在神經科學領域，研究嚙齒類動物的社交行為，是揭示神經發育與精神疾病機制重要方向。傳統的行為學實驗往往依賴人工觀察或基礎追蹤系統，難以捕捉復雜社交互動中的細微變化。然而，隨著諾達思的動物運動軌跡跟蹤系統(EthoVision XT)中社交行為追蹤模塊的不斷升級，結合先進的深度學習算法，研究人員如今能夠以前所未有的精度和效率分析社交行為。這一進步可以在無壓力的環境下捕捉動物自發、自然的行為，將行為學研究提升到全新水平。
為什么測量社交行為如此重要？
社交行為是神經科學研究的基礎組成部分。它在自閉癥譜系障礙、精神分裂癥、焦慮相關疾病等研究中發揮著重要作用。
通過觀察動物之間的理毛、追逐、擠在一起等社交互動，研究人員能夠獲得關于大腦功能及功能障礙的寶貴信息。在社交環境中評估行為，而不是讓動物處于孤立狀態，可以更真實地判斷基因、藥物或環境因素如何影響這些重要的社交互動。
行為神經科學的新趨勢
近年來，一個日益明顯的趨勢是：研究人員希望獲得更具生態效度的行為學數據。大家正在逐漸放棄過于人工的實驗設置，轉而更加重視在接近自然條件的環境中研究動物。
這一轉變同時伴隨著對飼養方式和操作方法的關注，目的是盡量減少動物應激，并最大化行為數據的有效性。按照這些原則來設計實驗，研究人員就能收集到更準確、更具轉化價值的數據，從而更好地反映動物和人類在真實世界中的行為。
EthoVision：社交行為追蹤的新升級
EthoVision長期以來一直是視頻追蹤軟件領域的“金標準”，而最新版本更是實現了重大突破。借助增強的深度學習算法，EthoVision為希望測量社交互動的研究者帶來了若干重要升級。
- 低干預下的精準追蹤：與傳統追蹤方法需要彩色標記不同，EthoVision可以僅憑極少的物理標記（例如剃去動物背上一小部分毛發，或在尾部放置一個無創標記）就能可靠地識別并追蹤兩只動物。
- 用于社交行為的深度學習追蹤：EthoVision通過將深度學習算法應用在社交互動研究領域，能夠高精度地追蹤兩個實驗對象。這讓研究人員能夠更有效地研究社交等級、成對互動等復雜動態。
- 復雜條件下的穩健表現：無論是在高密度環境還是多變光照條件下，EthoVision的深度學習引擎都能保證可靠的追蹤，使其能夠適應多樣化的實驗設置。
EthoVision 19的新功能
在新版本中，我們進一步提升了社交互動追蹤的能力。Re-ID功能在動物活動時能更好地區分它們。這意味著，實驗記錄結束后幾秒鐘內，你就可以獲得分析數據。
此外，我們還增加了一些用戶經常要求的分析參數。現在您可以定義并測量以下行為：
- 跟隨：當受試動物在一定距離內跟隨另一只同伴，且受試動物的鼻子朝向同伴的中心點（在指定角度內），同時兩只動物的移動速度均超過設定閾值。
- 離開：當受試動物向同伴移動，但在一定距離內，受試動物的鼻子-中心向量與同伴中心點的夾角小于設定值，且同伴的移動速度低于設定閾值。
- 接近：動物朝同伴靠近的行為模式。受試動物在距離范圍內向同伴移動，同伴必須移動至低于速度閾值。
- 社交接觸：當受試動物的鼻子點靠近同伴，且受試動物的鼻子-中心向量指向同伴身體某點（夾角小于設定值）。
拓展研究：結合家居籠監測
雖然傳統的曠場實驗能提供有價值的數據，但也可能引入人為限制，影響行為研究的效度。家居籠監測提供了一個更具生態效度的環境，可以在長時間內持續觀察動物的自然行為。當EthoVision與鼠類家居行為活動觀測箱(PhenoTyper)結合使用時，研究者將獲得一個強大的集成化行為學平臺，可以清晰洞察以下方面：
- 社交聯結與群體互動：在非新環境應激的情況下，評估穩定的社交關系、優勢等級和親密行為。
- 晝夜節律與睡眠模式：通過追蹤光暗周期下的自發活動，深入了解睡眠-覺醒行為。這對神經退行性疾病和心理健康障礙研究非常重要。
- 刻板行為與異常行為：長期監測提高了發現重復行為、自我理毛模式或攻擊行為的概率，這些是自閉癥和強迫癥模型中的關鍵指標。
- 低應激環境下的認知功能：在家居籠內集成自動化認知任務，可以在最大限度減少實驗者干擾的情況下評估學習、記憶和決策能力。
這種組合提供了一個強大且高度集成的平臺，能夠簡化行為學研究流程，提高研究數據收集效率和可靠性。
EthoVision相較于開源方案的優勢
與開源工具相比，EthoVision提供了更直接、可靠的社交互動數據分析路徑。研究者無需花費時間搭建、訓練和調試自己的分析流程，而是可以開箱即用，立即開始測量。
這種易用性并沒有犧牲靈活性。EthoVision適用于不同實驗箱類型和嚙齒類動物物種，無需針對每個新設置重新訓練模型，使得跨研究的一致性分析更加容易。
EthoVision是一個被全球數千名研究人員信賴的平臺。這一經過驗證的記錄，讓用戶可以確信該系統能為社交行為研究提供穩健、可重復的結果。
對當前研究人員的助力
深度學習驅動的追蹤技術與家居籠監測的結合，直接回應了目前研究中一些最緊迫的挑戰：
- 減少應激引起的變異性：傳統行為評估需要抓取動物，這會引入應激并干擾結果。通過在家居環境中監測動物，EthoVision消除了這一因素，確保數據更可靠。
- 提高研究效率和可擴展性：人工觀察耗時且主觀。EthoVision自動化追蹤和分析，使研究者能夠擴大研究規模，在更短時間內收集更多數據。
- 提供連續、實時的洞察：許多神經疾病是逐漸發展的。通過長時間連續監測，研究者可以發現短期研究中容易被忽略的細微行為變化。
- 輸出更具轉化價值的結果：在更自然的環境中收集的行為數據，更貼近真實世界情況，從而提高研究結果向人類應用轉化時的價值。
- 消除人工評分誤差：主觀的行為評分容易不一致。EthoVision基于深度學習的追蹤實現了標準化測量，確保實驗間的一致性。
結語
EthoVision不僅僅是一個追蹤系統，它為解決當今行為學研究者面臨的真實挑戰而設計。諾達思擁有超過35年的經驗，在已驗證的數據和持續的研究輸入指導下，從底層構建解決方案。
通過將EthoVision先進的深度學習能力與PhenoTyper中的家居籠監測相結合，諾達思提供了一個強大的平臺，以最低干預收集高質量、短期或長期的行為學數據，幫助優化實驗方法，加速神經科學領域的突破！
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