A-MUD: Метод автоматического обнаружения мышиной песни
Мыши, как и птицы, являются прирождёнными певцами. С рождения они издают широкий репертуар вокализаций, особенно в ультразвуковом диапазоне, неслышимом для человека. Они издают ультразвуковые вокализации (УЗВ) для формирования сложных паттернов и общения друг с другом. Количество вызовов и последовательности разных типов вокализаций — важная форма коммуникации. Мышиные вокализации также используются как модельная система в исследованиях нейропсихиатрических расстройств, таких как аутизм.
«Мышиные песни» записывают с помощью ультразвуковых микрофонов и обычно анализируют вручную, что очень трудоёмко. Некоторые группы используют коммерческое ПО, но его процент ошибок неизвестен. Исследователи из Института этологии Конрада Лоренца (Ветеринарный университет Вены) и Института исследования акустики (Австрийская академия наук) разработали новый метод автоматического обнаружения мышиной песни — Automatic Mouse Ultrasound Detector (A-MUD).
Автоматический детектор ультразвука мышей (A-MUD)
«Песни», которые мыши формируют с помощью ультразвуковых вокализаций (УЗВ), различаются не только последовательностью звуков, но и их длительностью и сложностью. Таким образом мыши могут специфически реагировать на социальное окружение, обращаясь к потенциальным половым партнёрам или незнакомым сородичам. Запах самки мыши, например, может быть достаточным триггером для вокализации у самцов.
«Композиция сложных вокализаций и использование различных звуковых последовательностей являются объектом всё большего числа исследований, но многое остаётся неизвестным, — говорит первый автор исследования Сара Зала. — Это может быть связано с трудоёмким ручным анализом, но также и с отсутствием сопоставимых данных для коммерческих автоматических решений».
Исследовательская группа разработала алгоритм, способный надёжно обрабатывать большие объёмы данных на уровне ручного анализа. В тесте свободно доступный инструмент также оказался менее затратным по времени и имел более низкую частоту ошибок по сравнению со стандартным коммерческим методом.
Сравнение частоты ошибок
«A-MUD выдаёт результаты того же качества, что и ручной анализ, который является золотым стандартом, — говорит соавтор исследования Дорис Райтшмидт. — Частота ложноотрицательных срабатываний была немного выше, но это можно объяснить настройками, использованными для минимизации фонового шума. Мы установили порог, чтобы минимизировать ложноположительные срабатывания». Ложноположительные результаты были более частыми при использовании коммерческого решения. Они могут привести к изменению звукового паттерна. В случае же ложноотрицательных результатов пробелы можно заполнить.
Фокус на диких домовых мышах и «пении» в естественном социальном контексте
Цели и методы этого проекта отличаются от большинства предыдущих исследований ещё в одном важном аспекте. Большинство исследований сосредоточено на вокализациях одомашненных лабораторных мышей. Использование вокализаций дикими домовыми мышами остаётся малоизученным.
«Использование различных вокализаций вне лаборатории может помочь нам понять, когда и как животные общаются друг с другом в естественной среде. Для этого требуется надёжный и эффективный метод обработки и анализа данных. С помощью A-MUD мы можем сделать такой метод свободно доступным для других исследовательских групп. И мы сейчас работаем над второй, улучшенной версией нашего инструмента», — говорит ведущий исследователь Дастин Пенн.