研究动物行为的方法

应激、焦虑和抑郁是密切相关的现象，大多数焦虑和抑郁患者都曾经历严重的心理应激事件。因此，应激事件被看作焦虑和抑郁的原因，或者至少是在遗传基础上的诱因，能够导致情绪障碍的产生。焦虑和抑郁动物模型就是将动物置于一系列应激性情境中（潜在的或实际的威胁，急性的或慢性的），使其产生情绪障碍，然后应用特定的手段来对行为和生理指标进行检测，从而探讨此情绪障碍的深入机制，以及鉴定和筛选抗焦虑药或抗抑郁药。1.1 焦虑动物模型焦虑是由预先知道但又不可避免的、即将发生的应激性事件引起的一种预期反应，以恐惧、担心、紧张等精神症状为主要表现，同时多伴有心悸、多汗、手脚发冷等植物神经功能紊乱，其核心症状为担忧。从进化的角度讲，动物所表现的防御反应是人类恐惧和焦虑反应的原始成分。因此，动物所表现的恐惧样反应与人类的焦虑反应是相似的，这就是焦虑动物模型的行为学基础。人类的焦虑反应主要表现为逃避现实、逃跑行为、警觉性提高，同样的行为反应也可在动物身上观察到。例如，当动物面临一种不熟悉的环境时，动物就会表现出一系列的行为和生理反应，包括探究行为的抑制、呆滞、逃走、心率加快、排尿、血浆皮质酮水平增加等。这些反应可看作动物面临危险情景时防御反应系统的激活。因此，通过科学比较可认为人类和动物具有相同的焦虑情绪状态。焦虑和抑郁 生物 学机制的研究已经获得了飞速发展，逐渐深入到分子和基因水平。但是，由于研究领域的自身特点，焦虑和抑郁动物模型的研究却发展相对缓慢。而且，在应用过程中研究者倾向于使用比较经典的动物模型，由此，这也限制了其发展。1.2 行为学检测方法目前常用的焦虑动物模型主要包括两类：一类是基于动物非条件化的模型，根据其行为特点又可分为探究行为模型和社会行为模型。探究行为模型主要包括比较经典的高架十字迷宫实验和旷场实验。高架十字迷宫测验将动物置于迷宫的中央区，然后在一定的时间内观察动物分别进入开臂和闭臂的时间和次数，由于开臂和外界相通，对动物来说具有一定的新奇性同时又具有一定的威胁性，动物在产生探究好奇心的同时也会产生焦虑反应。如果焦虑水平高，则动物会离开开臂退缩到闭臂中，反之则在开臂停留更多的时间，对开臂的探究次数也增多。旷场实验中，中心区域对动物来说是潜在的威胁情境，而外周区则相对安全，因此，如果动物的焦虑水平高则倾向于停留在外周区，反之，对中央区的探究次数及时间就会增加。利用相似的原理，Crawley 等人则利用动物对明亮地方具有天然的厌恶和好奇倾向建立了明- 暗箱实验，动物逃离明亮区域时间长则表示焦虑水平高。社会行为模型包括天敌暴露、社会隔离、母爱剥夺等。最初的天敌暴露模型一般是将动物暴露在对其生命具有强烈威胁性的另一动物面前，例如将大鼠暴露于猫或具有很强攻击能力的另一雄性大鼠前，则天敌会对动物进行猛烈的攻击，由此造成其焦虑水平提高。但这样的模型往往会造成躯体的创伤，此后研究发现只是将天敌或者将天敌的排泄物暴露于动物面前，而不进行躯体的攻击也能够造成很强烈的焦虑反应，因此，后来广泛采用可视天敌暴露和天敌气体暴露等模型。另一类焦虑模型是基于条件反射的模型，主要包括饮水冲突模型、条件性电击等。饮水冲突是将动物的饮水行为和不确定的电击结合起来，动物如果想满足饮水的需要就可能会受到电击的创伤，由此造成动物在饮水和避免电击之间的趋避冲突，产生焦虑反应。型号：XR-XY210而条件性电击模型中，将某种信号和电击随机结合起来，信号出现后可能会出现电击，也可能不出现电击，由此造成动物的期待性焦虑反应。这类模型在模拟人类的焦虑反应，预测抗焦虑药物方面是非常有效的，但其中不可避免的包含有电击这类物理应激的成分，使心理应激中躯体应激的比例增大，是其主要缺陷。此外还存在着众多有效的焦虑应激模型，林文娟等人最近建立的空瓶应激模型已经证明是一种有效的焦虑应激模型。经过几次固定时间的饮水学习之后，在饮水时间给予动物空瓶，能够诱发动物出现攻击，撕咬瓶子和笼子，频繁修饰等焦虑反应，同时还伴有肾上腺素、去甲肾上腺素以及皮质酮水平的升高，较好的模拟了人类焦虑的行为和生理反应。焦虑的动物模型中有些主要用来建立动物模型，而有些既可以建立模型也可以用来测量焦虑情绪的水平，不同的动物模型这两种作用的比例有所差别，其中天敌暴露、饮水冲突、社会隔离和母爱剥夺常用来建立焦虑动物模型，而高架十字迷宫和旷场实验则既可以建立模型也可测量焦虑反应。要想证明焦虑模型是否激发了动物的焦虑反应就应该寻找测量焦虑反应的途径和指标。通常利用动物对应激性或新异形事件的行为或生理反应来测量动物的焦虑反应。动物的这些厌恶性情境包括空旷的空间，明亮或者具有一定高度的地方，所有这些构成了利用探究测验测量动物焦虑反应的基础。经典的测量动物焦虑反应的方法是高架十字迷宫测验和旷场实验。这些新异的环境对动物来说具有潜在的生存威胁性。因此，激发了动物的探究性防御反应，通过探究行为来反映动物的焦虑情绪，是建立在陌生情景下动物的焦虑水平和探究行为的二因素理论之上的。主要行为观察指标包括：（1 ）探究行为的抑制，动物对开臂的探究次数减少，在开臂停留的时间减少，中央格的探究格数减少，动物对明亮的地方产生回避；（2 ）恐惧反应增加，动物的排尿、排便次数明显增加，频繁修饰；（3 ）社交行为减少，互嗅、互追的行为明显减少，动物倾向于逃避其它动物。

