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# 生物学# 動物の行動と認知

新しい方法がネズミの社会的行動を明らかにした

新しい自動化技術が、尿や糞の分析を通じてげっ歯類の社会的なやり取りの理解を深めるんだ。

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目次

多くの哺乳類、特に齧歯類は、社会的に交流する時に面白い行動を見せるんだ。その中の一つは排尿で、これは社交的な活動の最中や後によく見られる。これらの動物の尿や糞には、種、性別、グループ内のランク、健康や繁殖に関する重要な情報が含まれている。この信号は、他の動物とコミュニケーションを取ったり、テリトリーをマークしたり、交尾のための準備ができていることを知らせたりするのに役立つんだ。

齧歯類は周囲に尿や糞を残して、こうした社会的信号を共有する。これらの付着物は、他の動物がどのように彼らと関わるかに影響を与えることもあるよ。たとえば、動物たちは尿を使ってテリトリーをマークすることで、他の動物からスペースを主張する。動物の内部状態や社会的ランク、過去の経験などが、排尿の頻度に影響を与えることもあるんだ。科学者たちは、齧歯類がどれくらい、どこで排尿するかを見ることで、彼らの社会的行動について学べるんだ。これらの行動の変化は、特に病気のモデルにおいて、異常な社会的相互作用を示すかもしれない。

排尿研究の課題

従来、研究者は「ヴォイドスポットアッセイ」という方法を使って、齧歯類の排尿を追跡してきた。この方法では、研究者が動物のエリアの床にフィルターペーパーを置き、実験後に尿のシミを確認するんだ。でも、この方法にはいくつかの欠点がある。動物がいつ排尿するかを考慮していないし、動物の動きによって尿がにじんだり広がったりすることもある。また、実験中にフィルターペーパーが破れちゃって、正確なデータを集めるのが難しくなることもある。

これらの課題を克服するために、新しい技術が登場した。いくつかの研究では、温度を検出できる特別なカメラを使って、齧歯類が排尿するタイミングを追跡している。尿は周囲よりも暖かいからね。これらの赤外線カメラは便利だけど、尿と糞を区別するのが難しいという問題もある。さらに、以前の方法では動画を手動で分析する必要があり、時間がかかって人間のミスも起こりやすかったんだ。

新しい自動検出方法

こうした問題を解決するために、赤外線の動画から尿と糞を特定する新しい自動検出方法が開発された。この方法は、温かい塊を検出して、それを尿、、または背景として分類するために、さまざまな技術を組み合わせている。アルゴリズムは、温かい塊を認識するための事前検出フェーズを使い、その後、訓練された分類器を適用してそれらを特定するんだ。

この自動ツールによって、研究者は尿や糞の付着物をより効率的かつ正確に分析できるようになり、齧歯類の社会的行動についての洞察を得ることができる。実験では、この方法を使って社会的な相互作用中のオスとメスのマウスを研究し、彼らの尿や糞をどのように残すかに明確なパターンが見られたんだ。

実験のセットアップ

実験では、成体のオスとメスのマウスが使われた。彼らはグループに収容され、12時間の明暗サイクルで食べ物と水が常に利用できるようにされていた。実験は彼らのサイクルの暗いフェーズ中に行われた。マウスが互いに、またさまざまな刺激と交流できるように、黒いプラスチック製の特別なアリーナが設置された。可視光と赤外線カメラが使われて、マウスの行動をキャッチしたんだ。

実験中、マウスはさまざまな社会的行動テストを受けた。これらのテストには、新しくて見知らぬマウスが玩具や別のマウスの横に置かれて、対象マウスがどのように互动するかを観察する試みも含まれていた。このセットアップにより、研究者はマウスがさまざまな刺激をどれだけ調べるかを見ることができ、彼らの社会的好みを理解するのに役立った。

社会的行動の観察

研究者は、社会的テスト中の対象マウスの行動を監視した。一般的に、オスのマウスは非社会的な物体よりも社会的な刺激を調べることを好む傾向があった。彼らは同じ性別の見知らぬマウスを探検するのにより多くの時間を使い、明確な社会的行動を示した。メスのマウスも予想される行動を示したけれど、特定のテストではオスのマウスのように明確な好みを示さなかった。

観察から、両性ともに文脈や出会った刺激に応じて反応が異なることがわかった。調査に費やす時間もテストの種類によって異なり、社会的なダイナミクスが彼らの相互作用に重要な役割を果たしていることを示している。

排尿と糞のパターン

新しい検出方法により、研究者は社会的テスト中の排尿と糞の付着タイミングやパターンを追跡することができた。結果は、マウスがさまざまなタスクの中で尿や糞をどれくらいの頻度で、いつ付着させたかに明確な違いを示した。

