Quantifying behavior to solve sensorimotor transformations: advances from worms and flies.
Quantifying behavior to solve sensorimotor transformations: advances from worms and flies.
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DOI：
10.1016/j.conb.2017.08.006
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发表时间：
2017-10
影响因子：
5.7
通讯作者：
Murthy M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Calhoun AJ;Murthy M
新的计算工具的发展最近打开了对自然行为的研究，其精度在以前是无法实现的。这些工具允许在与神经活动的时间尺度很好地匹配的时间尺度上对行为动力学进行高度定量的分析。在这里，我们研究如何结合这些方法与既定的技术，估计动物的感觉经验提出了令人兴奋的新的机会解剖的感觉运动神经系统的转换。我们主要集中在这篇评论的例子秀丽隐杆线虫和果蝇-这些模型系统，计算方法来表征行为，结合无与伦比的遗传工具的神经激活，沉默和记录，已经被证明有助于照亮潜在的神经机制。
The development of new computational tools has recently opened up the study of natural behaviors at a precision that was previously unachievable. These tools permit a highly quantitative analysis of behavioral dynamics at timescales that are well matched to the timescales of neural activity. Here we examine how combining these methods with established techniques for estimating an animal’s sensory experience presents exciting new opportunities for dissecting the sensorimotor transformations performed by the nervous system. We focus this review primarily on examples from Caenorhabditis elegans and Drosophila melanogaster – for these model systems, computational approaches to characterize behavior, in combination with unparalleled genetic tools for neural activation, silencing, and recording, have already proven instrumental for illuminating underlying neural mechanisms.
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影响因子：
16.2
作者：
Coen, Philip;Xie, Marjorie;Clemens, Jan;Murthy, Mala
通讯作者：
Murthy, Mala
影响因子：
64.8
作者：
Behnia, Rudy;Clark, Damon A.;Carter, Adam G.;Clandinin, Thomas R.;Desplan, Claude
通讯作者：
Desplan, Claude
DOI：
10.1073/pnas.1607601113
发表时间：
2016-10-18
影响因子：
11.1
作者：
Berman, Gordon J.;Bialek, William;Shaevitz, Joshua W.
通讯作者：
Shaevitz, Joshua W.
DOI：
10.1073/pnas.1211447110
发表时间：
2013-01-08
影响因子：
11.1
作者：
Brown, Andre E. X.;Yemini, Eviatar I.;Schafer, William R.
通讯作者：
Schafer, William R.
影响因子：
4.3
作者：
Chen, Xin;Beck, Jeffrey M.;Pearson, John M.
通讯作者：
Pearson, John M.