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深圳先进院王立平团队自主研发基于红外检测框的小动物行为自动追踪分析系统

   动物行为学实验是现代多个学科研究的重要方法,是动物内在生理功能的外在体现。因此,追踪和定量化分析动物行为是保证研究结果可重复性的基础。近期中国科学院深圳先进技术研究院王立平团队自主研发了一套基于红外框检测,可稳定、实时、自动化追踪和分析小动物行为学的系统,在Neuroscience Bulletin期刊在线发表了题为An infrared touch system for automatic behavior monitoring的研究论文。助理研究员刘清晴、杨星和研究助理宋茹为该论文的共同第一作者,王立平研究员为通讯作者。 

   动物通过丰富的行为与周围环境进行互动。大脑依据外部环境和动物的内部状态精细调控各种行为,使动物得以应对复杂多变的大自然。因此,在神经科学研究中,行为学研究对于理解动物的意识状态、解析特定意识状态背后的神经环路机制具有重要意义。

   在行为学研究中,人们通常使用拍摄视频的方式记录整个实验过程,可以通过实时或事后分析提取出多种信息。其中,对于自由活动的行为学范式,动物的活动轨迹是最重要的信息。在大多数情况下,视频记录主要存在两方面不足:第一,难以根据动物的行为状态实时自动触发刺激。实现这一功能需要实时从视频中提取描述动物特定行为的相关参数,需要在拍摄视频的同时对其进行快速处理,对于硬件和算法的要求都比较高。第二,单摄像头拍摄得到的活动轨迹存在误差。误差主要包含两方面,首先是镜头扭曲带来的误差,可以通过校正算法来消除;其次是拍摄视角带来的误差,只能通过对实验动物和整个环境进行三维重构来消除,在单摄像头拍摄条件下无法消除。除视频记录带来的误差外,实验者的操作也可能对实验结果造成影响。当实验设计中需要先后呈现多种刺激,实验者很容易出错,影响实验效率;或无意识的引入自己的预期,影响实验结果。

基于红外检测框实时追踪小动物行为的行为学装置示意图。


   王立平团队在这项工作中自主研发了一套基于红外检测框实时追踪和分析小动物行为的系统。该装置可利用红外框实时检测动物的位置,利用自主开发的程序对动物运动轨迹、相关行为学指标进行描述和分析,其准确性与基于视频分析动物行为的商业化软件相比没有差异,但避免了相机拍摄的镜头扭曲问题,且实时分析的数据非图像信息,处理速度加快,更加适用于在线分析行为及根据动物实时位置给出刺激。该系统还适用于多种常用的行为学范式,如视觉刺激或足底刺激诱发的恐惧行为范式、位置偏好实验、高架十字迷宫等。 另外,该系统可以基于动物特定的运动轨迹,给出环境线索或刺激,同时也可以与光遗传、光纤成像、心率血压检测装置结合,形成闭环反馈系统,来观察小动物接受外界刺激后的行为学及生理学变化。

AIBM系统可以实时获得动物的准确位置


AIBM系统适用于多种行为学范式

利用检测-刺激的闭环系统操控小鼠的本能恐惧环路

   总之,该研究开发了一套简单易普及的动物轨迹追踪系统,具有自动化记录、分析,高通量获取数据,与多种实验方法兼容,成本低等的优点。去年7月份,该团队利用该行为学装置在BMC biology期刊上在线发表了一篇题为A simple threat-detection strategy in mice的研究论文,通过高通量获取小鼠行为学数据,揭示了小鼠基于视觉信息检测捕食者的一个“简单”策略。

   该研究由国家自然科学基金委重点项目及青年科学项目、中国科学院国际大科学计划培育专项、中国科学院战略先导项目、中组部万人计划、广东省重点领域研发计划脑科学与类脑研究重大科技专项、深圳科创委自由探索项目的资助,并依托中国科学院深圳先进技术研究院重点实验室、广东省重点实验室及中国科学院卓越创新中心完成。

 

   参考文献:

   1. Liu Q, Yang X, Song R, Su J, Luo M, Zhong J, Wang L. An Infrared Touch System for Automatic Behavior Monitoring. Neurosci Bull. 2021 Mar 31. doi: 10.1007/s12264-021-00661-4. Epub ahead of print. PMID: 33788145.

   2. Yang X, Liu Q, Zhong J, Song R, Zhang L, Wang L. A simple threat-detection strategy in mice. BMC Biol. 2020 Jul 29;18(1):93. doi: 10.1186/s12915-020-00825-0. PMID: 32727449; PMCID: PMC7388474.