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Enregistrement W2784070275 · doi:10.1038/s41598-017-19083-2

Closed-loop control of zebrafish behaviour in three dimensions using a robotic stimulus

2018· article· en· W2784070275 sur OpenAlexfundno aff
Chang Soo Kim, Tommaso Ruberto, Paul Phamduy, Maurizio Porfiri

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationYork UniversityNational Science Foundation
Mots-clésZebrafishWorkspaceReplicaStimulus (psychology)Computer scienceRoboticsClosed loopBiomimeticsHuman–computer interactionAnimal behaviorArtificial intelligenceRobotBiologyControl engineeringPsychologyEngineeringCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robotics is continuously being integrated in animal behaviour studies to create customizable, controllable, and repeatable stimuli. However, few systems have capitalized on recent breakthroughs in computer vision and real-time control to enable a two-way interaction between the animal and the robot. Here, we present a "closed-loop control" system to investigate the behaviour of zebrafish, a popular animal model in preclinical studies. The system allows for actuating a biologically-inspired 3D-printed replica in a 3D workspace, in response to the behaviour of a zebrafish. We demonstrate the role of closed-loop control in modulating the response of zebrafish, across a range of behavioural and information-theoretic measures. Our results suggest that closed-loop control could enhance the degree of biomimicry of the replica, by increasing the attraction of live subjects and their interaction with the stimulus. Interactive experiments hold promise to advance our understanding of zebrafish, offering new means for high throughput behavioural phenotyping.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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