Veröffentlichungen – Salk Institute for Biological Studies

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Weinreb, C., Pearl, JE, Lin, S., Osman, MAM, Zhang, L., Annapragada, S., Conlin, E., Hoffmann, R., Makowska, S., Gillis, WF, Jay, M., Ye, S., Mathis, A., Mathis, MW, Pereira, T., Linderman, SW, Datta, SR Keypoint-MoSeq: Analysieren des Verhaltens durch Verknüpfen der Punktverfolgung mit der Pose-Dynamik. (2024) Naturmethoden. 21(7):1329-1339. DOI: 10.1038/s41592-024-02318-2

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Berrigan, EM, Wang, L., Carrillo, H., Echegoyen, K., Kappes, M., Torres, J., Ai-Perreira, A., McCoy, E., Shane, E., Copeland, CD, Ragel, L., Georgousakis, C., Lee, S., Reynolds, D., Talgo, A., Gonzalez, J., Zhang, L., Rajurkar, AB, Ruiz, M., Daniels, E., Maree , L., Pariyar, S., Busch, W., Pereira, TD Schnelle und effiziente Wurzelphänotypisierung mittels Posenschätzung. (2024) Pflanzenphänomen. 6:0175. DOI: 10.34133/plantphenomics.0175

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Bildsegmentierung wird häufig verwendet, um den Standort und die Form von Pflanzen und ihren äußeren Strukturen abzuschätzen. Segmentierungsmasken werden dann verwendet, um interessierende Orientierungspunkte zu lokalisieren und andere geometrische Merkmale zu berechnen, die dem Phänotyp der Pflanze entsprechen. Trotz ihrer Verbreitung sind segmentierungsbasierte Ansätze mühsam (zum Trainieren sind umfangreiche Annotationen erforderlich) und fehleranfällig (abgeleitete geometrische Merkmale reagieren empfindlich auf die Instanzmaskenintegrität). Hier stellen wir einen segmentierungsfreien Ansatz vor, der die Deep-Learning-basierte Landmarkenerkennung und -gruppierung, auch Posenschätzung genannt, nutzt. Wir verwenden ein ursprünglich für die Bewegungserfassung von Tieren entwickeltes Tool namens SLEAP (Social LEAP Estimates Animal Poses), um die Erkennung deutlicher morphologischer Orientierungspunkte an Pflanzenwurzeln zu automatisieren. Mithilfe eines Gelzylinder-Bildgebungssystems für mehrere Arten zeigen wir, dass unser Ansatz die Topologie des Wurzelsystems zuverlässig und effizient mit hoher Genauigkeit, wenigen annotierten Proben und schnellerer Geschwindigkeit als segmentierungsbasierte Ansätze wiederherstellen kann. Um diese auf Orientierungspunkten basierende Darstellung für die Wurzelphänotypisierung zu nutzen, haben wir eine Python-Bibliothek () für die Merkmalsextraktion entwickelt, die direkt mit bestehender segmentierungsbasierter Analysesoftware vergleichbar ist. Wir zeigen, dass aus der Pose abgeleitete Stammmerkmale sehr genau sind und für allgemeine nachgelagerte Aufgaben verwendet werden können, einschließlich der Genotypklassifizierung und der unbeaufsichtigten Merkmalskartierung. Insgesamt stellt diese Arbeit die Gültigkeit und Vorteile der auf Posenschätzung basierenden Pflanzenphänotypisierung fest. Um die Einführung dieses benutzerfreundlichen Tools zu erleichtern und die Weiterentwicklung zu fördern, stellen wir alle Trainingsdaten, Modelle und den Code zur Merkmalsextraktion zur Verfügung unter: https://github.com/talmolab/sleap-roots und https:/ /osf.io/k7j9g/.

Mitelut, C., Diez Castro, M., Peterson, RE, Goncalves, M., Li, J., Gamer, MM, Nilsson, SRO, Pereira, TD, Sanes, DH Eine Verhaltens-Roadmap für die Entwicklung der Entscheidungsfreiheit beim Nagetier. (2024) bioRxiv. DOI: 10.1101 / 2023.11.10.566632

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Tye, K., Patel, R., Patarino, M., Kim, K., Pamintuan, R., Taschbach, F., Li, H., Lee, C., Hoek, A., Castro, R., Cazares, C., Miranda, R., Jia, C., Delahanty, J., Batra, K., Keyes, L., Libster, A., Wichmann, R., Pereira, T., Benna, M. Soziale Isolation rekrutiert Amygdala-kortikale Schaltkreise, um den Alkoholkonsum zu steigern. [Vordruck] (2024) Res. qm. DOI: 10.21203/rs.3.rs-4033115/v1

