Revealing the structure of pharmacobehavioral space through motion sequencing

神经科学 空格(标点符号) 运动(物理) 心理学 计算机科学 沟通 生物 人工智能 操作系统
作者
Alexander B. Wiltschko,Tatsuya Tsukahara,Ayman Zeine,Rockwell Anyoha,Winthrop F. Gillis,Jeffrey E. Markowitz,Ralph E. Peterson,Jesse Katon,Matthew Johnson,Sandeep Robert Datta
出处
期刊:Nature Neuroscience [Nature Portfolio]
卷期号:23 (11): 1433-1443 被引量:244
标识
DOI:10.1038/s41593-020-00706-3
摘要

Understanding how genes, drugs and neural circuits influence behavior requires the ability to effectively organize information about similarities and differences within complex behavioral datasets. Motion Sequencing (MoSeq) is an ethologically inspired behavioral analysis method that identifies modular components of three-dimensional mouse body language called ‘syllables’. Here, we show that MoSeq effectively parses behavioral differences and captures similarities elicited by a panel of neuroactive and psychoactive drugs administered to a cohort of nearly 700 mice. MoSeq identifies syllables that are characteristic of individual drugs, a finding we leverage to reveal specific on- and off-target effects of both established and candidate therapeutics in a mouse model of autism spectrum disorder. These results demonstrate that MoSeq can meaningfully organize large-scale behavioral data, illustrate the power of a fundamentally modular description of behavior and suggest that behavioral syllables represent a new class of druggable target. By analyzing hundreds of mice treated with a library of neuro- and psychoactive drugs, Wiltschko et al. show that Motion Sequencing can effectively discriminate and categorize drug effects and link molecular targets to behavioral syllables.
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