Name: 신경행동학적 임베딩에서 자연 행동 해독 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-10-03T13:40:00.000+00:00
Duration: 8 min
Description: 학습하세요 자유롭게 움직이는 생물체에서 신경역학이 자연 행동을 인코딩하는 방법을 mTPM과 3차원 행동 장치를 사용하여. 이 프로토콜은 뇌-행동 상호작용을 자연스러운 환경에서 정밀하게 해독하는 새로운 프레임워크를 제공합니다.

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<ol><li>Han, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multi-animal+3d+social+pose+estimation%2C+identification+and+behaviour+embedding+with+a+few-shot+learning+framework%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Machine+Intellig%22%5BJournal%5D)">Multi-animal 3d social pose estimation, identification and behaviour embedding with a few-shot learning framework.</a> Nat Machine Intellig. 6 (1), 48-61 (2024).</li>
<li>Zong, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Miniature+two-photon+microscopy+for+enlarged+field-of-view%2C+multi-plane+and+long-term+brain+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Miniature two-photon microscopy for enlarged field-of-view, multi-plane and long-term brain imaging.</a> Nat Methods. 18 (1), 46-49 (2021).</li>
<li>Schneider, S., Lee, J. H., Mathis, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Learnable+latent+embeddings+for+joint+behavioural+and+neural+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Learnable latent embeddings for joint behavioural and neural analysis.</a> Nature. 617 (7960), 360-368 (2023).</li>
<li>Lanzarini, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neuroethology+of+natural+actions+in+freely+moving+monkeys%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Neuroethology of natural actions in freely moving monkeys.</a> Science. 387 (6730), 214-220 (2025).</li>
<li>Testard, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+signatures+of+natural+behaviour+in+socializing+macaques%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Neural signatures of natural behaviour in socializing macaques.</a> Nature. 628 (8007), 381-390 (2024).</li>
<li>Mathis, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Deeplabcut%3A+Markerless+pose+estimation+of+user-defined+body+parts+with+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Deeplabcut: Markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning.</a> Nat Neurosci. 21 (9), 1281-1289 (2018).</li>
<li>Tang, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Anti-drift+pose+tracker+%28adpt%29%2C+a+transformer-based+network+for+robust+animal+pose+estimation+cross-species%5BTitle%5D)+AND+%22Elife%22%5BJournal%5D)">Anti-drift pose tracker (adpt), a transformer-based network for robust animal pose estimation cross-species.</a> Elife. 13, RP95709(2025).</li>
<li>Panadeiro, V., Rodriguez, A., Henry, J., Wlodkowic, D., Andersson, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+review+of+28+free+animal-tracking+software+applications%3A+Current+features+and+limitations%5BTitle%5D)+AND+%22Lab+Anim+%28NY%29%22%5BJournal%5D)">A review of 28 free animal-tracking software applications: Current features and limitations.</a> Lab Anim (NY). 50 (9), 246-254 (2021).</li>
<li>Jhuang, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+home-cage+behavioural+phenotyping+of+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Automated home-cage behavioural phenotyping of mice.</a> Nat Commun. 1, 68(2010).</li>
<li>Huang, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+hierarchical+3d-motion+learning+framework+for+animal+spontaneous+behavior+mapping%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">A hierarchical 3d-motion learning framework for animal spontaneous behavior mapping.</a> Nat Commun. 12 (1), 2784(2021).</li>
<li>Juavinett, A. L., Bekheet, G., Churchland, A. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Chronically+implanted+neuropixels+probes+enable+high-yield+recordings+in+freely+moving+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Elife%22%5BJournal%5D)">Chronically implanted neuropixels probes enable high-yield recordings in freely moving mice.</a> Elife. 8, e47188(2019).</li>
