News Release

机器学习可一窥小鼠的感情生活

Peer-Reviewed Publication

American Association for the Advancement of Science (AAAS)

Nejc Dolensek和同事用一种机器学习算法来分析小鼠的面部表情,他们发现了情绪状态的神经学起源。Benoit Girard和Camilla Bellone在相关的《视角》中说:他们的工作“提供了一种客观的分析工具,它对于理解情绪的神经生物学机制,识别物种特异性情绪以及确定个体之间的变异性是至关重要的。” 情绪的神经生物学起源对研究人员来说仍然神秘。科学家们仍然没有充分理解情绪是如何在人脑的复杂回路中出现的,而理解如小鼠等动物的情绪的尝试则由于缺乏精确的测定情绪状态的工具而受阻。为了更好地了解我们长着茸茸细毛远亲的情绪状态,Dolensek等人用先进的机器视觉技术就小鼠对诱导情绪事件做出反应的脸部表情进行精确分类。研究人员记录了小鼠在接触诸如甜及苦味等感官刺激和恐惧事件时的情况,识别出了几种与诸如愉悦、厌恶和不适等情绪描述因子的反应始终相关的面部表情。这些面部表情显示了诸如效价(引起正或负反应)等属性,并会随着刺激力度的大小而变化,提示它们与内心情感状态对应,而不只是本能反应。作者还用双光子钙成像对脑中的“面”神经元进行了表征,它们的活性与小鼠中特定的面部表情相关。作者说,这项工作可能有助于朝着一种更加普遍且基于演化的情感定义及其跨物种的神经基础迈进。

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