Мыши суетятся в поисках пищи, но генетика может быть невидимой рукой, управляющей этими извилистыми движениями. Исследователи из Университета здоровья штата Юта используют машинное обучение, чтобы установить связи между генетическим контролем, который формирует постепенные шаги инстинктивного и приобретенного поведения. Результаты доступны онлайн в Cell Reports 13 августа.
«Модели сложного поведения, такие как поиск еды, состоят из последовательностей, которые кажутся случайными, спонтанными и свободными», - сказал Кристофер Грегг, доктор философии. D., доцент кафедры нейробиологии и анатомии U of He alth и старший автор исследования. «Используя машинное обучение, мы находим дискретные последовательности, которые воспроизводятся чаще, чем можно было бы ожидать, и эти последовательности уходят корнями в биологию».
Исследовательская группа выходит на новую территорию поведенческого секвенирования.
«Мы пытаемся понять архитектуру сложного поведения и то, как генетика формирует эти паттерны», - сказал Грегг.
Исследование поддерживает идею о том, что сложное поведение состоит из набора конечных «строительных блоков», которые авторы называют поведенческими модулями, и что генетика контролирует развитие этих строительных блоков для формирования различных моделей поведения.
Исследовательская группа оценила 190 мышей с разной генетикой и возрастом, когда они переместились из своего дома на уникально созданную «арену», чтобы оценить набор поведенческих последовательностей, проявляющихся во время поиска пищи. В поисках пищи мыши демонстрируют поведение, которое требует, чтобы многие нервные системы контролировали поисковое поведение, тревогу, вознаграждение, сохранение, голод, насыщение, внимание, навигацию и память. Новые методы показали, что разные генетические и возрастные эффекты влияют на разные последовательности.
«У большинства видов есть домашний ареал, и их поведение структурировано вокруг этого домашнего ареала», - сказал Грегг. «Мы смогли определить воспроизводимые поведенческие последовательности и использовать эту информацию для понимания сложных паттернов с течением времени».
Команда разделила поездки от дома к источнику пищи и обратно на серию из более чем 5 600 действий с мышью. Внутри этих действий находится дополнительная информация, такая как характер походки, скорость, пройденное расстояние и посещенные места. Используя машинное обучение, они оценили эту информацию и определили 71 воспроизводимую поведенческую последовательность, которые являются основными строительными блоками для более сложных моделей поведения.
Переход от одного «строительного блока» к другому подразумевает механистическую взаимосвязь, которая приводит к определенному поведению при добыче пищи, сводящему к минимуму риск хищничества, расход энергии и потребление калорий. Кроме того, алгоритм смог идентифицировать спонтанные реакции, уникальные для конкретных мышей.
Грегг считает, что этот подход достаточно чувствителен, чтобы обнаружить мутацию в копии одного гена. Чтобы доказать это, его команда сосредоточилась на поведении мышей при поиске пищи с мутацией импринтированного гена Magel2, связанного с аутизмом. Например, когда копия матери выключена, копия отца включена. В этом сценарии широко распространено мнение, что материнская копия молчала и не влияла на потомство. Не так.
«Что нас поразило, так это то, что мы смогли обнаружить значительное влияние на поведение одной мутации только в копии гена матери», - сказал Грегг.
В настоящее время в исследовании изучались только строительные блоки поведения при поиске пищи у лабораторных мышей. Грегг считает, что эту методологию можно применять для понимания основ других сложных паттернов поведения и изучения специфических геномных элементов, которые формируют поведение, ведущее к заболеваниям у людей, включая ожирение, зависимость, страх, тревогу и психические расстройства..
«Деконструируя действительно сложные, казалось бы, спонтанные поведения, мы смогли обнаружить вещи, которые не наблюдались в других исследованиях», - сказал Грегг. «Если есть мутация, которая вызывает заболевание у людей, мы надеемся использовать этот метод, чтобы сопоставить ее с определенными модулями [также известными как строительные блоки поведения], чтобы узнать, как гены способствуют формированию определенных моделей поведения».