了解基因、药物和神经回路如何影响行为需要有效地分析有关复杂行为数据集中相似性和差异性的信息。Motion Sequencing（MoSeq）是一种受伦理学启发而产生的行为分析算法，可识别三维鼠标肢体语言（称为“音节”）的模块化组件。有鉴于此，美国哈佛医学院的Sandeep Robert Datta等研究人员，通过Motion Sequencing（MoSeq）揭示了药物对行为的影响。
本文要点
1）研究人员利用MoSeq有效地分析了一组包涵近700只小鼠给予神经活性和精神活性药物引起的行为差异及相似性。
2）MoSeq识别出各个药物的特征“音节”，研究人员利用这一发现揭示了自闭症谱系障碍小鼠模型中既定治疗方法和候选治疗方法的特定靶向和脱靶作用。
本文研究结果表明，MoSeq可以有效的整合大规模行为数据，并验证了行为基本模块化的功能，这表明行为“音节”代表了一类新的可药物化靶点。
参考文献：
Alexander B. Wiltschko, et al. Revealing the structure of pharmacobehavioral space through motion sequencing. Nature Neuroscience, 2020.
DOI：10.1038/s41593-020-00706-3
https://www.nature.com/articles/s41593-020-00706-3
