哪些神经回路驱动适应运动行为?这些行为在神经编码中又如何表现呢?

哈佛大学罗兰研究中心(Rowland Institute)的马蒂斯实验室Mathis Lab 研究人员透过脑/行为互动研究，揭示了这些问题的答案。由马蒂斯Mackenzie Mathis博士所领导的团队「[目的]在于了解神经回路对于适应性运动行为所产生的影响」。其研究的挑战在于将特定的行为与特定脑部活动相连结。以老鼠作为研究个体，这些科学家们使用The Imaging Source DMK 37BUX287相机进行高速录影，结合实验室自行开发的开源软体工具DeepLabCut所写成的机器学习演算法，来追踪老鼠的行为事件及相应其脑部活动。

图1 : 马蒂斯实验室(Mathis Lab)的研究人员藉由机器学习工具及光遗传学原理，了解神经??路对於适应性运动行为的影响。 (照片来源: Cassandra Klos)

就本质上，研究人员必须能够精确且全面地追踪老鼠的行为并提供定量资料，来描述动物的动态。马蒂斯博士表示:「我们想了解动物们如何适应环境，而观察它们的运动行为是一个很好的开始，以阐释大脑如何达成这些任务。
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