<li>Chen, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Miniature+fluorescence+microscopy+for+imaging+brain+activity+in+freely-behaving+animals%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosci+Bull%22%5BJournal%5D)">Miniature fluorescence microscopy for imaging brain activity in freely-behaving animals.</a> Neurosci Bull. 36 (10), 1182-1190 (2020).</li>
<li>Zong, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-scale+two-photon+calcium+imaging+in+freely+moving+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">Large-scale two-photon calcium imaging in freely moving mice.</a> Cell. 185 (7), 1240-1256.e30 (2022).</li>
<li>Zong, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fast+high-resolution+miniature+two-photon+microscopy+for+brain+imaging+in+freely+behaving+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Fast high-resolution miniature two-photon microscopy for brain imaging in freely behaving mice.</a> Nat Methods. 14 (7), 713-719 (2017).</li>
<li>Han, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mousevenue3d%3A+A+markerless+three-dimension+behavioral+tracking+system+for+matching+two-photon+brain+imaging+in+free-moving+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosci+Bull%22%5BJournal%5D)">Mousevenue3d: A markerless three-dimension behavioral tracking system for matching two-photon brain imaging in free-moving mice.</a> Neurosci Bull. 38 (3), 303-317 (2022).</li>
<li>Jazayeri, M., Ostojic, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Interpreting+neural+computations+by+examining+intrinsic+and+embedding+dimensionality+of+neural+activity%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Opin+Neurobiol%22%5BJournal%5D)">Interpreting neural computations by examining intrinsic and embedding dimensionality of neural activity.</a> Curr Opin Neurobiol. 70, 113-120 (2021).</li>
<li>Churchland, M. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+population+dynamics+during+reaching%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Neural population dynamics during reaching.</a> Nature. 487 (7405), 51-56 (2012).</li>
<li>Van Der Maaten, L., Hinton, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visualizing+data+using+t-sne%5BTitle%5D)+AND+%22J+Machine+Learning+Res%22%5BJournal%5D)">Visualizing data using t-sne.</a> J Machine Learning Res. 9, 2579-2605 (2008).</li>
<li>Mcinnes, L., Healy, J., Melville, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Umap%3A+Uniform+manifold+approximation+and+projection+for+dimension+reduction%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">Umap: Uniform manifold approximation and projection for dimension reduction.</a> arXiv. , (2018).</li>
<li>Klibaite, U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+the+landscape+of+social+behavior%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">Mapping the landscape of social behavior.</a> Cell. 188 (8), 2249-2266.e23 (2025).</li>
<li>Zhou, D., Wei, X. 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), , (2020).</li>
<li>Pereira, T. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sleap%3A+A+deep+learning+system+for+multi-animal+pose+tracking%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Sleap: A deep learning system for multi-animal pose tracking.</a> Nat Methods. 19 (4), 486-495 (2022).</li>
<li>Von Ziegler, L., Sturman, O., Bohacek, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Big+behavior%3A+Challenges+and+opportunities+in+a+new+era+of+deep+behavior+profiling%5BTitle%5D)+AND+%22Neuropsychopharmacology%22%5BJournal%5D)">Big behavior: Challenges and opportunities in a new era of deep behavior profiling.</a> Neuropsychopharmacology. 46 (1), 33-44 (2021).</li>
