库中提供。
  2. 估计声源位置。
    1. 对每个检测到的发声应用声源定位算法 MUSE（表 1）7。
    2. 利用麦克风阵列记录的数据，估计每次发声在实验区域内的空间起源位置。
    3. 对每次发声，采用刀切法重采样（jackknife resampling）估计声源位置：重复定位过程八次，每次忽略一个麦克风，使每次估计基于其余七个麦克风的数据。此过程为每次发声生成 八个估计值。
      ​​注意：声音到达各麦克风的时间差对于估计声源位置至关重要。采用刀切法重采样可评估定位的可靠性，并降低对单个麦克风通道的敏感性。用于估计声源位置的脚本已在相关代码仓库中提供7。
  3. 计算声源位置 的概率分布。
    1. 对每次发声，计算协方差矩阵24，并结合平均刀切法点估计值，在实验区域地面范围内计算 概率密度。
  4. 将定位结果与动物位置进行整合。
    1. 提取每次发声时刻所有动物被追踪到的头部或鼻尖位置。
    2. 对每次发声，在每只动物鼻尖所在位置评估定位概率密度。
    3. 基于概率值，为每次发声计算每只动物的归属置信度指标。该指标的计算方式为：该动物鼻尖处的概率密度值除以所有动物概率密度值之和。 我们将此指标称为小鼠概率指数（mouse probability index, MPI）15。
  5. 分配发声来源。 
    1. 若某只小鼠的归属置信度指标超过 0.95，则将该信号分配给该小鼠7,15。
    2. 将不符合分配标准的发声标记为未分配。
    3. 保存定位与分配 结果，用于后续验证与分析。
      注意： 分配阈值、置信度标准及相关代码均在相关分析脚本中提供。

8. 结果验证

  1. 验证多动物追踪。
    1. 加载每段录像的最终追踪结果。
    2. 将追踪得到的动物位置和身体形状叠加到对应的视频帧上。
    3. 目视检查追踪结果，确认小鼠位置准确且在整个视频中个体身份分配一致。
      注意：追踪结果包含以不同颜色标注的椭圆，表示每帧视频中小鼠的头部朝向。椭圆的大小和身体方向应分别与每帧中小鼠的实际大小和朝向相符。每只小鼠在整个录像过程中的椭圆颜色应保持一致。
    4. 识别并纠正追踪错误。
      保存经修正的追踪结果，用于后续分析。
      注意： 常见的追踪错误通常发生在动物近距离社交互动期间或靠近实验区域边界时。需纠正所有头部与尾部颠倒、身份交换以及椭圆跳跃或漂移的情况。
      注意：用于查看追踪结果并进行错误修正的程序已提供在代码仓库中。
  2. 验证发声提取。
    1. 加载每段录像的声学分割结果。
    2. 基于原始音频数据生成代表性时间段的频谱图。
    3. 将检测到的发声事件（包括各个发声的时间范围和频率范围）叠加至频谱图上。
    4. 通过目视方式确认检测到的事件与频谱图中观察到的发声信号相一致。
    5. 若发现系统性错误，应在重新运行提取与定位步骤前调整分割参数 ，或手动修正任何分割错误（例如发声时间或频率范围的误判） 。
  3. 验证发声归属分配。
    1. 加载声源定位与归属分配结果。
    2. 对每一次发声，可视化其定位估计值、空间概率分布以及动物位置，并叠加于视频帧上。
    3. 确认定位概率密度集中在被分配发声的动物头部附近，并且明显与其他动物分离。
    4. 验证未满足分配标准的发声被正确标记为“未分配”。
      注意：对归属分配结果的检查包括确认所有预期输出均已生成，且每次发声的概率图位于实验区域范围内，并围绕被分配该发声的小鼠。
    5. 保存经过验证的归属分配结果，用于后续分析。
      注意： 归属置信度阈值及验证标准已在相关分析脚本中定义。

