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Mais de nombreux chercheurs voulaient passer outre en utilisant des marqueurs, et ils voulaient suivre plus de sept points sur leurs animaux. Ainsi, en combinant les enseignements tirés de travaux antérieurs, à la fois sur les animaux et les humains, plusieurs laboratoires ont créé des systèmes faciles à utiliser qui sont maintenant largement répandus.

Le premier de ces systèmes a été mis en ligne l'année dernière. DeepLabCut a été développé par les neuroscientifiques de Harvard Mackenzie Mathis et Alexander Mathis, qui ont réorienté un réseau de neurones qui avait déjà été formé pour classer des milliers d'objets. D'autres méthodes ont suivi en succession rapide: LEAP (Leap Estimates Animal Pose), développé par Pereira et d'autres dans les laboratoires de Murthy et Shaevitz; SLEAP, le prochain logiciel de la même équipe pour suivre les emplacements des parties du corps de plusieurs animaux en interaction à la fois; et DeepPoseKit du groupe Couzin, publié il y a quelques mois.

"Il peut apprendre très rapidement", a déclaré Murthy à propos de LEAP. "En 10 ou 15 minutes, il peut être formé pour s'exécuter automatiquement sur toutes vos vidéos." D'autres groupes travaillent sur la modélisation de poses en trois dimensions plutôt qu'en deux, en calibrant des modèles similaires à l'aide de plusieurs caméras.

"Sous le capot, ces technologies peuvent être incroyablement sophistiquées", a déclaré Couzin, "mais maintenant, elles sont en fait incroyablement faciles à appliquer à un très large éventail de problèmes, de la façon dont les moustaches d'une souris se déplacent au comportement des fourmis à la pisciculture."

Whitlock a découvert que chez les souris qu'il étudie, des mouvements et des positions particuliers sont codés dans toutes les régions du cortex impliquées dans un mouvement coordonné – et peut-être plus largement. "Ces parties du cerveau se soucient beaucoup de la façon dont l'animal tient sa tête", a-t-il déclaré. «C'est un aspect du traitement cortical que nous n'avions tout simplement pas apprécié auparavant» car les chercheurs n'avaient pas été en mesure de suivre les animaux en mouvement librement.

En délimitant la posture, les algorithmes ouvrent une fenêtre sur une compréhension plus approfondie du comportement. Essentiellement, tous les comportements mesurables sont des «changements de posture dans le temps», a déclaré Whitlock. "Et nous avons une posture. Nous avons réussi. »

Parce que le logiciel de suivi de pose a simplifié la collecte de données, «maintenant nous pouvons penser à d'autres problèmes», a déclaré Benjamin de Bivort, biologiste comportemental à l'Université Harvard. En commençant par: Comment définissons-nous les éléments constitutifs du comportement et comment les interprétons-nous?

Une langue cachée

Les tentatives pour répondre à ces questions reposent depuis longtemps sur l’intuition de l’observateur – la «perception immaculée», comme l’appellent en plaisantant les éthologues (comportementalistes animaliers). Mais l'intuition est entravée par des biais inhérents, un manque de reproductibilité et des difficultés à généraliser.

Le zoologiste Ilan Golani de l'Université de Tel Aviv a passé une grande partie des six dernières décennies à la recherche d'une manière moins arbitraire de décrire et d'analyser le comportement – une impliquant une unité fondamentale de comportement semblable à l'atome en chimie. Il ne voulait pas que les comportements soient simplement étiquetés comme courtiser ou nourrir. Il voulait que ces caractérisations découlent «naturellement» d'un ensemble commun de règles ancrées dans l'anatomie d'un animal. Golani a son propre modèle de ce à quoi devraient ressembler ces unités et ces règles, mais il pense que le domaine est encore loin de parvenir à un consensus à ce sujet.

D'autres chercheurs adoptent la position opposée, à savoir que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur pourraient amener le terrain à un consensus plus tôt. Mais alors que DeepLabCut, LEAP et les autres algorithmes de suivi de pose de pointe reposent sur un apprentissage supervisé – ils sont formés pour déduire l'emplacement des parties du corps à partir de données étiquetées à la main – les scientifiques espèrent trouver et analyser les éléments constitutifs du comportement sans supervision techniques d'apprentissage. Une approche non supervisée a la promesse de révéler la structure cachée des comportements par elle-même, sans que les humains dictent chaque étape et introduisent des préjugés.