<li>Pereira, T. D., Shaevitz, J. W., Murthy, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantifying+behavior+to+understand+the+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Quantifying behavior to understand the brain.</a> Nat Neurosci. 23 (12), 1537-1549 (2020).</li>
<li>Segalin, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+mouse+action+recognition+system+%28mars%29+software+pipeline+for+automated+analysis+of+social+behaviors+in+mice%5BTitle%5D)+AND+%22Elife%22%5BJournal%5D)">The mouse action recognition system (mars) software pipeline for automated analysis of social behaviors in mice.</a> Elife. 10, e63720(2021).</li>
<li>Gris, K. V., Coutu, J. P., Gris, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Supervised+and+unsupervised+learning+technology+in+the+study+of+rodent+behavior%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Behav+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Supervised and unsupervised learning technology in the study of rodent behavior.</a> Front Behav Neurosci. 11, 141(2017).</li>
<li>Liu, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Objective+and+comprehensive+re-evaluation+of+anxiety-like+behaviors+in+mice+using+the+behavior+atlas%5BTitle%5D)+AND+%22Biochem+Biophys+Res+Commun%22%5BJournal%5D)">Objective and comprehensive re-evaluation of anxiety-like behaviors in mice using the behavior atlas.</a> Biochem Biophys Res Commun. 559, 1-7 (2021).</li>
<li>Bando, Y., Wenzel, M., Yuste, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simultaneous+two-photon+imaging+of+action+potentials+and+subthreshold+inputs+in+vivo%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Simultaneous two-photon imaging of action potentials and subthreshold inputs in vivo.</a> Nat Commun. 12 (1), 7229(2021).</li>
<li>Zhang, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+flexible+new+technique+for+camera+calibration%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+pattern+analysis+and+machine+intelligence%22%5BJournal%5D)">A flexible new technique for camera calibration.</a> IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. 22 (11), 1330-1334 (2002).</li>
<li>Pachitariu, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Suite2p%3A+Beyond+10%2C000+neurons+with+standard+two-photon+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">Suite2p: Beyond 10,000 neurons with standard two-photon microscopy.</a> bioRxiv. , (2017).</li>
<li>Han, Y., Huang, K., Chen, K., Wang, L., Wei, P. IEEE 11th Annual International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER), , 306-310 (2021).</li>
<li>Sheshadri, S., Dann, B., Hueser, T., Scherberger, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3d+reconstruction+toolbox+for+behavior+tracked+with+multiple+cameras%5BTitle%5D)+AND+%22J+Open+Source+Soft%22%5BJournal%5D)">3d reconstruction toolbox for behavior tracked with multiple cameras.</a> J Open Source Soft. 5 (45), 1849(2020).</li>
<li>Zhong, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((S-ketamine+exposure+in+early+postnatal+period+induces+social+deficit+mediated+by+excessive+microglial+synaptic+pruning%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">S-ketamine exposure in early postnatal period induces social deficit mediated by excessive microglial synaptic pruning.</a> Mol Psychiatry. 30 (8), 3615-3631 (2025).</li>
<li>Datta, S. R., Anderson, D. J., Branson, K., Perona, P., Leifer, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computational+neuroethology%3A+A+call+to+action%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Computational neuroethology: A call to action.</a> Neuron. 104 (1), 11-24 (2019).</li>
<li>Schönemann, P. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+generalized+solution+of+the+orthogonal+procrustes+problem%5BTitle%5D)+AND+%22Psychometrika%22%5BJournal%5D)">A generalized solution of the orthogonal procrustes problem.</a> Psychometrika. 31 (1), 1-10 (1966).</li>