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Wie wirken sich soziale Faktoren auf das Gehirn aus und tragen zu einem erhöhten Alkoholkonsum bei? Wir fanden heraus, dass der soziale Rang einen Einfluss auf den Alkoholkonsum hat, wobei Untergebene mehr trinken als Dominante. Darüber hinaus steigert die soziale Isolation den Alkoholkonsum, was sich insbesondere auf Untergebene auswirkt, die im Vergleich zu Dominanten einen stärkeren Anstieg des Alkoholkonsums aufweisen. Mithilfe der Kalziumbildgebung mit zellulärer Auflösung zeigen wir, dass der basolaterale Schaltkreis Amygdala-medialer präfrontaler Kortex (BLA-mPFC) den Alkoholkonsum auf eine rangabhängige Weise vorhersagt, im Gegensatz zur unspezifischen BLA-Aktivität. Der BLA-mPFC-Schaltkreis wird während der sozialen Isolation übererregbar und erkennt so soziale Isolationszustände. Die Nachahmung des beobachteten Anstiegs der BLA-mPFC-Aktivität mittels Optogenetik reichte aus, um den Alkoholkonsum zu steigern, was darauf hindeutet, dass der BLA-mPFC-Schaltkreis ein neuronales Substrat für die negativen Auswirkungen sozialer Isolation sein könnte. Um die Hypothese zu testen, dass der BLA-mPFC-Schaltkreis ein durch soziale Isolation induziertes Signal übermittelt, um den Alkoholkonsum zu motivieren, haben wir zunächst festgestellt, ob dieser Schaltkreis soziale Informationen erkennt. Durch den Einsatz von Optogenetik in Kombination mit Kalzium-Bildgebung und Computer-Vision-Pose-Tracking haben wir herausgefunden, dass BLA-mPFC-Schaltkreise das Sozialverhalten und die neuronale Darstellung sozialer Kontakte steuern. Wir zeigen weiterhin, dass die BLA-mPFC-Stimulation die durch soziale Isolation verursachte mPFC-Kodierung von Saccharose und Alkohol nachahmt und dass die Hemmung des BLA-mPFC-Kreislaufs den Alkoholkonsum nach sozialer Isolation verringert. Insgesamt deuten diese Daten darauf hin, dass der Amygdala-Cortical-Schaltkreis einen neuronalen Kodierungszustand widerspiegelt, der der sozialen Isolation ähnelt und dem mit sozialer Isolation verbundenen Alkoholkonsum zugrunde liegt.

Mitelut, C., Diez Castro, M., Peterson, RE, Gonçalves, M., Gamer, MM, Nilsson, SRO, Pereira, TD, Sanes, DH Deutliche Entwicklungsverläufe autonomen Verhaltens und Handlungsfähigkeit bei Nagetieren (2023) bioRxiv. DOI: https://doi.org/10.1101/2023.11.10.566632

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Luxem, K., Sun, JJ, Bradley, SP, Krishnan, K., Yttri, E., Zimmermann, J., Pereira, TD, Laubach, M. Open-Source-Tools für die Verhaltensvideoanalyse: Einrichtung, Methoden und Best Practices. (2023) Elife. 12. DOI: 10.7554/eLife.79305

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Weinreb, C., Osman, MAM, Zhang, L., Lin, S., Pearl, J., Annapragada, S., Conlin, E., Gillis, WF, Jay, M., Ye, S., Mathis, A., Mathis, MW, Pereira, T., Linderman, SW, Datta, SR Vorabdruck – Keypoint-MoSeq: Analyseverhalten durch Verknüpfung der Punktverfolgung mit der Posendynamik. (2023) bioRxiv. DOI: 10.1101 / 2023.03.16.532307

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Prasad, A., Manor, U., Pereira, T. Erforschung der Rolle der Bilddomäne in selbstüberwachten DNN-Modellen von Nagetiergehirnen (2022) OpenReview.net.

