杰克斯动物行为系统 (JABS),一个基因信息,端到端的先进的行为表型平台,用于实验室老鼠

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 行为遗传学 行为遗传学
• 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

• 复杂动物行为的自动检测对于高通量研究至关重要,但在非计算实验室中面临采用挑战.
• 现有的方法需要集成的硬件和软件解决方案,以便在行为神经遗传学中无采用.
• 之前的工作集中在特定的行为,如理,姿势和步态在开放场的竞技场.

研究的目的:

• 引入JAX动物行为系统 (JABS),这是一个用于动物表型的综合平台.
• 为了促进自动化的行为注释,分类,共享和遗传分析.
• 降低神经科学和遗传学的先进行为分析的进入障碍.

主要方法:

• 开发了JAX动物行为系统 (JABS),其中包括数据采集 (JABS-DA),主动学习 (JABS-AL) 和分析/整合 (JABS-AI) 的模块.
• 引入了"ethograph",一种基于图形的新型框架,用于高效的分类器比较.
• 利用机器学习进行行为注释和分类,通过Web应用程序实现分类器共享.

主要成果:

• JABS提供统一的数据收集,实时监控和视频数据管理.
• 该平台支持分类人员培训,验证和共享,大大减少了注释工作.
• 公开发布了三个精心策划的数据集 (168个小鼠菌株) 与相关的遗传分析 (遗传性,遗传相关性).

结论:

• JABS是一个开源生态系统,为神经科学和遗传学社区民主化先进的行为分析.
• 该平台使遗传学能够指导行为分类器的选择,促进跨学科的研究.
• JABS降低了复杂的动物行为分析和高通量研究的进入障碍.