糞の付着率は一般的に習慣化の初期段階でピークを迎えたが、排尿はより複雑なパターンを示した。オスは習慣化の初期段階で排尿のピークを示し、その後、試行中に刺激が導入された際にも再度ピークが見られた。一方、メスのマウスはオスに比べて排尿のパターンが一貫していない傾向があった。

付着率に関しては、オスとメスのマウスの両方が習慣化の初期段階で糞の付着が増加することが示された。この行動は、新しい環境に入ることによる不安に関連しているかもしれない。興味深いことに、オスのマウスは特定の社会的テストでより多くの尿を付着させたが、社会的刺激がある側を一貫して好むわけではなかった。

統計分析

社会的行動テストの結果と尿や糞の付着パターンは統計的に分析された。研究者は、観察された行動がオスとメスの間で、また異なるテスト日の間で有意に異なるかどうかを判断するためにさまざまなテストを使用した。彼らは、オスのマウスがいくつかの文脈でメスのマウスに比べて尿の付着率が高い傾向があることを見つけた。

統計分析は、尿や糞の付着のダイナミクスが行われる社会的テストの種類とマウスの性別の両方から影響を受けることを示した。これらの違いは、異なる社会的戦略や社会的刺激に対する反応を示しているかもしれない。

研究の意義

この新しい自動検出方法は、齧歯類の社会的行動を研究するためのより効果的な方法を提供している。付着活動の迅速かつ客観的な分析が可能になり、健康や病気の文脈における齧歯類の行動理解を深めることができる。研究者たちは、このアプローチが自閉症スペクトラム障害や他の社会的行動に関連した状態のモデル研究に役立つと考えている。

尿や糞の付着のタイミングやパターンを正確に追跡することで、研究者はこれらの動物が環境やお互いとどのように相互作用するかについての洞察を得ることができる。この発見は、異なるテスト環境が観察される行動を変える可能性があることを示唆しており、社会的行動を研究する際には実験条件の慎重な考慮が必要であることを強調している。

制限と今後の方向性

新しい検出方法には有望な点があるけど、限界もある。たとえば、付着物が完全に視認可能でないと、正確に検出できない。マウスによって付着物が部分的に隠れていると、正しく検出されないこともある。また、特に小さな付着物の場合、尿が糞と誤分類されることもあった。

今後の研究では、トレーニングデータセットを拡大し、分類プロセスを改善することで検出精度を向上させることに焦点を当てることができる。付着物を同時に検出し、分類する先進的なニューラルネットワークの使用を探求すれば、このツールの機能が向上する可能性がある。

結論

全体として、尿と糞の付着を検出する自動化された方法の開発は、齧歯類の社会的行動を研究するための新しい道を開く。これは、齧歯類が社会環境内で相互作用する複雑なダイナミクスについての理解を深めるのに役立つ革新的なアプローチだ。研究者たちは、これらの進歩を活用することで、健康な状態と病気の状態における社会的行動の理解を深めることに寄与できると期待している。

オリジナルソース

タイトル: DeePosit: an AI-based tool for detecting mouse urine and fecal depositions from thermal video clips of behavioral experiments

概要: In many mammals, including rodents, social interaction is accompanied by active urination, also known as micturition, for spatial scent marking. Urine and fecal deposits were shown to contain multiple chemosensory cues carrying information regarding the identity, strain, and social rank, as well as the physiological and hormonal conditions of the individual. Moreover, scent marking was shown to be social context-, state-, and experience-dependent. Thus, analyzing scent-marking activity during social interactions may contribute to understanding the structure of mammalian social interactions in health and disease. So far, however, such analysis faced multiple technical obstacles. Mainly, the commonly used void spot assay relies on detecting urine traces left over a filter paper on which the social interaction occurred; thus, it lacks temporal information and is prone to artifacts such as urine smearing. Recently, several studies employed thermal imaging for spatiotemporal analysis of scent marking, as urine and feces are deposited at body temperature and get rapidly cold afterward. This analysis, however, was done so far manually, which made it time-consuming and prone to bias by the observer. Here, we combine thermal imaging, computer vision tools, and an open-source algorithm incorporating a transformer-based video classifier to automatically detect and classify urine and fecal deposits made by male and female mice during several social behavior tests. We found distinct dynamics for urine and fecal depositions in a test- and sex-dependent manner, suggesting two distinct processes of scent marking in mice. The method and tools presented here allow researchers an easy, efficient, and unbiased spatiotemporal analysis of scent marking during behavioral experiments.

著者: David Peles, S. Netser, N. Ray, S. Wagner

最終更新: 2024-06-27 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.24.600419

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.24.600419.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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