<li>Feldman, D. E., Brecht, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Map+plasticity+in+somatosensory+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Map plasticity in somatosensory cortex.</a> Science. 310 (5749), 810-815 (2005).</li>
<li>Karashchuk, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Anipose%3A+A+toolkit+for+robust+markerless+3d+pose+estimation%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Rep%22%5BJournal%5D)">Anipose: A toolkit for robust markerless 3d pose estimation.</a> Cell Rep. 36 (13), 109730(2021).</li>
<li>Laiz, R. G., Schmidt, T., Schneider, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Self-supervised+contrastive+learning+performs+non-linear+system+identification%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">Self-supervised contrastive learning performs non-linear system identification.</a> arXiv. , (2024).</li>
<li>Liberti, W. A., Perkins, L. N., Leman, D. P., Gardner, T. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+open+source%2C+wireless+capable+miniature+microscope+system%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neural+Eng%22%5BJournal%5D)">An open source, wireless capable miniature microscope system.</a> J Neural Eng. 14 (4), 045001(2017).</li>
<li>Tuia, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perspectives+in+machine+learning+for+wildlife+conservation%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Perspectives in machine learning for wildlife conservation.</a> Nat Commun. 13 (1), 792(2022).</li>
<li>Han, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((24-hour+simultaneous+MPFC%27s+miniature+2-photon+imaging%2C+EEG-EMG%2C+and+video+recording+during+natural+behaviors%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Data%22%5BJournal%5D)">24-hour simultaneous MPFC's miniature 2-photon imaging, EEG-EMG, and video recording during natural behaviors.</a> Sci Data. 12 (1), 1226(2025).</li>
<li>Ye, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hierarchical+behavioral+analysis+framework+as+a+platform+for+standardized+quantitative+identification+of+behaviors%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Rep%22%5BJournal%5D)">Hierarchical behavioral analysis framework as a platform for standardized quantitative identification of behaviors.</a> Cell Rep. 44 (2), 115239(2025).</li>
<li>Weinreb, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Keypoint-moseq%3A+Parsing+behavior+by+linking+point+tracking+to+pose+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Keypoint-moseq: Parsing behavior by linking point tracking to pose dynamics.</a> Nat Methods. 21 (7), 1329-1339 (2024).</li>
<li>Jia, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((self-supervised+features+extraction+of+animal+behaviors%5BTitle%5D)+AND+%22Elife%22%5BJournal%5D)">self-supervised features extraction of animal behaviors.</a> Elife. 11, e76218(2022).</li>
<li>Gosztolai, A., Peach, R. L., Arnaudon, A., Barahona, M., Vandergheynst, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Marble%3A+Interpretable+representations+of+neural+population+dynamics+using+geometric+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Marble: Interpretable representations of neural population dynamics using geometric deep learning.</a> Nat Methods. 22 (3), 612-620 (2025).</li>
<li>Stringer, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rastermap%3A+A+discovery+method+for+neural+population+recordings%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Rastermap: A discovery method for neural population recordings.</a> Nat Neurosci. 28 (1), 201-212 (2025).</li>
<li>Vassilev, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Custom-built+operant+conditioning+setup+for+calcium+imaging+and+cognitive+testing+in+freely+moving+mice%5BTitle%5D)+AND+%22eNeuro%22%5BJournal%5D)">Custom-built operant conditioning setup for calcium imaging and cognitive testing in freely moving mice.</a> eNeuro. 9 (1), (2022).</li>