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Mills, F., Lee, CR, Howe, JR, Li, Shao, Keisler, MN, Lemieux, ME, Taschbach, FH, Keyes, LR, Borio, M., Chen, HS, Patel, RR, Gross, Al, Delahanty, J., Cazares, C., Maree, L., Wichmann, R., Pereira, TD, Benna, MK, Root, CM, Tye, KM Amygdalostriatale Übergangszonenneuronen kodieren eine anhaltende Valenz, um konditioniertes Verhalten zu steuern (2022) bioRxiv. DOI: https://doi.org/10.1101/2022.10.28.514263

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Um angemessen auf Bedrohungen in der Umwelt zu reagieren, muss das Gehirn schnell feststellen, ob ein Reiz wichtig und ob er positiv oder negativ ist, und diese Informationen dann nutzen, um Verhaltensreaktionen zu steuern. Neuronen in der Amygdala sind seit langem an der Valenzkodierung und an Angstreaktionen auf bedrohliche Reize beteiligt, zeigen jedoch als Reaktion auf diese Reize vorübergehende Feuerreaktionen, die nicht mit den Zeitskalen der damit verbundenen Verhaltensreaktionen übereinstimmen. Seit Jahrzehnten besteht eine logische Lücke in der Art und Weise, wie Verhaltensreaktionen ohne eine Gesamtdarstellung des internen Valenzzustands vermittelt werden könnten, die schnell einsetzt, ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis aufweist und für die Dauer des Verhaltenszustands aufrechterhalten wird. Hier stellen wir die amygdalostriatale Übergangszone (ASt) als fehlendes Teil dieses hochkonservierten Prozesses vor, der von größter Bedeutung für das Überleben ist und genau dies tut: einen inneren Zustand (z. B. Angst) darstellt, der in mehreren motorischen Ausgängen ausgedrückt werden kann ( z. B. Einfrieren oder Entkommen). Der ASt ist anatomisch als „Abkürzung“ positioniert, um das kortikolimbische System (wichtig für die Beurteilung) mit den Basalganglien (wichtig für die Handlungsauswahl) mit den Eingängen der Amygdala und den Ausgängen des Striatums zu verbinden – ideal für die Beurteilung und Reaktion darauf Umweltbedrohungen. Aus In-vivo-Aufzeichnungen mit zellulärer Auflösung, die sowohl Elektrophysiologie als auch Kalziumbildgebung umfassen, stellen wir fest, dass ASt-Neuronen insofern einzigartig sind, als sie über eine spärliche Kodierung verfügen, ein extrem hohes Signal-Rausch-Verhältnis aufweisen und außerdem über die gesamte Dauer eine anhaltende Reaktion auf negative Valenzreize aufrechterhalten das Abwehrverhalten – eine seltene, aber wesentliche Kombination. Wir zeigen außerdem, dass die Photostimulation des ASt ausreicht, um Erstarrungs- und Vermeidungsverhalten zu fördern. Mittels Einzelkern-RNA-Sequenzierung und In-situ-RNA-Markierung erstellen wir ein umfassendes Profil der Zelltypen und der Genexpression im ASt und stellen fest, dass sich der ASt genetisch von benachbarten Striatal- und Amygdalastrukturen unterscheidet. Wir stellen außerdem fest, dass der ASt einen größeren Anteil an Neuronen aufweist, die Drd2 exprimieren, als an Neuronen, die Drd1a exprimieren, ein einzigartiges Merkmal im Vergleich zu anderen Regionen des Striatums. Mithilfe der In-vivo-Kalziumbildgebung zeigen wir, dass diese Drd2+-Population Reize mit negativer Valenz robust kodiert, und stellen in Funktionsverlustexperimenten fest, dass die optogenetische Hemmung von Drd2+ ASt-Neuronen zu einer deutlichen Verringerung der durch Reize bedingten Angstreaktionen führt. Zusammengenommen identifizieren unsere Ergebnisse den ASt als ein bislang unbeachtetes entscheidendes fehlendes Glied für die Kodierung erlernter Assoziationen und die Steuerung des laufenden Verhaltens.

Wang, ZY, McKenzie-Smith, GC, Liu, W., Cho, HJ, Pereira, T., Dhanerawala, Z., Shaevitz, JW, Kocher, SD Isolation stört soziale Interaktionen und destabilisiert die Gehirnentwicklung bei Hummeln. (2022) Aktuelle Biologie DOI: 10.1016/j.cub.2022.04.066

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Pereira, TD, Tabris, N., Matsliah, A., Turner, DM, Li, J., Ravindranath, S., Papadoyannis, ES, Normand, E., Deutsch, DS, Wang, ZY, McKenzie-Smith, GC, Mitelut, CC, Castro, MD, D'Uva, J., Kislin, M., Sanes, DH, Kocher, SD, Wang, SS, Falkner, AL, Shaevitz, JW, Murthy, M. SLEAP: Ein Deep-Learning-System für die Posenverfolgung mehrerer Tiere. (2022) Naturmethoden. 19(4):486-495. DOI: 10.1038/s41592-022-01426-1

