Los ratones, como los pájaros, son cantantes natos. Desde el nacimiento, emiten un amplio repertorio de vocalizaciones, especialmente en el rango ultrasónico, que son inaudibles para los humanos. Emiten vocalizaciones ultrasónicas o USV para formar patrones complejos para comunicarse con cada uno.otros. La cantidad de llamadas y secuencias de diferentes tipos de vocalizaciones son una forma importante de comunicación. Las vocalizaciones del ratón también se utilizan como un sistema modelo en la investigación de trastornos neuropsiquiátricos como el autismo.
Las "canciones del mouse" se graban con micrófonos ultrasónicos y generalmente se analizan con métodos manuales, que requieren mucho tiempo. Algunos grupos de investigación usan software comercial, pero se desconocen sus tasas de error. Investigadores del Instituto de Etología Konrad Lorenz Vetmeduni Vienna y el Instituto de Investigación Acústica Academia de Ciencias de Austria desarrollaron recientemente un nuevo método para detectar automáticamente la canción del mouse, que llaman Detector automático de ultrasonido del mouse A-MUD.
El detector automático de ultrasonido del ratón A-MUD
Las canciones que forman los ratones con estas vocalizaciones ultrasónicas USV difieren no solo en la secuencia de sonidos, sino también en su duración y complejidad. De esta manera, los ratones pueden responder específicamente a su entorno social al abordar posibles parejas sexuales oconespecíficos desconocidos. El olor de un ratón hembra, por ejemplo, puede ser suficiente para provocar la vocalización en los machos.
"La composición de las vocalizaciones complejas y el uso de las diferentes secuencias de sonido son objeto de un estudio creciente, pero aún se desconoce mucho", dice el estudio Sarah Zala, la primera autora del estudio. "Eso puede deberse al momento-consumidor análisis manual, pero también porque no había datos comparables para las soluciones automáticas disponibles comercialmente ".
El equipo de investigación, por lo tanto, se propuso encontrar un nuevo método de detección automática y pudo desarrollar un algoritmo capaz de procesar de manera confiable grandes cantidades de datos en comparación con los análisis manuales. En una prueba, la herramienta disponible gratuitamente también demostró ser menos tiempo-consumidor y tenía una tasa de error más baja en comparación con el método comercial estándar.
Comparación de tasas de error
"A-MUD arrojó resultados de igual calidad que el análisis manual, que es el estándar de oro", dice Doris Reitschmidt, coautora del estudio. "La tasa de falsos negativos fue ligeramente mayor en comparación, pero esto puede explicarsesegún la configuración utilizada para minimizar el ruido de fondo. Establecimos el umbral para minimizar los falsos positivos. "Los falsos positivos fueron una ocurrencia más común con la solución comercial. La detección de USV falsos positivos puede conducir a un patrón de sonido cambiado. Con resultados falsos negativos,Por otro lado, es posible rellenar los huecos.
El foco está en los ratones domésticos salvajes y "cantar" en contextos sociales naturales
Los objetivos de investigación generales de este proyecto, así como los métodos, difieren en otro aspecto importante de la mayoría de los estudios anteriores. La mayoría de los estudios se han concentrado en las vocalizaciones de los ratones de laboratorio domesticados. Sin embargo, la forma en que los ratones domésticos salvajes usan sus vocalizaciones sigue siendo en gran medidano investigado ". El uso de diferentes vocalizaciones fuera del laboratorio podría ayudarnos a comprender cuándo y cómo los animales se comunican entre sí en su entorno natural. Eso requiere un método confiable y eficiente para el procesamiento y análisis de datos. Con A-MUD, nosotrospuede hacer que dicho método esté disponible gratuitamente para otros grupos de investigación. Y actualmente estamos trabajando en una segunda versión mejorada de nuestra herramienta ", dice Dustin Penn, el investigador principal.
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Materiales proporcionado por Universidad de Medicina Veterinaria - Viena . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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