在动物行为的相关研究中，识别动物个体是最昂贵、最耗时的环节之一。这限制了科学家能够研究的行为范围和种群规模。科学家尝试了很多识别方法，例如在鸟腿上绑色带，但这会让鸟类承受压力。现在，这类问题有望通过人工智能模型解决了。据美国“优睿科”网站7月27日消息称，法国、德国、葡萄牙和南非的研究人员近日在《生态学和进化方法》杂志中宣布，他们的一项最新研究首次证明，人工智能（AI）可以训练计算机识别鸟类的不同个体。论文第一作者、法国功能与进化生态学中心（CEFE）的Andre Ferreira博士介绍：“我们的研究结果表明，计算机能够始终如一地识别出几十种鸟类个体。通过计算机辅助，我们为克服野生鸟类研究中最大的局限之一——准确识别种群个体提供了解决方案。”在这项研究中，科学家引入了人工智能技术，先收集成千上万的、已做好标记的鸟类图像，然后再用这些数据来训练和测试AI数据模型。这项研究是AI技术在鸟类研究中的首次成功应用。Ferreira博士解释：“非侵入性动物自动识别技术的发展，完全摆脱了作标记的程序，同时不再受研究人员操作的影响。这是该研究领域中的重大突破。这一系统有很广阔的应用前景，可以解决很多难题。”然而，获得具有标签的动物照片是困难的，这是技术的主要瓶颈。研究人员通过建造带有摄像机阱和传感器的馈送器，成功克服了这一挑战：一方面，研究中的大多数鸟类个体都携带了被动集成应答器（PIT）标签；另一方面，鸟类喂食器上的天线能够用这些标签读取鸟类的身份，并触发开启摄像机。研究人员训练人工智能模型识别了几种常见鸟类的图像，如野生大山雀、群居织雀和圈养斑胸草雀。之后，人工智能模型对若干陌生的个体图像进行了识别。结果显示，它对野生物种的识别准确率超过90%，对圈养斑胸草雀的识别准确率高达87%。科界原创 编译：朱明逸 审稿：alone 责编：雷鑫宇 期刊来源： 《生态学和进化方法》期刊编号： 2041-210X原文链接： https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-07/bes-rbf072120.php版权声明：本文由科界平台原创编译，中文内容仅供参考，一切内容以英文原版为准。转载请注明来源科技工作者之家—科界App。

