老鼠幼崽在活动时最急切地求救自闭症小鼠模型研究
当小鼠幼崽与巢穴分离时，它们会产生超声波发声，称为隔离 USV。这是一种生存机制——幼鼠需要父母调节它们的体温并喂养它们——随着年龄的增长而减弱。
但在 USV 反射在出生后 20 天左右逐渐消失之前，小鼠幼崽的哭泣速度变化很大，即使在同一年龄的同一个体中，根据玛丽阿姆斯特朗梅杜斯基 '80 心理学助理教授 Katherine Tschida 的说法文理学院。Tschida 实验室的研究人员探索了这种变化，发现了幼鼠 USV 率与其活动水平之间的联系;身体运动量越大，发声率越高。
这种联系对于理解小鼠神经回路和发育非常重要，并提供了对包括自闭症谱系障碍 (ASD) 在内的交流障碍小鼠模型的行为差异的更深入理解。
“超声波发声率比声学特征与小鼠幼崽的非声音行为更密切相关”发表在行为神经科学前沿。Tschida 和博士生 Nicole Pranic 是第一作者。心理学教授 Thomas Cleland 做出了贡献;陈扬，Cleland 实验室的程序员和分析师;和卡罗琳·科恩布雷克 (Caroline Kornbrek)。
“如果你观察任何给定的小狗并记录它们的 USV，随着时间的推移会发生变化——第二次你可能会得到完全不同的答案，”Tschida 说。“发声频率似乎不是幼犬固有的性格特征。”
研究人员观察了 5、10、15 和 20 天大的小鼠。首先，他们查看视频并对幼鼠的行为进行分类：尝试行走或实际行走(幼鼠在幼年时期行动不便);扭动以纠正自己(老鼠本能地这样做，但不协调的幼崽会被卡在背上);和自我梳理，他们在第 15 天左右开始。
“我们在那里看到了一种模式;他们的许多 USV 都是在他们进行积极行为时产生的，例如尝试移动、在地板上扭动和梳理毛发，”Pranic 说。
但是，即使老鼠在活跃的行为中更倾向于发声而不是静止不动，但这种关系是混乱的，Tschida 说，“即使在特定的行为类别中，也存在瞬时动态。运动的强度是'随着时间的推移，它是静态的。”
研究人员随后使用机器学习为动物创建动态运动指数，使它们能够量化身体运动随时间的强度。Annolid 是 Cleland Lab 开发的一种基于机器学习的动物跟踪和行为分析包，它检测到每次试验期间运动的细微变化，量化每只小鼠幼崽在视频的帧与帧之间的移动量。
这些分析揭示了运动强度与 USV 率之间存在明确而密切的关系，这一发现表明 USV 率可能与行为唤醒水平有关。
Tschida 说，认识到 USV 和活动水平之间的联系可以促进对包括使用小鼠模型的 ASD 在内的人类状况的研究，从而使研究人员能够在整个环境中更全面地了解动物的行为。Tschida 实验室目前正在通过比较 ASD 小鼠模型中的幼犬 USV 率和非声音行为来跟进这项研究，以直接检验 ASD 模型中声音交流差异可能与整体行为唤醒差异相关的观点。
该研究还使用了一种不同的基于机器学习的方法来量化 USV 的声学特征。研究鼠标USV 的传统方法是查看频谱图并根据形状对人类听不见的呼叫进行分类。
“但我们不知道老鼠在聆听时是否会进行这些分类，”Tschida 说。“这是一个非常人为驱动的分类方案，没有真正的潜在证据表明老鼠关心这些人类定义的类别。”
然而，与 USV 的比率不同，作者发现 USV 的声学特征与非声音行为没有很好的相关性。ASD 小鼠模型通常会产生与野生型小鼠产生的声学特征不同的发声，导致这些差异的因素仍然是未来研究的重要领域。
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