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        新算法跟蹤自由爬行蠕蟲(chóng)的彎曲腦中的神經(jīng)元
        
			
        
				2019-06-21 11:09:11
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        普林斯頓大學(xué)的科學(xué)家開(kāi)發(fā)了一種新的算法，用于跟蹤毛蟲(chóng)Caenorhabditis elegans大腦中的神經(jīng)元。該算法由Jeffrey Nguyen及其同事在PLOS Computational Biology中提出，可以在動(dòng)物行為研究中節(jié)省數(shù)百小時(shí)的手工勞動(dòng)。
        

        新算法跟蹤自由爬行蠕蟲(chóng)的彎曲腦中的神經(jīng)元
        

        為了研究大腦在行為中的作用，科學(xué)家們使用先進(jìn)的成像技術(shù)記錄動(dòng)物移動(dòng)時(shí)各個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)。然而，追蹤移動(dòng)大腦中的神經(jīng)元是困難的，特別是在軟體蠕蟲(chóng)C.線蟲(chóng)中，其小尺寸和透明度使其非常適合這種研究。
        

        研究報(bào)告的共同作者安德魯·萊弗(Andrew Leifer)說(shuō)：“當(dāng)蠕蟲(chóng)爬行時(shí)，它的大腦在移動(dòng)時(shí)會(huì)彎曲，這對(duì)成像提出了挑戰(zhàn)。”他的團(tuán)隊(duì)花了很多時(shí)間在爬行蠕蟲(chóng)的彎曲大腦的記錄中手動(dòng)跟蹤神經(jīng)元，促使他們開(kāi)發(fā)一種新的算法來(lái)簡(jiǎn)化這個(gè)繁重的過(guò)程。
        

        這種名為Neuron Registration Vector Encoding的新方法借鑒了計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它使用秀麗隱桿線蟲(chóng)大腦的3D熒光記錄為它能夠檢測(cè)到的每個(gè)神經(jīng)元分配一個(gè)獨(dú)特的身份。部分基于神經(jīng)元的相對(duì)位置，該算法隨時(shí)間跟蹤每個(gè)神經(jīng)元。通過(guò)考慮已知某些蠕蟲(chóng)運(yùn)動(dòng)使大腦變形的方式，也可以增強(qiáng)跟蹤。
        

        研究人員發(fā)現(xiàn)，與手動(dòng)跟蹤方法或部分自動(dòng)化的其他方法相比，新算法能夠更快地識(shí)別出更多神經(jīng)元。他們能夠使用新方法將神經(jīng)活動(dòng)與特定的蠕蟲(chóng)運(yùn)動(dòng)相關(guān)聯(lián)，特別是逆轉(zhuǎn)動(dòng)作。
        

        “這項(xiàng)研究證明了采用基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化方法來(lái)幫助解決以前只能由人類完成的神經(jīng)科學(xué)研究中的艱巨任務(wù)的價(jià)值，”Leifer說(shuō)。
        

        他的團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在復(fù)雜的秀麗隱桿線蟲(chóng)行為中使用他們的新方法來(lái)研究神經(jīng)活動(dòng)，例如覓食，睡眠和交配。該算法可以幫助揭示大腦活動(dòng)的不同模式如何產(chǎn)生這些行為。將來(lái)，同樣的方法也可以在其他物種中進(jìn)行測(cè)試，例如斑馬魚(yú)。
        
			

			
          
        
			
        
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