老年雄性动物被认为在繁殖上是多余的，这种观点常被用来支持对老年雄性动物进行合法的战利品狩猎。最近完成的一项针对雄象开展的动物行为研究结果则警告称，对年长雄性动物进行这类选择性捕猎可能会破坏整个雄性社群，还会影响积累生态知识的代际传承。施普林格·自然旗下开放获取学术期刊《科学报告》最新发表“为幼象领路，年长雄象老当益壮”的研究论文指出，在进入未知或危险环境时，年长雄象可能扮演了为年轻雄象领路的重要长者角色。对于大象和鲸这类长寿物种来说，年长个体通常能更好地应对复杂多变的环境，这或许有利于种群中的年轻个体成长。不过，此前对该领域的研究一般更关注雌性。该研究论文通讯作者、英国埃克塞特大学康妮·艾伦(Connie Allen)和同事对1264头雄性非洲草原象的集群行为和领头模式进行研究，这些大象往返迁徙于博茨瓦纳马卡迪卡迪盐沼国家公园内博泰蒂河的路线上。这项研究发现，在迁徙路线上看到的大象中，独行大象占20.8%(263头)。青春期雄象单独出行的概率远低于预期，而成年雄象单独出行的概率比预期要高，这或许说明独自旅行对年幼、刚独立、经验不足的个体来说风险更大。论文作者表示，他们发现年长雄象行走在雄象种群前方的可能性要大很多，说明成年雄象充当了生态知识掌握者的角色，也说明在清一色雄性非洲草原象集体移动时，成年雄象或具有领头者的重要作用。记者 孙自法 编辑 曾晨

智东西 编 | 年年导语：美国和意大利科学家团队在近日发表的一篇论文提出了AI动作识别的一个新用途，通过统计框架分析野生动物群体行为智东西7月3日消息，近日来自美国、意大利的一群科学家们在发表的一篇论文“A Framework for Identifying Group Behavior of Wild Animals”中提出了AI动作识别的一个新用途，那就是通过一个新的统计框架（ statistical framework）鉴定野生动物群体行为。理解动物的行为对于揭示动物和人类的行为模式具有至关重要的作用，科学家在研究中采用两步序列分析方法，并添加了动物社交信息，结果证明实验精度得到了显著提升。一、AI动作识别新用途：分析野生动物群体行为AI驱动的动作识别已被用于从步态中识别情绪、估算房间人数和仅凭借开始和结束帧就创建一个完整的视频。但这并不是它所有的用途。在Arxiv.org网站上发表的一篇新论文“A Framework for Identifying Group Behavior of Wild Animals”中，来自伊利诺伊大学、意大利米兰理工大学和加州大学戴维斯分校的科学家提出了一个分析野生动物群体行为的统计框架。他们表示，与基础模型相比，这个新的统计框架在初步试验中表现出了更好的分类准确性。“理解动物行为对于揭示动物（包括人类）为什么做他们所做的事情至关重要，”文章的共同作者写到。“最近，生物学家开始使用可穿戴技术，如GPS、加速计（accelerometers）和无线电传感器来跟踪动物及其活动。然而，人类无法直接解释收集到的原始数据，必须进行处理并从中提取动物行为模式……动作识别模型可用来解释原始时间序列与通过观察或其他方式收集的行为模式之间的关系。”正如研究人员所解释的那样，时间序列分类——即在连续时间获得的数量值的分类，通常具有相等的时间间隔——且通常使用时间序列分析或机器学习来解决。前者基于对原始数据的明确描述，而后者自动从输入数据中推断出行为特征。二、两步序列分析方法提高实验精度研究人员采用两步序列分析方法：首先，他们为给定的语料库选择“最佳”的全局时间分辨率（相对于时间的测量分辨率），然后通过提取与分类相关的拓扑和关系组件来编码动物组之间的社会关系。在实验中，该团队从狒狒群体活动的公开数据集中获取信息，其中包含26只已经追踪35天的动物。他们根据邻近度定义了狒狒的社交网络，这样，在两米范围内经过的狒狒就会被认为是相互作用的。研究人员报告称，他们的方法比以前的方法提高了大约10％的准确性，并且在添加社交信息之后，得出的结果比初始结果又提高7％。“我们对现实世界数据集的评估表明，现在的框架可以更好地识别野生动物群体的复杂行为动作，”共同作者写道，他还表示他们计划在未来的工作中纳入其他数据集。“我们目前正致力于将时间分辨率步骤（两步序列分析方法的第一步）扩展到更加动态的方法，允许不同的时间步骤，这将有助于更好地识别每种不同行为的关键含义。”结语：AI技术日新月异，动作识别用途多多AI作为前沿科技，已经越来越融合进各项科学研究当中，AI技术也在这个过程中不断得到丰富和拓展。基于AI活动识别，美国和意大利的科学家们提出了鉴定野生动物群体行为的统计框架，这是一个重要的进步，有助于人们理解动物和人类的行为模式，相信未来AI能够为科学和社会研究提供更多助力。