<li>Verma Rodriguez, A. K., Ramírez-Jarquin, J. O., Rossi-Pool, R., Tecuapetla, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Basal+ganglia+output+%28entopeduncular+nucleus%29+coding+of+contextual+kinematics+and+reward+in+the+freely+moving+mouse%5BTitle%5D)+AND+%22Elife%22%5BJournal%5D)">Basal ganglia output (entopeduncular nucleus) coding of contextual kinematics and reward in the freely moving mouse.</a> Elife. 13, RP98159(2025).</li>
<li>Ju, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Long-term+two-photon+imaging+of+spinal+cord+in+freely+behaving+mice%5BTitle%5D)+AND+%22bioRxiv%22%5BJournal%5D)">Long-term two-photon imaging of spinal cord in freely behaving mice.</a> bioRxiv. , (2022).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>3D 행동 기록 시스템</td><td>베이원 사이언티픽</td><td>BA-3D-마우스</td><td>통합 동기화 모듈</td></tr><tr><td>풍선</td><td>알리익스프레스</td><td>홈페이지: https://tinyurl.com/3uex669s</td><td>헬륨으로 채워졌을 때 날아갈 수 있을 만큼 가벼운 풍선. 풍선은 직경 약 45cm의 구형 호일 풍선이며 자체 밀봉 밸브가 특징입니다. URL은 풍선의 예를 제공합니다.&nbsp;</td></tr><tr><td>카보머 아이 젤</td><td>비디식</td><td>카보머 980 기반 윤활 눈 젤</td><td>10g</td></tr><tr><td>코튼 꼬기</td><td>알리익스프레스</td><td>URL: https://tinyurl.com/ywu7u754</td><td>두껍고 가벼우며 직경 1-2mm입니다. URL은 면 끈의 예를 제공합니다.</td></tr><tr><td>두개골 드릴</td><td>RWD</td><td>78001</td><td>0.8, 1.4 및 2.1 mm 드릴</td></tr><tr><td>구성 가능한 맞춤형 카메라 모듈</td><td>인텔</td><td>리얼센스 D435</td><td>/</td></tr><tr><td>고성능 아크릴 구조용 접착제</td><td>후이톈</td><td>1320</td><td>490ml</td></tr><tr><td>이미징용 마우스</td><td>트랜센드 비보스코프</td><td>URL: https://en.tv-scope.com/</td><td>C57BL/6J 배경(10주)을 가진 수컷 마우스는 12&thinsp 아래 케이지당 1마리의 마우스에 사육되었습니다. h 22&ndash에서 명암 주기; 25&thinsp; &&도 40%&ndash의 C; 습도 70%이며 물과 음식에 자유롭게 접근할 수 있었습니다. AAV9-CaMKII-GCaMP6s 바이러스를 일차 체감각 피질(AP, &-minus; 0.60 밀리미터; ML, &빼기; 2.40 밀리미터; DV, 2.00mm). 본 연구에서 마우스는 전문 동물 준비 서비스의 일환으로 TRANSCEND VIVOSCOPE에 의해 준비되었습니다. 이 서비스에는 바이러스 주입, 두개골 창 이식 및 소형 2광자 현미경 시스템에 맞게 특별히 맞춤화된 베이스플레이트 설치가 포함됩니다.</td></tr><tr><td>상호 작용을 위한 마우스</td><td>베이원 락</td><td>홈페이지: https://lac.bayonesci.com/</td><td>C57BL/6J 배경(10주)을 가진 수컷 마우스를 12&thinsp 아래 케이지당 5마리의 마우스에 수용했습니다. h 22&ndash에서 명암 주기; 25&thinsp; &&도 40&ndash가 있는 C; 습도가 70%이고 물과 음식에 임의로 접근할 수 있었습니다. 모든 사육 및 실험 절차는 중국 과학원 심천 첨단 기술 연구소의 동물 관리 및 사용 위원회의 승인을 받았습니다.</td></tr><tr><td>mTPM 신경 기록 시스템</td><td>트랜센드 비보스코프</td><td>초신성-600</td><td>SUPERNOVA-600은 외부 자극 장치를 제외한 모든 필수 광학 및 기록 구성 요소를 포함하여 자유롭게 움직이는 설치류를 위한 완전히 통합된 소형 2광자 이미징 시스템입니다. 통합 동기화 모듈이 포함되어야 합니다.&nbsp;</td></tr></tbody></table>

신경행동학적 임베딩에서 자연 행동 해독

Decoding Natural Behavior from Neuroethological Embedding

자연 행동에 대한 연구는 시험 기반 실험에 비해 더 복잡합니다. 첫째, 자연 조건에서는 신경 활동과 행동 모두 고정된 기준선이 없습니다. 이러한 활동은 반복적이며, 이는 이전 상태의 영향을 받는다는 것을 의미하므로 신경 활동 비교를 위해 특정 행동의 시작을 정렬하는 것은 이전 신경행동학적 상태의 영향을 풀지 못합니다. 둘째, 자연 행동의 신경 인코딩은 주로 인구 수준에서 발생합니다 4,5. 단일 뉴런에서 관찰되는 가변성은 노이즈로 간주될 만큼 충분히 큽니다. 이를 검증하기 위해 신경 활동과 자연스러운 행동 자세 사이의 상관 분석을 수행했습니다(그림 2F, 그림 3F, 그림 4F). 결과 상관 계수 행렬은 포즈 트레이스와 뉴런 특이적 일치를 나타내지 않았습니다. 구체적으로, 신경 신호와 피험자 자세, 물체 자세 또는 체간 거리 사이의 상관 계수는 모두 -0.3에서 +0.3 사이의 범위 내에 속했으며, 일반적으로 약한 상관 관계로 간주됩니다15 (그림 2G, 그림 3G, 그림 4G). 이러한 발견은 자연주의적 조건에서 포즈 관련 정보가 뉴런 특이적 방식으로 인코딩되지 않음을 나타냅니다.
이러한 요인을 감안할 때 이 프레임워크는 신경 집단 수준에서 신경행동학적 데이터를 캡처하고 매핑하는 객관적인 접근 방식을 제공합니다. mTPM 이미징은 개별 뉴런의 가변성을 최대한 보존합니다. 또한 ADPT에 의한 딥러닝 기반 자세 추정과 BeA 및 SBeA와 같은 비지도 행동 분해 방법을 사용하면 풍부한 보조 변수가 생성되어 CEBRA가 신경 집단 내의 가변성을 효과적으로 해석할 수 있습니다.
이러한 예는 공동 CEBRA 임베딩이 피험자 포즈, 객체 포즈, 신체 거리, 피험자 행동 모티프, 객체 행동 모티프 및 사회적 행동 모티프를 포함한 모든 보조 변수에 존재함을 보여줍니다(그림 5A). 세션 또는 피험자 전반에 걸쳐 행동 모티프와 신경 임베딩의 일관성을 검증하기 위해 Procrustes 분석(35 )을 3개의 마우스 쌍에 걸쳐 사용합니다(그림 5B). CEBRA 임베딩이 단위 구에 분포되어 있다는 점을 감안할 때 Procrustes 분석의 회전 매개변수만 활성화되었습니다. 자연 행동 CEBRA 임베딩에는 명확한 기준선이 없기 때문에 이 부분에서는 먼저 매립에 대해 라벨 유도 정렬 샘플링을 수행하여 Procrustes 분석을 적용하기 전에 일관된 앵커 포인트를 보장했습니다. 시각적으로 이러한 CEBRA 임베딩은 신체 거리와 사회적 모티프가 가장 높은 정렬을 보여주는 어느 정도의 본질적인 일관성을 나타냅니다. Procrustes 정렬 전후의 RMSE의 정량화에 적합합니다(그림 5C). 그런 다음 포즈(그림 5D)와 모티프(그림 5E)에 대한 임베딩 디코딩 정확도를 비교합니다. 표현은 다르지만 각각은 높은 정확도로 디코딩할 수 있습니다. 신체 거리의 디코딩 RMSE는 피사체 및 물체 포즈보다 훨씬 높지만 ADPT7의 추적 정확도 이상은 아닙니다.
