神經行為學是一個結合神經科學與動物行為學的交叉學科，主要研究神經系統如何控制行為，以及行為如何反過來影響神經系統的功能。有效分析和量化具有多尺度和復雜動態特征的自然行為，對理解不同物種在進化過程中行為的演變規律具有重要意義。
近年來，行為組學理論的形成和發展旨在以層級化的思路解析行為的內在結構。同時，機器學習算法在定量姿勢估計和行為分割方面的進展，推動了將連續行為分解為可量化動作模塊的進程。然而，缺乏通用的行為學分析框架，仍是將行為組學理論在神經行為學、應激神經生物學、系統生物學、藥效學評價等領域進行具體行為分析的重要障礙。
2月1日，中國科學院深圳先進技術研究院研究員王楓團隊、王立平團隊合作在《細胞—報告》上發表最新研究。研究團隊利用應激神經生物學研究中廣泛使用的簡單易行的自發行為范式，開發了層級化行為分析框架，提供了一種通用、標準、快速且分層定量的方法，用于開展兩性神經行為學研究
自發行為是在無主觀意圖或外部刺激的情況下發生的行為，對維持健康和調節軀體至關重要。自發行為學實驗由動物本身而非實驗者來主導，易操作的同時還能更準確地反映動物的內部狀態。自發行為的變化可以反映個體內部狀態的偏差，這些偏差可能與潛在健康問題有關，如疼痛和毒素暴露、癲癇發作間期、中風恢復和自閉癥以及急性應激等。
為了建立一個易于理解和解釋的行為分析框架，研究團隊從自發行為的姿勢動力學、動作與動作集的時空特征及其內在組織邏輯層面系統刻畫了兩性小鼠自發行為的特征。研究結果表明，在不同情緒狀態、晝夜節律和光照條件下，兩性小鼠的自發行為表現出不同的特征，這些特征由不同內外因素驅動，最終形成了差異化的行為模式。其中，嗅探是不同條件下自發行為動作轉換的樞紐節點，計算嗅探與梳理的比例能高通量的準確區分自發行為狀態。
該研究為深入開展行為學研究提供了一個高效的平臺。通過提供全面的分層行為數據，該研究為行為結構理論知識與實際分析之間架起了一座橋梁，將為生物學、藥理學、醫學以及相關學科領域研究中的動物行為實驗分析和結果解讀提供全新的技術手段。
相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.115239
本文鏈接：研究提出數據驅動的層級化行為定量分析框架http://m.lensthegame.com/show-11-17028-0.html
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