9. 数据分析

  1. 可视化声源定位。
    1. 对于单只或多个动物的记录会话，选择检测到发声的视频帧。
    2. 生成所选视频帧的示意图。
    3. 根据MUSE输出结果，绘制所有麦克风的位置、各个声源点估计、估计的声源位置、空间概率分布、小鼠位置、推断的发声个体身份以及比例尺，生成空间示意图。
    4. 生成由各麦克风通道记录的相应发声的频谱图。
      ​注意：这些可视化结果有助于对个体和群体情境下的定位性能进行定性评估。
  2. 量化 定位误差与精度
    1. 计算估计的声源位置与记录动物位置之间的距离，以量化定位误差。这些计算应使用单只小鼠的记录数据，因为此时只有一个发射源且声源位置已知。
    2. 为评估定位精度，将声源估计值及相应动物位置转换至以发声动物为中心的参考坐标系中。
    3. 可视化声源估计相对于中心化动物位置的空间分布。
  3. 生成频谱图以可视化发声。
    1. 使用包含发声者身份、发声起始与终止时间以及高频和低频边界信息的发声提取结果，识别感兴趣的发声片段。
    2. 选择时间窗口，范围涵盖每次发声序列中第一次发声开始前至最后一次发声结束后的时段。
    3. 从选定时间窗口的音频通道文件中提取电压轨迹。
    4. 通过将提取的电压轨迹从时域转换到频域来生成频谱图。
    5. 在频谱图上使用不同颜色标记已分配和未分配发声对应的时间点。
    6. 在社交互动实验中，识别不同个体发出的发声片段，并生成标注有发声者身份的语谱图，使用特定颜色标识不同个体的身份。
  4. 量化 个体的发声输出
    1. 使用声源定位代码的输出结果为每次发声分配一个身份标签，使得未定位、已定位但未分配以及个体动物的身份以数值形式编码。
    2. 统计每只动物个体发出的叫声次数。
    3. 比较个体之间以及两性之间的发声次数。
  5. 分析 声音特征
    1. 提取每次发声的频率轮廓。
    2. 量化发声参数，如最高频率、最低频率、平均频率、带宽和发声持续时间。
    3. 比较两性之间的发声参数。
    4. 根据数据的分布特征进行适当的统计分析。
      注意： 根据所测变量的参数特性选择合适的统计方法。此处受试者数量过少，无法进行统计学比较。

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

结果

本文展示的结果来自为期2天的记录，旨在说明Warren等人15最初发表的实验方案的输出效果。这些数据并不用于支持统计推断或得出普遍性结论。

USVs 的提取与归属
使用麦克风阵列定位系统，在个体和群体社交互动过程中记录了 USVs。在每次社交互动过程中，同时记录两只雄性与两只雌性小鼠。总共在 2 天内进行了记录，所记录动物的身份信息见表 2。在社交过程中，共提取到 2,783 个 USVs，其中 2,773 个被成功定位（99.6%），1,636 个被归属至个体小鼠（58.8%）。其余 1,137 个已定位信号未达到归属标准，被标记为未归属。在单独记录过程中，共提取到 512 个 USVs，其中 508 个被定位（99.2%），475 个被归属至记录的小鼠（93.0%）。其余 32 个已定位信号被标记为未归属。对于所有单独记录过程，我们为每次发声生成了（一个或三个）随机位置的虚拟小鼠。虚拟小鼠的位置使归属概率低于 95% 的阈值，因此该发声被标记为未归属（详见...