이러한 가설 기반 임베딩의 기원을 탐구하기 위해 CEBRA를 통해 신경 활동의 자체 조직화된 임베딩이 생성되었습니다(그림 5A, 오른쪽 열). 신경 임베딩의 모양은 다른 관절 임베딩보다 더 복잡하며 다양한 관절 임베딩의 패턴을 통합합니다. 또한, Procrustes 변환을 사용하여 신경 매립과 관절 매립 사이의 유사성을 비교한 다음 코사인 유사성을 비교했습니다(그림 5F). 코사인 유사성은 해당 시점에 걸쳐 정렬된 임베딩 간에 분당 파생됩니다.
S1-피험자 포즈 관절 임베딩은 자기 조직화된 체감각 입력을 인코딩하는 데 있어 S1의 잘 확립된 역할을 기반으로 유사성 비교를 위한 기준선으로 선택되었습니다36. 이 임베딩은 객체 관련 모티프와 같은 다른 변수가 동일한 신경 공간 내에서 어떻게 표현되는지 평가하기 위한 생물학적으로 의미 있는 기준점 역할을 합니다. 이러한 비교를 통해 우리는 자기 관련 체감각 기준선과 관련하여 다양한 행동 차원에 대한 인코딩의 상대적 강도를 평가할 수 있습니다.
신경 매립의 코사인 유사성을 S1-피험자 포즈 관절 매립을 기준선으로 비교했을 때, 본 연구는 객체 모티프에 대한 관절 매립이 현저히 낮다는 것을 발견했습니다. 이것은 이 예에서 자유로운 사회적 상호 작용의 15분 기간 동안 대상 마우스의 S1 신경 활동이 주로 행동과 진행 중인 사회적 상호 작용을 모두 인코딩한다는 것을 시사합니다. 이 분석은 실증적인 사례로 작용하지만, 예를 들어 신경 인코딩의 동적 변화를 밝히기 위해 서로 다른 시간적 시대에 걸쳐 임베딩 구조를 비교함으로써 동일한 방법론적 프레임워크를 보다 세분화된 조사에 쉽게 적용할 수 있습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68668/68668fig1.jpg"> 
그림 1: 신경행동학적 데이터 수집 절차. (A) 장치의 통합. (B) 데이터 기록 작업. (C) 기록 후 신경 신호 추출, 2D 포즈 추정 및 3D 신체 궤적 재구성. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68668/68668fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68668/68668fig2.jpg"> 
그림 2: 추가 분석을 위해 마우스 1의 전처리된 데이터. (A) 신경 활동. (B) 피사체 포즈. (C) 물체 포즈. (D) 신체 거리. (E) 행동 모티프. 위에서 아래로 주체, 대상, 사회적 행동 모티프가 있습니다. (F) 신경 활동과 포즈 사이의 상관 계수 행렬. 왼쪽: 신경 활동과 피사체 포즈 사이의 상관 계수. 중심: 신경 활동과 물체 포즈 사이의 상관 계수입니다. 오른쪽: 신경 활동과 신체 거리 사이의 상관 계수. 상관 계수는 각 뉴런 트레이스와 각 포즈 차원 사이에 있습니다. (G) F의 상관계수 분포. 뉴런 지수는 신경 활동과 피험자 포즈 사이의 상관 계수에 따라 정렬됩니다. 약어: N &amp; S = 신경 활동 및 피험자 자세, N &amp; O = 신경 활동 및 물체 자세, N &amp; B = 신경 활동 및 신체 거리, CC = 상관 계수. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68668/68668fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68668/68668fig3.jpg"> 
그림 3: 추가 분석을 위해 마우스 2의 전처리된 데이터. (A) 신경 활동. (B) 피사체 포즈. (C) 물체 포즈. (D) 신체 거리. (E) 행동 모티프. 위에서 아래로 주체, 대상, 사회적 행동 모티프가 있습니다. (F) 신경 활동과 포즈 사이의 상관 계수 행렬. 왼쪽: 신경 활동과 피사체 포즈 사이의 상관 계수. 중심: 신경 활동과 물체 포즈 사이의 상관 계수입니다. 오른쪽: 신경 활동과 신체 거리 사이의 상관 계수. 상관 계수는 각 뉴런 트레이스와 각 포즈 차원 사이에 있습니다. (G) F의 상관계수 분포. 뉴런 지수는 신경 활동과 피험자 포즈 사이의 상관 계수에 따라 정렬됩니다. 약어: N &amp; S = 신경 활동 및 피험자 자세, N &amp; O = 신경 활동 및 물체 자세, N &amp; B = 신경 활동 및 신체 거리, CC = 상관 계수. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68668/68668fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68668/68668fig4.jpg"> 
그림 4: 추가 분석을 위해 마우스 3의 전처리된 데이터. (A) 신경 활동. (B) 피사체 포즈. (C) 물체 포즈. (D) 신체 거리. (E) 행동 모티프. 위에서 아래로 주체, 대상, 사회적 행동 모티프가 있습니다. (F) 신경 활동과 포즈 사이의 상관 계수 행렬. 왼쪽: 신경 활동과 피사체 포즈 사이의 상관 계수. 중심: 신경 활동과 물체 포즈 사이의 상관 계수입니다. 오른쪽: 신경 활동과 신체 거리 사이의 상관 계수. 상관 계수는 각 뉴런 트레이스와 각 포즈 차원 사이에 있습니다. (G) F의 상관계수 분포. 뉴런 지수는 신경 활동과 피험자 포즈 사이의 상관 계수에 따라 정렬됩니다. 약어: N &amp; S = 신경 활동 및 피험자 자세, N &amp; O = 신경 활동 및 물체 자세, N &amp; B = 신경 활동 및 신체 거리, CC = 상관 계수. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68668/68668fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68668/68668fig5.jpg"> 