Un exemple fascinant de cela est apparu en 2008, lorsque les chercheurs ont identifié quatre éléments constitutifs du mouvement des vers qui pouvaient être ajoutés pour capturer presque tous les mouvements du répertoire animal. Surnommée «ver propre», cette représentation compacte offrait une façon quantitative de penser la dynamique comportementale.

Datta a pris cette approche à un tout autre niveau avec son hack Xbox Kinect en 2013, et il a rapidement été récompensé pour cela. Lorsque lui et ses collègues ont examiné les données décrivant les mouvements des souris, ils ont été surpris de voir immédiatement une structure globale en son sein. La dynamique du comportement tridimensionnel des animaux semblait se segmenter naturellement en petits morceaux qui duraient en moyenne 300 millisecondes. «C'est juste dans les données. Je vous montre des données brutes », a déclaré Datta. "C’est juste une caractéristique fondamentale du comportement de la souris."

Ces morceaux, pensa-t-il, ressemblaient énormément à ce à quoi on pourrait s'attendre à ce qu'une unité de comportement ressemble à des syllabes, reliées par un ensemble de règles ou de grammaire. Lui et son équipe ont construit un réseau neuronal profond qui a identifié ces syllabes en divisant l'activité de l'animal d'une manière qui a conduit aux meilleures prédictions du comportement futur. L'algorithme, appelé Motion Sequencing (MoSeq), a craché des syllabes que les chercheurs nommeraient plus tard "courir vers l'avant" ou "descendre et darder" ou "sortir!" Dans une expérience typique, une souris en utiliserait 40 à 50, dont certains seulement correspondaient à des comportements pour lesquels les humains ont des noms.

"Leurs algorithmes peuvent éliminer des comportements pour lesquels nous n'avons pas de mots", a déclaré Whitlock.

Maintenant, les chercheurs tentent de déterminer la signification biologique ou écologique de ces comportements auparavant négligés. Ils étudient comment les comportements varient selon les individus, les sexes ou les espèces, comment les comportements se décomposent avec l'âge ou la maladie, et comment ils se développent au cours de l'apprentissage ou au cours de l'évolution. Ils utilisent ces classifications automatiques pour discerner les effets comportementaux de différentes mutations génétiques et traitements médicaux, et pour caractériser les interactions sociales.

Et ils commencent à établir les premières connexions avec le cerveau et ses états internes.

Prédire les états et les comportements cérébraux

Datta et ses collègues ont découvert que dans le striatum, une région du cerveau responsable de la planification motrice et d'autres fonctions, différents ensembles de neurones se déclenchent pour représenter les différentes syllabes identifiées par MoSeq. Donc «nous savons que cette grammaire est directement régulée par le cerveau», a déclaré Datta. "Ce n'est pas seulement un épiphénomène, c'est une chose réelle que le cerveau contrôle."

Curieusement, la représentation neuronale d’une syllabe donnée n’était pas toujours la même. Il a plutôt changé pour refléter la séquence dans laquelle la syllabe a été intégrée. En regardant l'activité des neurones, par exemple, Datta pouvait dire si une certaine syllabe faisait partie d'une séquence très fixe ou très variable. «Au plus haut niveau», a-t-il dit, «ce que cela vous dit, c'est que le striatum ne se contente pas d'encoder quel comportement s'exprime. Cela vous dit aussi quelque chose sur le contexte dans lequel cela s’exprime. "

Il a soutenu cette hypothèse davantage en testant ce qui s'est passé lorsque le striatum ne fonctionnait plus correctement. Les syllabes elles-mêmes sont restées intactes, mais la grammaire s'est brouillée, les séquences d'actions semblant plus aléatoires et moins adaptatives.

