Pathfinder: open source software for analyzing spatial navigation search strategies
Notice bibliographique
Résumé
Spatial navigation is a universal behavior that varies depending on goals, experience and available sensory stimuli. Spatial navigational tasks are routinely used to study learning, memory and goal-directed behavior, in both animals and humans. One popular paradigm for testing spatial memory is the Morris water maze, where subjects learn the location of a hidden platform that offers escape from a pool of water. Researchers typically express learning as a function of the latency to escape, though this reveals little about the underlying navigational strategies. Recently, a number of studies have begun to classify water maze search strategies in order to clarify the precise spatial and mnemonic functions of different brain regions, and to identify which aspects of spatial memory are disrupted in disease models. However, despite their usefulness, strategy analyses have not been widely adopted due to the lack of software to automate analyses. To address this need we developed Pathfinder, an open source application for analyzing spatial navigation behaviors. In a representative dataset, we show that Pathfinder effectively characterizes the development of highly-specific spatial search strategies as male and female mice learn a standard spatial water maze. Pathfinder can read data files from commercially- and freely-available software packages, is optimized for classifying search strategies in water maze paradigms, and can also be used to analyze 2D navigation by other species, and in other tasks, as long as timestamped xy coordinates are available. Pathfinder is simple to use, can automatically determine pool and platform geometry, generates heat maps, analyzes navigation with respect to multiple goal locations, and can be updated to accommodate future developments in spatial behavioral analyses. Given these features, Pathfinder may be a useful tool for studying how navigational strategies are regulated by the environment, depend on specific neural circuits, and are altered by pathology.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».