我们想看看闻到酒精饮料的味道是否可以缓解芥末的灼伤。因此,我们开发了一种涉及动物行为研究和深度学习的方法,以探索这种味觉-嗅觉互动。通过使用我们用于行为数据采集的专用笼式设计和强大的深度学习模型,我们发现 29% 的描绘芥末和酒精共同处理的图像被归类为芥末阴性、液体阳性,这表明酒精可能会抵消芥末的影响。
我们的研究提出了一个问题,为什么酒精可以抑制芥末引起的不适?了解驱动这种相互作用的潜在生理机制将是未来研究的重点。首先,通过将砖块堆叠到 54 毫米的高度来构建两个不透明的侧墙。
将亚克力板嵌入丙烯腈丁二烯苯乙烯基笼中。准备一个由五个 90 毫米 x 50 毫米的透明亚克力板构成的松狮室,厚度为 2 毫米。接下来,准备一个透明的亚克力板作为松狮介绍板,并将其放入松狮室中。
使用 9 到 10 周龄的小鼠模型进行行为实验后,拆卸所有丙烯酸和丙烯腈丁二烯苯乙烯板。用超纯水冲洗板至少 3 次。然后用纸巾擦干它们。
接下来,用 75% 乙醇喷洒它们,然后用镜头纸清洁它们。最后,让它们风干至少 15 分钟。现在,在每次重复行为实验之前,给小鼠称重并记录它们的体重。
要制备芥末和花生酱的混合物,称取 1 克市售芥末和 4.5 克花生酱的重量。将它们混合在一个带拉链的塑料袋中。称重并在食物介绍板上提供两份 0.5 克的花生酱糊或芥末和花生酱的混合物。
将准备好的食物介绍板放入食物室中。然后,用 30 毫升液体(纯水或白酒)填充下面的凹槽,以促进同时吸入。使用放置在每个终端的手机支架上的两部智能手机上的相机开始录制。
小心地将两只训练有素的小鼠砂伴侣从顶部放入设计的动物行为研究平台中,并立即用顶板固定笼子。首先,记录小鼠在经历芥末诱导的伤害感受期间的行为,同时在专门设计的笼子中嗅酒。使用提供的名为 Step1_ExtractingAndSavingVideoFrameImages.
ipynb,从采集到的视频片段中导出一系列视频帧图像,生成用于模型训练的数据集。仅选择至少一个鼠标使用提供的粘贴的图像。要执行数据增强,请实施名为 Step2_DataAugmentation 的 Jupyter Notebook 中提供的脚本。
ipynb 来水平翻转生成的图像。保留每秒复制的图像数据,用于外部独立的 CNN 模型验证。使用来自每个第一个和第三个复制的图像进行内部模型训练和测试。
要预处理 CNN 建模中使用的图像数据,请在名为 Step3_CNNmodeling_TrainTest 的 Jupyter Notebook 中运行脚本。ipynb,包括图像大小调整、黑色转换和图像信号归一化。以 8 比 2 的方式随机将训练材料拆分为内部训练和测试数据集。
然后,初始化 CNN 架构。根据要检查的场景数量设计 CNN 输出的数量。采用最优超参数组合构建 CNN 架构。
接下来,打开提供的 Jupyter Notebooks Step4_CNNmodel_ExternalValOriginal。ipynb 和 Step5_CNNmodel_ExternalValFlipped.ipynb 的使用来自动物行为实验第二个副本的独立图像验证获得的模型。
部署获得和验证的模型,以使用 Jupyter Notebook Step6_CNNmodel_Application.ipynb 对实验组生成的视频帧图像进行分类。与仅给予花生酱的小鼠相比,给予芥末和花生酱混合物的小鼠的 MGS 评分显着增加。MGS 评分显示对照组与暴露于酒精蒸气的小鼠之间无显著差异。
与未暴露的小鼠相比,当暴露于酒精蒸气的小鼠时,提供芥末和花生酱的小鼠的 MGS 评分显着降低。