Разработка специалистов МГУ позволяет эффективно анализировать пространственное поведение мышей, открывая новые возможности в изучении гиппокампа и пространственной памяти.
Специалисты из Института перспективных исследований мозга и биологического факультета МГУ представили новое дополнение к программному комплексу Sphynx. Это расширение позволяет изучать поведение грызунов в трехмерных условиях. Оно предоставляет возможность исследовать формирование когнитивных карт и механизмы пространственной ориентации в обстановке, близкой к естественной, говорится на сайте учебного заведения.
Ранее большинство экспериментов проводились на 2D-аренах, где грызуны перемещались только по горизонтали. В реальности же поведение животных включает использование трех измерений: восхождения, спуски и взаимодействие с многоуровневыми структурами их среды обитания. Чтобы учесть эти аспекты, специалисты разработали уникальный трехмерный лабиринт и алгоритмы обработки данных, которые позволяют реконструировать и детально исследовать движения животных в пространстве.
В ходе эксперимента мыши перемещались по сложному 3D-лабиринту, состоящему из более чем 30 секций с различной высотой и углами наклона. Основное внимание уделялось созданию метода отслеживания движения животных при помощи одной камеры и системы DeepLabCut. Учёным удалось достичь высокой точности распознавания положения тела мышей даже в сложных условиях съемки: при слабом освещении, ярких бликах от акрила стен и изменении уровня света.
Чтобы компенсировать искажения перспективы при съемке сверху, специалисты разработали алгоритм, который переводит двумерные координаты видео в трехмерную модель лабиринта. Были также введены топографические ограничения, основанные на физической структуре лабиринта. Это позволило восстанавливать траектории движения в тех участках, где прямая визуализация была затруднена перекрытиями или зеркальными отражениями. Благодаря этому стало возможным точно восстановить маршрут перемещения мышей даже в ситуациях частичной потери видимости.
Новый расширенный модуль анализа поведения способен оценивать не только горизонтальные, но и вертикальные аспекты передвижения животных. Лабиринт автоматически делится на разные участки: прямые, наклонные поверхности, подъемы и спуски, что позволяет получать детализированные количественные характеристики поведения животных в зависимости от типа местности. Программный инструмент фиксирует, на каких уровнях и сегментах мыши чаще останавливаются, какие области исследуют более активно и какую стратегию передвижения применяют в процессе освоения нового пространства.
«Наш подход позволил впервые получить точные количественные параметры навигации мышей в трехмерной среде. Такие данные особенно значимы для понимания функционирования гиппокампа и формирования пространственной памяти в естественных условиях», — комментирует первый автор работы, лаборант Института перспективных исследований мозга МГУ Виктор Плюснин.
Разработанный модуль имеет открытую архитектуру и уже включен в состав программного комплекса Sphynx. Исходный код программы вместе с документацией размещен на платформе GitHub. Авторы подчеркивают, что разработанный инструмент легко адаптируется к различным конструкциям лабиринтов и может использоваться для анализа поведения других видов животных.
Фото: hi-tech.mail.ru