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

讨论

在群体互动期间，将超声波发声（USVs）可靠地归因于个体小鼠，一直是小鼠发声交流研究中的主要技术局限。尽管小鼠被广泛用于社会交流研究，但无法将发声行为准确分配给特定个体，限制了在接近自然的社会环境中对发声行为的定量分析。因此，一种能够在社会互动期间实现个体特异性发声追踪的方法，对于研究自由互动小鼠的发声产生至关重要。

本文介绍了一种系统化且经过验证的实验方案，可用于在自由社交互动过程中追踪个体动物、提取超声波发声（USVs）并准确将发声信号分配给特定小鼠。该方法结合基于视频的追踪技术与发声信号的提取、定位和分配，实现了行为数据与声学数据在时间上的精确对齐。所生成的数据集支持对发声时间、声学结构以及个体动物特异性发声输出进行定量分析，同时强调流程中每个阶段的验证与质量控制。

该方案中的多个步骤需要密切监控，因为在这些阶段引入的错误可能会影响后续分析。在视频预处理（步骤4）期间，若动物与背景环境之间的对比度不足，可能导致追踪错误，尤其是在动物彼此靠近时。在处理前调整视频亮度或对比度（步骤4.2）可显著减少因光照不均或动物重叠引起的...

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

披露

作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

感谢特拉华大学生命与科学研究设施的工作人员在动物护理方面提供的帮助，感谢Jim Farmer和Jamie Quesenberry在实验室设备建造方面的协助，以及特拉华大学高性能计算小组在维护计算集群方面的支持。感谢Andre Yichong Ma在数据收集方面的协助。本研究由美国国立卫生研究院（NIH）资助，资助编号为R01MH122752和T32GM142603。

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
Alpha-Dri 垫料Shepherd Specialty PapersALPHA-dri声源定位系统所需
铝型材8020根据记录区域定制声源定位系统所需
BNC-2110National Instruments777643-01声源定位系统所需
透明亚克力板Home DepotMC-24声源定位系统所需
CM16/CMPA40-5VAvisoft40014声源定位系统所需
计算机Hewlett–PackardZ620声源定位系统所需
Grasshopper 3FLIRGS3-U3-41C6M-C声源定位系统所需
红外灯GANZIR-LT30声源定位系统所需
NI PXIe-1073National Instruments781161-01声源定位系统所需
NI PXIe-6356National Instruments781053-01声源定位系统所需
Nice ‘N Easy, Born Blonde MaxiClairol 2523721声源定位系统所需
笼壁用尼龙网McMaster-Carr9318T25声源定位系统所需
电源线National Instruments763000-01声源定位系统所需
SCHC68-68-EPMNational Instruments192061-02声源定位系统所需
Sonex 泡沫Pinta AcousticVLW-35声源定位系统所需