新华社耶路撒冷11月11日电（记者陈文仙 尚昊）动物性格与行为之间有密切联系。以色列魏兹曼科学研究所近日开发出了测算老鼠性格的新方法，有助于理解基因与行为之间的联系，从而帮助研发个性化的精神疾病治疗方案。现有测量动物性格的方法多依赖主观标准和有限的行为分析，常常导致前后矛盾或干扰性结果。研究人员研发了一种更客观准确测算动物性格的数学框架，并在针对老鼠的实验中得到了验证。研究者将老鼠分成几个小组，为其提供食物、住所、玩具，允许它们自由行动和彼此互动，记录了它们几天内的行为。在对老鼠行为进行深入分析后，研究人员确定了60种不同的行为类型，如接近其他老鼠、追逐或逃跑、分享食物等。研究人员用一种新型算法从老鼠行为数据中总结性格特征，类似于人类的“人格五因素模型”，包括外向性、责任心、情绪稳定性、一致性和开放性。研究发现每只老鼠也都有独特个性，且会持续影响它们的行为。研究人员通过进一步分析老鼠大脑中的基因表达模式，发现了几种与它们的性格特征相关联的基因。研究人员表示，测算老鼠性格的方法有望为其他研究“打开大门”。如果能识别出性格的遗传因素，以及孩子是如何遗传某些性格的，那么当相关基因出现问题时，就可以进行诊断和对出现的疾病进行治疗。研究人员还认为，这些发现有助于未来研发出更个性化的精神疾病治疗方案，如能为抑郁症患者制定出准确合适的治疗方案。此外，还可利用该测算方法对不同物种的性格特征进行比较，从而深入了解与人类共同生活的动物。这项研究成果近日发表在英国《自然·神经学》月刊上。（完）

