X
李至宏, 盛益华, 谷新丽, 周岑妃, 王慧芝, 贾竹君, 张建职, 李思迪. 基于DeepLabCut的悬尾分析系统建立及初步应用[J]. 吉首大学学报(自然科学版), 2024, 45(6): 84-91.
LI Zhihong, SHENG Yihua, GU Xinli, ZHOU Cenfei, WANG Huizhi, JIA Zhujun, ZHANG Jianzhi, LI Sidi. Establishment and Preliminary Application of Tail Suspension Analysis System Based on DeepLabCut[J]. Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition), 2024, 45(6): 84-91.
建立了一种基于DeepLabCut(DLC)算法评价小鼠抑郁行为的悬尾分析系统,利用深度学习技术中的DLC算法和多通道、半封闭悬尾硬件构建系统软硬件,并应用该系统分析了利血平抑郁模型、间歇性饮酒损伤模型和牙周丝线结扎模型小鼠的悬尾行为变化.结果表明,系统实现了对小鼠悬尾中头部运动和四肢运动的同步分析,自动量化出动静类、姿势类、强度类50项悬尾指标;利血平抑郁模型中,与对照组相比,第2天时低、中、高剂量利血平组的运动距离、爬墙次数、摆头次数均明显减少,第3,4天时中、高剂量利血平组的摆头次数均明显减少;间歇性饮酒损伤模型中,与对照组相比,低、中剂量乙醇组的不动时间均明显减少,四肢挣扎次数、运动距离和运动时长均明显增加,高剂量乙醇组的前肢、后肢和绝对挣扎次数均明显减少;牙周丝线结扎模型中,与假手术组相比,结扎组的运动距离、运动时长、四肢挣扎次数、绝对挣扎次数、前肢角度总值、后肢角度总值和四肢角度总值均明显减少.显然,基于DLC算法的小鼠悬尾分析系统能够准确区分不同机制抑郁模型的行为特点.