D'autres chercheurs étudient ce qui se passe dans le cerveau à plus longue échéance. Gordon Berman, biophysicien théoricien à l'Université Emory, utilise une technique d'analyse non supervisée appelée Motion Mapper pour modéliser le comportement. Le modèle, qui place les comportements dans une hiérarchie, peut prédire l'activité neuronale hiérarchique dans le cerveau, comme le démontre un article publié par une équipe de chercheurs de l'Université de Vienne il y a deux semaines. (Berman dit qu'un «objectif ambitieux» serait d'utiliser un jour Motion Mapper pour prédire les interactions sociales entre les animaux également.)

Et puis il y a Murthy et son équipe, et leur recherche d'états internes cachés. Ils avaient précédemment créé un modèle qui utilisait des mesures des mouvements des mouches pour prédire quand, comment et ce que la mouche mâle chanterait. Ils ont découvert, par exemple, qu'à mesure que la distance entre les mouches mâles et femelles diminuait, le mâle était plus susceptible de produire un type particulier de chanson.

Dans les travaux récemment publiés dans Neuroscience de la nature, les scientifiques ont étendu ce modèle pour inclure des états internes cachés potentiels chez les mouches mâles qui pourraient améliorer les prédictions sur les chansons que les mouches produiraient. L'équipe a découvert trois États, qu'ils ont surnommés «Fermer», «Chasser» et «Peu importe». En activant divers neurones et en examinant les résultats avec leur modèle, ils ont découvert qu'un ensemble de neurones qui étaient censés contrôler la production de chansons contrôlaient plutôt l'état de la mouche. "C'est une interprétation différente de ce que fait le neurone au service du comportement de la mouche", a déclaré Murthy.

Ils s'appuient désormais sur ces résultats avec SLEAP. "Ce sera vraiment excitant de voir quel type d'états cachés ce type de modèle peut révéler lorsque nous incorporons un suivi de pose à plus haute résolution", a déclaré Pereira.

Les scientifiques prennent soin de noter que ces techniques devraient améliorer et compléter les études comportementales traditionnelles, et non les remplacer. Ils conviennent également que beaucoup de travail doit être fait avant que des principes universels fondamentaux de comportement commencent à émerger. Des modèles d'apprentissage automatique supplémentaires seront nécessaires, par exemple, pour corréler les données comportementales avec d'autres types complexes d'informations.

"C'est vraiment une première étape en termes de réflexion sur ce problème", a déclaré Datta. Il ne fait aucun doute que "certains enfants vont trouver une bien meilleure façon de faire cela." Pourtant, «ce qui est bien, c'est que nous nous éloignons de l'endroit où se trouvaient les éthologues, où les gens se disputaient et se criaient dessus pour savoir si ma description était meilleure que la vôtre. Maintenant, nous avons une mesure. "

"Nous arrivons à un point où les méthodes répondent à nos questions", a déclaré Murthy. «Ce barrage routier vient d'être levé. Je pense donc que le ciel est la limite. Les gens peuvent faire ce qu'ils veulent. »

Note de l'éditeur: Les travaux de Bob Datta, Jonathan Pillow et Adam Calhoun sont financés en partie par la Fondation Simons, qui finance également ce magazine indépendant de la rédaction.

Modèle de pose animé d'une mouche marchande gracieuseté de Pierre Karashchuk, laboratoires Tuthill / Brunton, Université de Washington; anipose.org

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Les bijoux Yoga ont parfois des vertus lithothérapie grâce aux pierres semi précieuses. Le pouvoir des pierres est très puissant sur le organisme.
Voici les pierres naturelles donnant des énergies positives :
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• Citrine
• Obsidienne
• Calcédoine
• Pierres de lave
• Pierre d ambre
• Oeil de faucon
• Jaspe jaune
• Pierre de protection
• Pierre de lune
• Turquoise
• Améthyste
• Lapis lazuli
• Aventurine
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Ceux qui examinent les chakras décrivent tel que des organes vivants. Ils auraient pour fonction la contrôle de « l'énergie » entre les différentes parties du corps, et entre le corps, la terre et l'univers. Soumis aux aléas de l'individu, elles présenteraient des symptômes de rigidité ou bien d'affaissement, d'encombrement ainsi qu'à de perte de vitalité. Ils communiqueraient entre eux et seraient capables de se compenser mutuellement. Réciproquement, une action « d'harmonisation actif » ( comme le mission bracelet ) aurait des répercussions sur les capacités de l'individu.