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    小鼠運動行為自動分析助力睡眠與運動的神經機制研究

    2020-02-21 自動化研究所
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      中國科學院自動化研究所類腦智能中心韓華團隊通過對籠養小鼠運動行為特征的自動分析,協助美國加利福尼亞大學伯克利分校教授Yang Dan團隊,得出了睡眠-覺醒-大腦狀態和運動行為是由黑質網狀核的特定神經元集群共同調節的結論,該研究結果以A common hub for sleep and motor control in the substantia nigra 為題124日在線發表于《科學》雜志(ScienceVol 367, Issue 647624 Jan 2020)。

      協調大腦喚醒和運動活動的潛在神經環路機制還不清楚,本項研究發現,黑質網狀組織(SNr)中的特定神經元集群共同調控了睡眠與覺醒的大腦狀態和運動行為。通過對籠養小鼠的運動行為進行分析,可以確定四種具有不同水平的大腦喚醒和運動活動的狀態:運動、非運動、安靜的清醒和睡眠;過渡不是隨機發生的,而是主要發生在鄰近狀態之間。谷氨酸脫羧酶2GAD2)而非小清蛋白(PV)陽性神經元亞群在低運動活動和喚醒狀態下優先活躍。它們的激活或失活分別影響自然行為轉變的方向,并促進或抑制睡眠。這些GABA能神經元整合了廣泛的輸入信號,并通過大量的附帶投射來支配多個刺激和運動控制回路,從而解析了該群神經元參與協同調控睡眠和運動狀態的神經環路機制。上述工作由美國加州大學伯克利分校Yang Dan研究組領銜,中科院自動化所韓華團隊和韓國科學技術院Se-Bum Paik團隊共同參與完成。

      該項研究中,韓華團隊與Yang Dan實驗室博士劉丹倩(論文一作)密切合作,建立了一套籠養小鼠運動行為的自動分析方法和數據處理流程,包括基于籠養小鼠記錄視頻的精確定位追蹤、運動狀態分析及腦電圖/肌電圖(EEG/EMG)分類等,對實驗小鼠的自然大腦狀態和運動行為進行了表征。通過對數百個籠養小鼠視頻(30萬幀/視頻)的自動化分析,發現小鼠運動行為特征與EEG/EMG特征具有高度對應性,統計結果表明小鼠運動行為的轉變主要發生在相鄰狀態之間,而不是隨機發生,從而揭示了小鼠運動狀態的變化規律。這是該項研究的重要創新點之一,為論文主要結論提供了重要的數據支撐,實驗設計及結果分析如下圖所示(論文正文圖1)。

      后續研究中,研究團隊將細化對籠養小鼠運動行為的自動分析方法,開發籠養小鼠運動行為分析的開源工具集,為研究動物的個體行為提供強有力的工具,可應用于運動類疾病模型動物中,為了解這些疾病的運動行為障礙的發展過程提供支持。進一步考慮,可拓展此工具來分析多只小鼠的交互行為,用于研究動物的復雜社會行為。

      自動化所類腦智能研究中心微觀重建團隊博士研究生李偉夫、副研究員陳曦、研究員韓華作為主要人員完成了上述工作,謝啟偉、李國慶、沈麗君、李琳琳、肖馳以及劉靜、洪貝、江熠、劉家正等給予了幫助和支持。

      論文鏈接

    論文正文圖1

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