全脑成像期间母性行为反应的表征

照护者如何感知并回应婴儿的信号，将决定婴儿能否获得生存所必需的照料。在小鼠中，幼崽的发声会引发复杂的行为反应，因此很可能在多个脑区组成的神经网络中引发协调活动。我们希望在具有不同母性经验背景的小鼠中识别出这一神经网络，而清醒小鼠功能磁共振成像（fMRI）是实现这一目标的理想工具。

随着清醒小鼠功能磁共振成像（fMRI）技术的广泛应用，越来越多的研究开始探索目标导向行为的神经关联机制。这些行为通常通过光束中断装置检测泄漏以及压力传感器检测运动等工具进行评估。我们的实验方案使我们能够在技术上具有挑战性的MRI环境中，评估自发的行为反应。

我们的目标是最终利用自发行为的测量指标，更深入地理解通过功能性磁共振成像（FMRI）获取的全脑活动。我们先前的研究发现，母鼠与未产雌性动物的听觉皮层对幼崽叫声的反应存在差异。在母鼠中，其神经反应与幼崽的叫声在时间上是同步锁定的。

在处女个体中，这些特征并不存在。然而，随着处女个体逐渐学会表现出母性行为，其听觉中枢也会随之改变，以反映这一新获得的技能。我们之前的研究主要集中在麻醉小鼠的听觉皮层。

本研究突破了听觉皮层的界限，探究动物在学习成为母亲的过程中，清醒活动状态下的小鼠全脑及行为发生的变化。首先，从 MathWorks 网站下载 MATLAB。要将图像处理工具箱添加到 MATLAB 附加功能中，请点击管理附加功能，获取附加功能，然后搜索并添加该工具箱。

类似地，将计算机视觉工具箱添加到 MATLAB 附加功能中。打开分析流程的第一个脚本后，根据提示编辑脚本中的第一、二、三、四、五和第六部分，以适配相应的数据结构。运行第一部分。

运行脚本的第二部分以调出每个视频的第一帧。使用鼠标依次单击前两个点，然后双击第三个点。选择完视频的最后一点后，按回车键。

运行第三节和第四节。将标志位设为零，然后运行第五节。接着将标志位设为一，再次运行第五节。

现在运行第六部分，并将结果并排比较。接下来，打开脚本二，编辑该脚本的第一部分以适配数据结构，然后运行第一部分。

修改脚本的第二部分以适配数据结构，并运行第二部分。利用生成的图像观察在分析的视频中光流变化最显著的区域。修改脚本的第三部分以适配数据结构和分析需求。

要分析完整的视频视野（FOV），请将 select ROI 标志设为零，并将 ROI 设为零，然后运行第三节。要分析新的感兴趣区域（ROI），请将 select ROI 标志设为一，并将 ROI 设为零。

然后编辑 newCoordsName 并运行第三节。通过点击并拖动在显示的示例帧中选择新的感兴趣区域（ROI）。若要分析先前绘制的 ROI，请将 select ROI 标志设为零，并将 ROI 设为一。

然后编辑 inputCoords，提供一组预设的坐标，并运行第三节。打开脚本三，编辑该脚本的第一至第三节，以符合数据结构和分析需求。在第一节中，将分析选项标志 ZSC、BLRM、BLZSC、demeanPerTrial 和 applyLPfilter 设置为 0 或 1。

将LPfilter设置为一个数值，表示所需低通滤波器的赫兹值。然后运行第一至第三部分。打开脚本四，并编辑该脚本的第一部分以适配数据结构和分析需求。

运行第一部分。打开脚本五，编辑其中的第一部分以适配数据结构和分析。然后运行第一部分和第二部分。

在第三节输入部分，修改 group、myTitle 和 threshT 变量，以反映所需的组分析设置。对每个感兴趣的组运行第三节。然后根据可视化需求，调整 C 轴的范围和颜色条的显示界限。

在第四部分的输入中，更改 mag、myTitle 和 threshT 变量，以反映所需的组间比较。对每个感兴趣的组间比较运行第四部分，然后根据需要调整 Z 轴范围和颜色条的显示极限。光流矢量指示了动物运动的区域，尤其是吻部和足部周围。

光流幅值的标准差识别出运动波动较高和较低的区域。与未生育雌鼠相比，产母鼠对幼崽叫声的运动反应更强，但对纯音则无此差异。主成分分析显示，在呈现两种刺激期间，与未生育雌鼠相比，产母鼠在鼻部区域的运动更多。

对验证数据集进行光学流量化分析，揭示了动物对高水量与低水量奖励的行为反应存在显著差异。这些结果进一步表明，所介绍的视频分析流程可用于捕捉不同条件下动物行为的有意义差异。