그림 5: 신경행동학적 데이터의 CEBRA 임베딩 분석. (A) CEBRA 임베딩. 왼쪽에서 오른쪽으로 S1 신경 활동과 대상체 자세의 공동 매립, S1 신경 활동과 객체 포즈의 공동 매립, S1 신경 활동과 두 동물 사이의 신체 거리의 공동 매립, S1 신경 활동과 피험자 행동 모티프의 공동 매립, S1 신경 활동과 객체 행동 모티프의 공동 매립, S1 신경 활동과 사회적 행동 모티프의 공동 임베딩, S1의 신경 임베딩. (B) Procrustes 분석은 위의 임베딩을 정렬합니다. 회색 원은 참조 임베딩 역할을 하는 마우스 쌍 1을 나타냅니다. 녹색 더하기 기호는 마우스 쌍 2를 나타내고 주황색 십자가는 마우스 쌍 3을 나타내며 둘 다 마우스 쌍 1에 정렬됩니다. (C) Procrustes 정렬 전(왼쪽) 및 후(오른쪽)의 제곱 평균 제곱근 오차(RMSE)(Paired t-test, n=3, 평균 ± SEM). (D) CEBRA 임베딩에서 포즈 재구성의 RMSE(일원 분산 분석에 이어 Tukey의 다중 비교 테스트, n=3, 평균 ± SEM). (E) CEBRA 임베딩에서 모티프 재구성의 정확도(일원 분산 분석 후 Tukey의 다중 비교 테스트, n=3, 평균 ± SEM). (F) S1의 관절 매립과 신경 매입 사이의 코사인 유사성(일원 분산 분석에 이어 Dunnett의 다중 비교 테스트, n=45, 평균 ± SEM). *p &lt; 0.05, **p &lt; 0.01, ***p &lt; 0.001. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68668/68668fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>아니요.</td>
			<td>관찰된 문제</td>
			<td>가능한 원인</td>
			<td>가능한 해결책</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="3">1</td>
			<td rowspan="3">동작 타임스탬프 없음</td>
			<td>(1) SMA 또는 BNC 케이블 결함</td>
			<td>(1) SMA 및 BNC 케이블 교체</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(2) USB-to-TTL 드라이버 누락</td>
			<td>(2) Prolific PL2303 USB 드라이버 설치</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(3) 잘못된 COM 포트 선택</td>
			<td>(3) 장치 관리자에서 COM 포트 번호를 확인하고 mTPM 소프트웨어 및 동작 카메라 스크립트 모두에서 업데이트합니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="4">2</td>
			<td rowspan="4">mTPM 장착 중 눈에 보이는 형광 없음</td>
			<td>(1) 바이러스 발현 부족</td>
			<td>(1) 다른 마우스 사용</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(2) 잘못된 시야</td>
			<td>(2) 시야를 재조정한다</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(3) 레이저 출력 부족</td>
			<td>(3) 레이저 출력을 점차적으로 증가시킵니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(4) 건조 카보머 젤</td>
			<td>(4) 신선한 카보머 젤을 다시 바릅니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="3">3</td>
			<td rowspan="3">mTPM 이미징은 완전히 흰색 화면을 보여줍니다.</td>
			<td>(1) 빛 누출</td>
			<td>(1) 적절한 차폐를 위해 알루미늄 호일을 다시 감싸십시오.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(2) 레이저 출력 부족</td>
			<td>(2) 점차적으로 레이저 출력을 높입니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(3) mTPM 헤드에서 분리된 광섬유</td>
			<td>(3) 광섬유를 mTPM에 다시 삽입하고 고정 나사를 조입니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="3">4</td>
			<td rowspan="3">동작 비디오에서 드롭된 프레임</td>
			<td>(1) 낮은 주변 조명</td>
			<td>(1) 배경 조명을 높입니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(2) 잘못된 USB 포트</td>
