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圖中展示了 8 只果蠅，它們熒光標記的大腦區域分別控制不同的行為，從左上方順時針方向依次為：行走、靜止、跳躍、追逐雌性、調整翅膀角度、梳理翅膀、加大翅膀擺動、后退。
人類大腦有 860 億個神經元，果蠅只有約 10 萬個神經元。所以，科學家們熱衷于選擇果蠅作為研究行為神經學的模式動物。可是，即便是果蠅，記錄支配簡單的飛行、行走、求偶等行為的神經回路也是繁雜而沉重的任務。
現在，來自于霍華德休斯醫學研究所的科學家們借助于人工智能（AI），投入 40 萬只果蠅、分析 1000 億個注解、耗時 6 年完成了這一個史詩級別的項目——創建成年果蠅整個大腦神經回路圖譜，將這些回路與特定的行為對應起來。相關研究發表在《Cell》期刊。
借助人工智能，科學家們以果蠅為模式動物，構建了控制不同行為的大腦神經回路圖譜。
借助人工智能，構建神經回路“金礦”
神經生物學家 Kristin Branson 帶領團隊構建了 2204 種不同的突變型果蠅。研究人員能夠通過升高溫度激活神經元，從而控制它們不同的大腦區域。
研究人員以 10 只雌果蠅和 10 只雄果蠅為一組，將它們放在一個高度較小的塑料盒子里，提高溫度激活神經元，拍攝下它們的行為（16 分鐘）。借助于開發的計算機視覺智能程序——JAABA，研究人員能夠捕捉到每只果蠅的活動軌跡和坐標，并于野生型果蠅進行對比。這些視頻可以在 YouTube 上免費下載研究中所有記錄果蠅活動的視頻剪輯。
他們共記錄了超 40 萬只果蠅的 203 種行為。得益于人工智能，研究人員能夠發現不同果蠅之間肉眼觀察不到的細微差別，例如步行速度增加了 5%，或者更少。結果證實，幾乎所有（98%）的突變型果蠅都表現出顯著的行為差異。
雌果蠅大腦中間的兩個小區域（紅色）控制進攻行為。
研究人員將果蠅大腦分成 7065 個小區域，將它們與特定的行為一一對應起來。zui終，他們獲得了神經回路藍圖，并命名為“Browsable Atlas of Behavior-Anatomy Maps”，用于展示控制一些簡單行為的大腦神經回路。
這一研究規模、處理數據量超乎想象。業內很多學者將這一圖譜評價為“金礦”，為后續研究提供了很好的奠基。它讓大家領略到計算機視覺在神經學研究中的應用潛能
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