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美国研究人员通过机器学习解读遗传对行为的影响

犹他州健康大学的研究人员正在利用机器学习来绘制遗传控制之间的联系,这些遗传控制塑造了本能和学习行为的逐步增加。

犹他健康大学神经生物学和解剖学助理教授克里斯托弗·格雷格说:“复杂行为的模式,例如寻找食物,是由感觉随机,自发和自由的序列组成的。”

美国研究人员通过机器学习解读遗传对行为的影响

他说:“利用机器学习,我们发现了比您偶然期望的重复频率更高的离散序列,并且这些序列均源于生物学。”

研究小组正在冒险进入行为排序的新领域。格雷格说:“我们试图了解复杂行为的体系结构,以及遗传学如何塑造这些模式。”

该团队评估了190只小鼠的遗传学和年龄,因为它们从家搬到一个独特创建的“竞技场”,以评估觅食时表达的一系列行为序列。

在寻找食物时,小鼠表现出需要许多神经系统来控制寻找行为,焦虑,奖励,保存,饥饿,饱腹感,注意力,导航和记忆的行为。这项研究表明,新方法揭示出不同的遗传和年龄效应会影响不同的序列。

目前,这项研究仅探索了实验小鼠觅食行为的基础。格雷格认为,该方法学可用于理解其他复杂行为模式的基础,并了解塑造导致人类疾病的行为的特定基因组元素,包括肥胖,成瘾,恐惧,焦虑和精神疾病。

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