Caracterización no supervisada del comportamiento locomotor de una tarea de campo abierto
El repertorio de movimientos que un animal puede exhibir en un entorno natural es virtualmente infinito, limitado solo por las restricciones biomecánicas de las partes de su cuerpo; sin embargo, la etología ha demostrado que los comportamientos animales complejos pueden descomponerse en secuencias d...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/1247/1/1Dosil_Rivas.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | El repertorio de movimientos que un animal puede exhibir en un entorno natural es virtualmente infinito, limitado solo por las restricciones biomecánicas de las partes de su cuerpo; sin embargo, la etología ha demostrado que los comportamientos animales complejos pueden descomponerse en secuencias de acciones estereotípicas, discretas y reproducibles.
En el presente trabajo, se ha tomado el principio de estereotipicidad comportamental como fundamento teórico para un sistema de clasificación, basado en aprendizaje automático no supervisado, en el cual se infieren automáticamente las categorías comportamentales a partir de la recurrencia de los comportamientos mostrados por los animales. Con videos de ratones en una prueba de campo abierto, se extrae información postural en forma de coordenadas de partes del cuerpo, que luego son procesadas hasta obtener una representación de potencia espectral en varias escalas de frecuencia, para medir la dinámica particular de las diversas partes del cuerpo en simultáneo.
Información que luego es embebida mediante UMAP para obtener una representación comportamental en un espacio latente bidimensional donde los puntos cercanos corresponden a espectros de potencia espectral similares. Posteriormente las regiones son
clasificadas mediante segmentación watershed para obtener categorías comportamentales y construir etogramas.
En el primer mapa generado, los datos fueron filtrados en un intento de minimizar los efectos del ruido de los marcadores. En el segundo mapa, se usaron los datos crudos para contemplar posibles comportamientos que hayan sido suprimidos por los filtros aplicados anteriormente. Las regiones de los mapas se analizaron y compararon con los videos respectivos. Salvo en casos excepcionales, las categorías obtenidas no caracterizan coherentemente los comportamientos de los ratones. |
|---|