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Gall, GEC, Pereira, TD, Jordan, A., Meroz, Y. Schnelle Schätzung der Pflanzenwachstumsdynamik mithilfe tiefer neuronaler Netze. (2022) Pflanzenmethoden. 18(1):21. DOI: 10.1186/s13007-022-00851-9

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Pereira, TD, Shaevitz, JW, Murthy, M. Verhalten quantifizieren, um das Gehirn zu verstehen. (2020) Nature Neurologie. 23(12):1537-1549. DOI: 10.1038/s41593-020-00734-z

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In den letzten Jahren sind zahlreiche Methoden entstanden, um die Quantifizierung des Verhaltens von Tieren mit einer bisher nicht vorstellbaren Auflösung zu automatisieren. Dies hat ein neues Feld der computergestützten Ethologie eröffnet und wird es in naher Zukunft ermöglichen, nahezu vollständig zu quantifizieren, was ein Tier tut, während es sich in seiner Umgebung bewegt. Die Bedeutung der Verbesserung der Techniken, mit denen wir Verhalten charakterisieren, spiegelt sich in der zunehmenden Erkenntnis wider, dass das Verständnis von Verhalten ein wesentlicher (oder sogar notwendiger) Schritt zur Verfolgung neurowissenschaftlicher Fragen ist. Der Einsatz dieser Methoden beschränkt sich jedoch nicht auf die Untersuchung des Verhaltens in freier Wildbahn oder in rein ethologischen Umgebungen. Moderne Werkzeuge zur Verhaltensquantifizierung können auf die gesamte Bandbreite von Ansätzen angewendet werden, die in der Vergangenheit zur Verknüpfung von Gehirn und Verhalten verwendet wurden, von der Psychophysik bis hin zu kognitiven Aufgaben, und diese Messungen durch ausführliche Beschreibungen darüber, wie Tiere diese Aufgaben bewältigen, ergänzen. Hier besprechen wir die jüngsten technischen Fortschritte bei der Quantifizierung von Verhalten, insbesondere bei Methoden zur Verfolgung von Tierbewegungen und zur Charakterisierung der Struktur dieser Dynamik. Wir diskutieren offene Herausforderungen, die noch für die Verhaltensquantifizierung bestehen, und zeigen vielversprechende zukünftige Richtungen auf, wobei wir einen starken Schwerpunkt auf neue Ansätze im Deep Learning legen, der Kerntechnologie, die den ausgesprochen schnellen Fortschritt in diesem Bereich ermöglicht hat. Anschließend diskutieren wir, wie quantitative Verhaltensbeschreibungen genutzt werden können, um Gehirnaktivität mit Tierbewegungen zu verbinden, mit dem ultimativen Ziel, die Beziehung zwischen neuronalen Schaltkreisen, kognitiven Prozessen und Verhalten aufzuklären.

Deutsch, D., Pacheco, D., Encarnacion-Rivera, L., Pereira, T., Fathy, R., Clemens, J., Girardin, C., Calhoun, A., Ireland, E., Burke, A., Dorkenwald, S., McKellar, C., Macrina, T., Lu, R. , Lee, K., Kemnitz, N., Ih, D., Castro, M., Halageri, A., Jordan, C., Silversmith, W., Wu, J., Seung, HS, Murthy, M. Die neuronale Grundlage für einen anhaltenden inneren Zustand bei Frauen. (2020) Elife. 9. DOI: 10.7554/eLife.59502

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Jones, JM, Foster, W., Twomey, CR, Burdge, J., Ahmed, OM, Pereira, TD, Wojick, JA, Corder, G., Plotkin, JB, Abdus-Saboor, I. Ein Machine-Vision-Ansatz zur automatisierten Schmerzmessung im Millisekundenbereich. (2020) Elife. 9. DOI: 10.7554/eLife.57258

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Charles, AS, Falk, B., Turner, N., Pereira, TD, Tward, D., Pedigo, BD, Chung, J., Burns, R., Ghosh, SS, Kebschull, JM, Silversmith, W., Vogelstein, JT Auf dem Weg zu einer von der Gemeinschaft betriebenen Big Open Brain Science: Offene Big Data und Tools für Struktur, Funktion und Genetik. (2020) Jahresrückblick der Neurowissenschaften. 43:441-464. DOI: 10.1146/annurev-neuro-100119-110036

