Cebra

CEBRA ist ein innovatives Machine-Learning-Tool, das Verhaltenshandlungen mit neuronaler Aktivität verbindet und Forschern in der Neurowissenschaft neue Möglichkeiten eröffnet.

CEBRA, was für Learnable Latent Embeddings for Joint Behavioural and Neural Analysis steht, ist eine hochmoderne Methode, die speziell dafür entwickelt wurde, wie unsere Handlungen mit der Gehirnaktivität in Beziehung stehen – eines der Hauptziele in der Neurowissenschaft. Mit der wachsenden Fähigkeit, umfangreiche Daten über neuronale und Verhaltensaktivitäten zu sammeln, spricht CEBRA direkt die steigende Nachfrage nach Werkzeugen an, die diese komplexen Dynamiken effektiv modellieren können.

Was CEBRA auszeichnet, ist seine Vielseitigkeit. Es kann sowohl Verhaltens- als auch neuronale Daten auf zwei Hauptarten nutzen: Es kann von einer spezifischen Hypothese geleitet werden oder es kann helfen, neue Erkenntnisse ohne vorgefasste Meinungen zu entdecken. Diese Flexibilität ermöglicht es Forschern, genaue und zuverlässige latente Räume zu schaffen, die die Verbindungen zwischen Verhalten und Gehirn beleuchten.

Dieses Tool ist auch unglaublich anpassungsfähig und arbeitet nahtlos mit Datensätzen aus einzelnen und mehreren Sitzungen. Egal, ob Sie eine Hypothese testen oder Daten ohne spezifische Labels erkunden, CEBRA kann damit umgehen. Darüber hinaus ist es mit verschiedenen Arten von neuronalen Daten kompatibel – sowohl Calcium-Imaging als auch Elektrophysiologie – was es für verschiedene Aufgaben geeignet macht, sei es im Zusammenhang mit sensorischen Eingaben, motorischen Funktionen oder sogar komplexen Verhaltensweisen bei verschiedenen Arten.

Eine der herausragenden Eigenschaften von CEBRA ist seine Fähigkeit, Räume zu kartieren, komplexe kinematische Muster aufzudecken und visuelle Informationen aus dem visuellen Kortex des Gehirns schnell und genau zu decodieren. Diese Fähigkeit verbessert unser Verständnis dafür, wie neuronale Dynamiken mit Verhalten in Beziehung stehen. Zum Beispiel ist es besonders gut darin, die Aktivität im visuellen Kortex des Mausgehirns zu decodieren, um Videos zu rekonstruieren, die das Tier gesehen hat, und zeigt damit sein Potenzial, sowohl zur Neurowissenschaft als auch zur Verhaltensforschung bedeutend beizutragen.