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果蠅腦部圖譜

2017/7/15 — 16:59

John Tann / flickr

John Tann / flickr

機器學習在近年研究所佔比重來越大,特別是腦神經科學之類要用到大量數據的學科。

要看完 500 TB 影片,並且要紀錄當中細節聽起來似乎不可能,但美國電腦科學家 Kristin Branson 和研究隊伍就善用機器學習技術,「輕鬆」找出果蠅活動時活躍的腦部神經元。首先,他們採用了 2,204 種同品種,但有不同基因分型的果蠅。每種分型的果蠅都各自會影響不同的神經細胞(有部份可能會影響同一組)。然後研究人員再分批將每種 (即至少 20 隻)果蠅放到觀察容器之中,並以攝影機紀錄 16 分鐘內,牠們的每一個動靜。單憑肉眼觀察,根本不可能分辨到牠們的行為有甚麼差別。即使是日日「望」著果蠅的研究人員也坦言:「初初開始時,我們根本不知道會有多大機會見到行為出現不同。

但有機器學習就大大不同,可揭開肉眼看不到的秘密。透過鎖定 14 種行為,包括行走、飛行和梳翼等,研究人員發現到有 98% 不同基因分型的果蠅都至少一種行為會出現微妙分別。有些果蠅會跳得比其他果蠅多 100 次,又有些雄性果蠅會比其他果蠅追逐雌性果蠅次數多出 20 倍。有興趣挑戰機器學習的分辨能力,可以從 YouTube 上百條影片中嘗試。

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知道不同基因會引起不同的行為後,研究人員再嘗試找出與行為相關的腦部結構。由於每種基因特質都會影響到指定的神經元細胞群,所以研究人員憑此找出果蠅不同行為與果蠅腦部 7,065 個小部份哪一部份相關。當然,若以人手處理就需大量時間,所以他們又再將工作交予另一套機器學習運算。分析數據後,他們發現在果蠅不同行為,會令不同神經細胞群變得活躍。例如,當果蠅行走時,整個腦部會變得相對活躍;相反,當雄性果蠅追遂雌性果蠅時,就只有一小部份變得活躍。透過不斷的「配對」,他們終製成「可瀏覽行為—解剖圖譜 (Browsable Atlas of Behavior-Anatomy Maps」。換言之,研究人員成功將不同行為建立到一本「字典」,供其他科學家跟進研究。

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至於神經科學家又有沒有機會製作到一份「人類行為圖譜」呢?有機會,但要留意果蠅擁有的神經元數量遠比人類少,有大約 100,000 個神經元細胞;人類則有約 860 億個神經元——所需時間和技術就更為長和複雜。現時美國大型科研計劃 Human Connectome Project 亦有類似計劃,以磁力共振等技術收集大量人腦內部連接數據。收集到的數據已幫助不少研究慢慢揭開腦部秘密。其中,由 Glasser 帶領的科研人員就在去年為人類大腦皮層製作圖譜,以將其「分區」。

隨著儀器越多,數據也更多。未來幾年機器學習肯定會取代一些原本要長時間慢慢人手處理的工作,加快研究速度。問題是,面對大量數據,科學知識可否追上機器學習量產的數據,並轉化為更有意義的資訊呢?下篇再探討。

報告:

Robie, A., Hirokawa, J., Edwards, A.W., Umayam, L.A., Lee., A, Phillips, M.L....& Branson, K. (2017). Mapping the Neural Substrates of Behavior. Cell, Published Online. DOI: 10.1016/j.cell.2017.06.032

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