«Мышиные песни» записываются с помощью ультразвуковых микрофонов и обычно анализируются вручную, что требует очень много времени. Некоторые исследовательские группы используют коммерческое программное обеспечение, но частота их ошибок неизвестна. Исследователи из Института этологии Конрада Лоренца (Ветмедуни, Вена) и Института акустических исследований (Австрийская академия наук) недавно разработали новый метод автоматического обнаружения песен мыши, который они назвали автоматическим ультразвуковым детектором мыши (A-MUD).Автоматический ультразвуковой детектор мыши (A-MUD)
Песни, которые мыши формируют с помощью этих ультразвуковых вокализаций (USV), различаются не только последовательностью звуков, но также их продолжительностью и сложностью. Таким образом, мыши могут реагировать конкретно на свое социальное окружение, обращаясь к возможным половым партнерам или незнакомым сородичам. Например, запаха самки мышей может быть достаточно, чтобы вызвать вокализацию у самцов.«Состав сложных вокализаций и использование различных звуковых последовательностей — объект все более пристального изучения, но многое остается неизвестным», — говорит Сара Зала, первый автор исследования. «Это может быть из-за трудоемкого ручного анализа, но также из-за отсутствия сопоставимых данных по коммерчески доступным автоматическим решениям».
Поэтому исследовательская группа намеревалась найти новый метод автоматического обнаружения и смогла разработать алгоритм, способный надежно обрабатывать большие объемы данных по сравнению с ручным анализом. В ходе испытаний свободно доступный инструмент также оказался менее трудоемким и имел меньшую частоту ошибок по сравнению со стандартным коммерческим методом.
Сравнение частоты ошибок«A-MUD предоставил результаты такого же качества, как и ручной анализ, который является золотым стандартом», — говорит Дорис Райчмидт, соавтор исследования. «Уровень ложноотрицательных результатов был немного выше по сравнению, но это можно объяснить настройками, используемыми для минимизации фонового шума. Мы установили порог, чтобы минимизировать количество ложных срабатываний». Ложные срабатывания были более частым явлением с коммерческим решением. Ложноположительное обнаружение USV может привести к изменению звуковой картины.
С другой стороны, при ложноотрицательных результатах можно заполнить пробелы.Основное внимание уделяется диким домашним мышам и "пению" в естественных социальных контекстах.Общие исследовательские цели этого проекта, а также методы отличаются еще одним важным аспектом от большинства предыдущих исследований.
Большинство исследований сосредоточено на вокализации домашних лабораторных мышей. Однако то, как дикие домашние мыши используют свои вокализации, остается в значительной степени неисследованным. «Использование различных вокализаций вне лаборатории может помочь нам понять, когда и как животные общаются друг с другом в их естественной среде обитания. Это требует надежного и эффективного метода обработки и анализа данных. С помощью A-MUD мы можем сделать такой метод находится в свободном доступе для других исследовательских групп.
И в настоящее время мы работаем над второй, улучшенной версией нашего инструмента », — говорит Дастин Пенн, главный исследователь.