参考文献

  1. Barfield, R. J., Thomas, D. A. The role of ultrasonic vocalizations in the regulation of reproduction in rats. Ann N Y Acad Sci. 474 (1), 33-43 (1986).
  2. Placer, J., Slobodchikoff, C. N. A fuzzy-neural system for identification of species-specific alarm calls of Gunnison's prairie dogs. Behav Processes. 52 (1), 1-9 (2000).
  3. Holy, T. E., Guo, Z. Ultrasonic songs of male mice. PLoS Biol. 3 (12), e386 (2005).
  4. Chabout, J., et al. Adult male mice emit context-specific ultrasonic vocalizations that are modulated by prior isolation or group rearing environment. PLoS One. 7 (1), e29401 (2012).
  5. Shepard, K. N., Liu, R. C. Experience restores innate female preference for male ultrasonic vocalizations. Genes Brain Behav. 10 (1), 28-34 (2011).
  6. Hammerschmidt, K., Radyushkin, K., Ehrenreich, H., Fischer, J. Female mice respond to male ultrasonic songs with approach behaviour. Biol Lett. 5 (5), 589-592 (2009).
  7. Neunuebel, J. P., Taylor, A. L., Arthur, B. J., Egnor, S. E. R. Female mice ultrasonically interact with males during courtship displays. Elife. 4, e06203 (2015).
  8. Sangiamo, D. T., Warren, M. R., Neunuebel, J. P. Ultrasonic signals associated with different types of social behavior of mice. Nat Neurosci. 23 (3), 411-422 (2020).
  9. Zala, S. M., Reitschmidt, D., Noll, A., Balazs, P., Penn, D. J. Sex-dependent modulation of ultrasonic vocalizations in house mice (Mus musculus musculus). PLoS One. 12 (12), e0188647 (2017).
  10. Hammerschmidt, K., Radyushkin, K., Ehrenreich, H., Fischer, J. The structure and usage of female and male mouse ultrasonic vocalizations reveal only minor differences. PLoS One. 7 (7), e41133 (2012).
  11. Musolf, K., Hoffmann, F., Penn, D. J. Ultrasonic courtship vocalizations in wild house mice Mus musculus musculus. Anim Behav. 79 (3), 757-764 (2010).
  12. Warburton, V. L., Sales, G. D., Milligan, S. R. The emission and elicitation of mouse ultrasonic vocalizations the effects of age sex and gonadal status. Physiol Behav. 45 (1), 41-47 (1989).
  13. Chen, P., Hong, W. Neural circuit mechanisms of social behavior. Neuron. 98 (1), 16-30 (2018).
  14. Heckman, J. J., et al. High-precision spatial localization of mouse vocalizations during social interaction. Sci Rep. 7 (1), 3017 (2017).
  15. Warren, M. R., Sangiamo, D. T., Neunuebel, J. P. High channel count microphone array accurately and precisely localizes ultrasonic signals from freely moving mice. J Neurosci Methods. 297, 44-60 (2018).
  16. Johnson, K. R., Erway, L. C., Cook, S. A., Willott, J. F., Zheng, Q. Y. A major gene affecting age-related hearing loss in C57BL/6J mice. Hear Res. 114 (1), 83-92 (1997).
  17. Zala, S. M., et al. Primed to vocalize wild-derived male house mice increase vocalization rate and diversity after a previous encounter with a female. PLoS One. 15 (12), e0242959 (2020).
  18. Cora, M. C., Kooistra, L., Travlos, G. Vaginal cytology of the laboratory rat and mouse: review and criteria for the staging of the estrous cycle using stained vaginal smears. Toxicologic pathology. 43 (6), 776-793 (2015).
  19. Floody, O. R., Pfaff, D. W., Lewis, C. D. Communication among hamsters by high-frequency acoustic signals II determinants of calling by females and males. J Comp Physiol Psychol. 91 (4), 807-819 (1977).
  20. McIntosh, T. K., Barfield, R. J., Geyer, L. A. Ultrasonic vocalisations facilitate sexual behaviour of female rats. Nature. 272 (5649), 163-164 (1978).
  21. Ohayon, S., Avni, O., Taylor, A. L., Perona, P., Egnor, S. E. R. Automated multi-day tracking of marked mice for the analysis of social behaviour. J Neurosci Methods. 219 (1), 10-19 (2013).
  22. Pereira, T. D., et al. Fast animal pose estimation using deep neural networks. Nat Methods. 16 (1), 117-125 (2019).
  23. Mathis, A., et al. DeepLabCut markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nat Neurosci. 21 (9), 1281-1289 (2018).
  24. Peña, D., Prieto, F. J. Multivariate outlier detection and robust covariance matrix estimation. Technometrics. 43 (3), 286-310 (2001).
  25. Matsumoto, J., et al. Acoustic camera system for measuring ultrasound communication in mice. iScience. 25 (8), 104812 (2022).
  26. Waidmann, E. N., Yang, V. H. Y., Luo, E., Doyle, W. C., Jarvis, E. D. Mountable miniature microphones to identify and assign mouse ultrasonic vocalizations. Cell Rep Methods. 5 (6), 101081 (2025).

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

重印与许可

标签

233 233 JoVE
视频即将推出
联系我们
向图书馆推荐

隐私

使用条款

政策

版权所有 © 2026 MyJoVE Corporation。保留所有权利。