中新网北京9月4日电 (记者 孙自法)老年雄性动物被认为在繁殖上是多余的，这种观点常被用来支持对老年雄性动物进行合法的战利品狩猎。最近完成的一项针对雄象开展的动物行为研究结果则警告称，对年长雄性动物进行这类选择性捕猎可能会破坏整个雄性社群，还会影响积累生态知识的代际传承。施普林格·自然旗下开放获取学术期刊《科学报告》最新发表“为幼象领路，年长雄象老当益壮”的研究论文指出，在进入未知或危险环境时，年长雄象可能扮演了为年轻雄象领路的重要长者角色。对于大象和鲸这类长寿物种来说，年长个体通常能更好地应对复杂多变的环境，这或许有利于种群中的年轻个体成长。不过，此前对该领域的研究一般更关注雌性。该研究论文通讯作者、英国埃克塞特大学康妮·艾伦(Connie Allen)和同事对1264头雄性非洲草原象的集群行为和领头模式进行研究，这些大象往返迁徙于博茨瓦纳马卡迪卡迪盐沼国家公园内博泰蒂河的路线上。这项研究发现，在迁徙路线上看到的大象中，独行大象占20.8%(263头)。青春期雄象单独出行的概率远低于预期，而成年雄象单独出行的概率比预期要高，这或许说明独自旅行对年幼、刚独立、经验不足的个体来说风险更大。论文作者表示，他们发现年长雄象行走在雄象种群前方的可能性要大很多，说明成年雄象充当了生态知识掌握者的角色，也说明在清一色雄性非洲草原象集体移动时，成年雄象或具有领头者的重要作用。(完)来源：中国新闻网

个体识别是开展动物行为和动物生态研究的基础。近半个世纪以来，借助动物本身特征(如斑纹、颜色、伤疤等)或人为标记特征(如烙印、刺青、染色、环志、无线电项圈及遗传标记等)等进行个体识别，极大地丰富了人类对动物及其行为的认识。比如，人们突破了个体识别技术后，才揭开野生金丝猴社会的神秘面纱。然而，长期以来，个体识别的数据采集主要依靠人工观察记录，非常依赖观察者自身的经验，并极大的受制于天气、地形等研究条件，数据采集可靠性、效率和连续性都难以持续保障。日前，西北大学金丝猴研究团队郭松涛教授利用神经网络模型进行动物特征的检测、追踪和识别，率先开发出具有完全国产自主知识产权的 Tri-AI动物个体识别系统，实现了适用于多物种的个体识别的研究目标，而且可实现全天候24小时的动物研究，华商报记者 宁峰 /文【来源：华商网】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn

集微网消息，在Arxiv.org上发表的一篇新论文《识别野生动物群体行为的框架》中，伊利诺伊大学(University of Illinois)、意大利米兰理工大学(Politecnico di Milano)和加州大学戴维斯分校(University of California, Davis)的科学家们提出了一个识别野生动物群体行为的统计框架。他们表示，在初步实验中，与基线方法相比，该方法显示出更好的分类准确度。“理解动物行为对于回答动物(包括人类)为什么会这样做这个基本问题至关重要，”合著者写道。“最近，生物学家开始使用可穿戴技术，如GPS、加速度计和无线电传感器来跟踪动物及其活动。然而，收集到的原始数据不是人类可解释的，需要进行处理来提取行为模式。活动识别模型可以用来学习原始时间序列与通过观察或其他方式收集到的行为注释之间的关系。”正如研究人员所解释的，时间序列分类——对连续时间获得的量值进行分类，这些量值之间的间隔通常相等，最常用时间序列分析或机器学习来处理。前者基于对原始信号的显式描述，而后者自动根据输入数据推断特性。研究人员的方法采用了两步序列分析过程:首先，他们为给定语料库选择“最佳”全局时间解析(相对于时间的测量解析)，然后通过提取与分类相关的拓扑和关系部分编码动物群体之间的社会关系。在实验中，研究小组收集了一组狒狒群体活动的公开数据，其中26只狒狒被跟踪了35天。他们根据距离定义了狒狒的社交网络，这样，狒狒在彼此相距两米以内的时候就被认为是相互影响的。研究人员报告说，他们的方法比以前的方法提高了大约10%的准确率，添加社交信息比最初的结果提高了7%。“我们对真实世界数据集的评估表明，提出的该框架能更好地识别野生动物群体的复杂行为动态，”合著者写道，他们计划在未来的工作中包括其他数据集。“我们目前正致力于将时间解析步骤扩展到一种更动态的方法，允许不同的时间解析，这将更好地识别每个不同行为的关键部分。”（校对/Jurnan）

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