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Pereira, TD, Aldarondo, DE, Willmore, L., Kislin, M., Wang, SS, Murthy, M., Shaevitz, JW Schnelle Schätzung der Tierhaltung mithilfe tiefer neuronaler Netze. (2019) Naturmethoden. 16(1):117-125. DOI: 10.1038/s41592-018-0234-5

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Badura, A., Verpeut, JL, Metzger, JW, Pereira, TD, Pisano, TJ, Deverett, B., Bakshinskaya, DE, Wang, SS Eine normale kognitive und soziale Entwicklung erfordert eine Aktivität des hinteren Kleinhirns. (2018) Elife. 7. DOI: 10.7554/eLife.36401

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Clemens, J., Coen, P., Roemschied, FA, Pereira, TD, Mazumder, D., Aldarondo, DE, Pacheco, DA, Murthy, M. Die Entdeckung eines neuen Gesangsmodus in Drosophila enthüllt verborgene Strukturen in den sensorischen und neuronalen Treibern des Verhaltens. (2018) Aktuelle Biologie 28(15):2400-2412.e6. DOI: 10.1016/j.cub.2018.06.011

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Die Entschlüsselung, wie Gehirne Verhalten erzeugen, hängt entscheidend von einer genauen Verhaltensbeschreibung ab. Wenn unterschiedliche Verhaltensweisen in einen Topf geworfen werden, können unterschiedliche Arten der Gehirnaktivität fälschlicherweise demselben Verhalten zugeschrieben werden. Wenn alternativ ein einzelnes Verhalten in zwei aufgespalten wird, kann es den Anschein haben, dass dieselbe neuronale Aktivität unterschiedliche Verhaltensweisen hervorruft. Hier befassen wir uns mit diesem Thema im Kontext der akustischen Kommunikation bei Drosophila. Während der Balz vibrieren die Männchen mit ihren Flügeln, um zeitlich variierende Gesänge zu erzeugen, und die Weibchen werten Gesänge aus, um Paarungsentscheidungen zu treffen. 50 Jahre lang ging man davon aus, dass der Gesang von Drosophila melanogaster nur aus zwei Modi besteht: Sinus und Puls. Mithilfe unbeaufsichtigter Klassifizierungsmethoden an großen Datensätzen von Gesangsaufnahmen konnten wir nun die Existenz von mindestens drei Gesangsmodi nachweisen: zwei unterschiedliche Pulstypen mit einem einzigen Sinusmodus. Wir zeigen, wie sich diese scheinbar subtile Unterscheidung auf unsere Interpretation der Mechanismen auswirkt, die der Liedproduktion und -wahrnehmung zugrunde liegen. Insbesondere zeigen wir, dass visuelles Feedback die Wahrscheinlichkeit beeinflusst, jeden Gesangsmodus zu produzieren, und dass die Wahl des männlichen Gesangsmodus die weiblichen Reaktionen beeinflusst und dazu beiträgt, die Amplitude seines Gesangs mit der Entfernung zu modulieren. Auf neuronaler Ebene zeigen wir, wie die Aktivität von vier verschiedenen Neuronentypen innerhalb des Gesangswegs der Fliege die Wahrscheinlichkeit, jeden Gesangsmodus zu erzeugen, unterschiedlich beeinflusst. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung einer sorgfältigen Segmentierung des Verhaltens, um die zugrunde liegenden sensorischen, neuronalen und genetischen Mechanismen abzubilden.

Pereira, TD, Murthy, M. Kämpfen oder nicht kämpfen. (2017) Neuron. 95(5):986-988. DOI: 10.1016/j.neuron.2017.08.029

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Giovannucci, A., Badura, A., Deverett, B., Najafi, F., Pereira, TD, Gao, Z., Ozden, I., Kloth, AD, Pnevmatikakis, E., Paninski, L., De Zeeuw, CI, Medina, JF, Wang, SS Kleinhirn-Körnerzellen erhalten während des motorischen Lernens ein weit verbreitetes prädiktives Feedback-Signal. (2017) Nature Neurologie. 20(5):727-734. DOI: 10.1038/nn.4531

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Hobbs, ET, Pereira, T., O'Neill, PK, Erill, I. Eine Bayes'sche Inferenzmethode zur Analyse transkriptioneller regulatorischer Netzwerke in metagenomischen Daten. (2016) Algorithmen Mol Biol. 11:19. DOI: 10.1186/s13015-016-0082-8

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Talmo Pereira, PhD

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