Исследователи из России, Нидерландов и Германии применили нейронные сети с глубинным обучением для определения пола лабораторных мышей по издаваемым ими ультразвуковым пискам. Этот анализ мышиных акустических сигналов позволит лучше понимать, когда грызуны общаются с представителями своего пола, а когда их «слова» адресованы противоположному полу. Препринт научной статьи опубликован на сервере biorXiv.
Мыши, как люди и многие другие животные, передают друг другу немало информации посредством звуков. Значительная часть мышиных сигналов лежит в ультразвуковом диапазоне, поэтому для их обработки ученым требуются специальные приборы и алгоритмы. Чтобы автоматизировать расшифровку ультразвуковых сигналов мышей, авторы исследования обучили нейронные сети распознавать, кто издал звук и кому этот звук был адресован, по его спектральным характеристикам. Они тестировали пары взрослых мышей линии C57BL/6NCr, часто используемой в поведенческих исследованиях и доклинических испытаниях лекарств.
Одному животному в паре (это всегда была самка) давали общий наркоз, чтобы анализировать звуки только одной мыши. Другому (им мог быть самец) позволяли три минуты свободно двигаться по клетке, где кроме этих двух грызунов никого не было. Вокализации второй мыши записывали с помощью аудиоаппаратуры, «слышащей» ультразвуки. Так протестировали восемь самцов и девять самок. Число животных, побывавших под наркозом, не уточняется, но известно, что все бодрствующие мыши видели своих «партнеров» впервые, а значит, издавали оборонительные сигналы.
В среднем самцы мышей за три минуты пищали 542 раза, самки — 636 раз, а всего было записано 10 055 ультразвуковых сигналов. Полученные записи отдавали на анализ нейронным сетям, и они обучались по спектральным характеристикам вокализаций — амплитуде и длине волн в них
После обучения нейронные сети верно распознавали пол издающих ультразвуковые сигналы мышей в 84 процентах случаев. Этот показатель выше, чем в опытах с методом опорных векторов (64 процента) и регуляризацией Тихонова (52 процента,
Авторы признают, что их исследование имеет ряд ограничений. Хотя нейронные сети с глубинным обучением, несомненно, показали себя наилучшим средством распознавания пола мыши по издаваемым ей ультразвуковым сигналам, точность этого метода наверняка снизится, если в отдельно взятом эксперименте использовать больше мышей или анализировать последовательности сигналов (а не каждый по отдельности, как в данной работе). К тому же мыши других линий могут иметь свои «диалекты», вследствие чего их вокализации будут обладать другими спектральными характеристиками. Наконец, тот факт, что одно из тестируемых животных всегда находилось без сознания, с немалой вероятностью влиял на репертуар сигналов бодрствующих мышей.