			<td>(2) USB 3.0 포트 이상 사용</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(3) 컴퓨터 성능 부족</td>
			<td>(3) Intel i7-9700K 이상, 듀얼 채널 RAM 및 SSD 스토리지가 있는 기기를 사용하십시오.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="3">5</td>
			<td rowspan="3">mTPM 장착 마우스에서 이동 없음</td>
			<td>(1) 같은 마우스를 반복적으로 사용하는 경우</td>
			<td>(1) 3일 이내에는 마우스의 재사용을 피하십시오.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(2) 알루미늄 호일의 과도한 사용</td>
			<td>(2) 차광에 필요한 최소한의 호일 사용</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(3) 헬륨 풍선의 수 또는 부피가 부족함</td>
			<td>(3) mTPM 섬유를 지지하는 동시에 마우스의 자연스러운 자세와 움직임을 허용하기 위해 풍선의 수와 팽창을 조정합니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="2">6</td>
			<td rowspan="2">부정확한 2D 포즈 추정</td>
			<td>(1) 수동으로 레이블이 지정된 프레임 수가 부족합니다.</td>
			<td>(1) 최소 200프레임 증분 주석 달기</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(2) 훈련되지 않은 ADPT 모델</td>
			<td>(2) ADPT의 config.yaml 파일에서 훈련 에포크 증가</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="3">7</td>
			<td rowspan="3">비정상적인 3D 포즈 재구성</td>
			<td>(1) 부적절한 카메라 보정</td>
			<td>(1) 보정 대비 및 기울기 각도 향상</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(2) 부정확한 2D 포즈 입력</td>
			<td>(2) 체크보드 프레임 캡처 수 증가</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>(3) 2D 포즈 문제를 먼저 해결합니다(문제 6 참조).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="3">8</td>
			<td rowspan="3">신경 데이터와 행동 데이터 간의 불일치</td>
			<td>(1) 잘못된 소프트웨어 초기화 순서</td>
			<td>(1) 항상 동작 카메라 전에 mTPM 녹화를 시작합니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(2) 드롭된 동작 프레임</td>
			<td>(2) 프레임 드롭 문제 해결(문제 4 참조)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>(3) 사용 가능한 디스크 공간이 충분한지 확인</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="3">9</td>
			<td rowspan="3">BeA/SBeA 처리 중 메모리 오버플로</td>
			<td>(1) 과도한 녹화 시간</td>
			<td>(1) 녹음을 더 짧은 세그먼트(5-60분)로 분할한 다음 BeA/SBeA를 실행합니다.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(2) 제한된 시스템 RAM</td>
			<td>(2) BeA에서 시간적 감소 계수(예: 5에서 10으로) 증가</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>(3) RAM을 최소 64GB로 업그레이드</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="3">10</td>
			<td rowspan="3">CEBRA가 GPU에서 실행되지 않음</td>
			<td>(1) CUDA와 GPU 드라이버의 불일치</td>
			<td>(1) 튜토리얼을 직접 따라 CUDA 11.3을 설치하지 마십시오.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>(2) 호환되지 않는 PyTorch 버전</td>
			<td>(2) GPU 모델 및 드라이버 버전 확인(nvidia-smi)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>(3) 그에 따라 올바른 CUDA 및 PyTorch 버전을 설치한 다음 pip를 통해 CEBRA를 설치합니다.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
표 1: 문제 해결 목록. 다음은 이전에 발생한 10가지 사소한 문제와 가능한 해결 방법 목록입니다.

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