综述：游向未来：机器学习在斑马鱼行为研究中的应用

这篇综述系统探讨了机器学习（ML）在斑马鱼（Danio rerio ）行为研究中的革新潜力，强调其通过自动化追踪和模式识别提升行为表型分析的精确性与可扩展性，为神经行为学（neurobehavioral research）的转化研究提供新范式。文章还讨论了算法偏见等挑战及伦理考量，展望了ML在解析复杂行为神经机制中的前景。

　　

Machine learning and the potential to shape behavioral research
传统行为研究因人工评分变异性和观察者偏见面临可重复性挑战。机器学习通过标准化评分流程和共享训练模型（如Zhu等2024年提出的框架），显著减少主观性，促进跨实验室协作验证。

Expanding zebrafish behavioral research with machine learning
斑马鱼凭借遗传保守性和丰富行为表型（如焦虑、冲动性、社交缺陷），成为神经精神疾病研究的理想模型。ML技术可捕捉幼虫期决策时序预测（Lin等2020）等细微行为，突破传统统计方法的局限。例如，基于卷积神经网络（CNN）的追踪系统能识别空间记忆任务中的亚秒级运动模式（Cleal等2021^b
）。

Limitations and strategies for developing effective machine learning tools
算法偏见是核心挑战——训练数据若包含隐性偏差（如特定实验室的环境噪声），可能导致模型泛化能力下降。解决方案包括多中心数据聚合和对抗性训练（adversarial training）。另需注意算力需求与生物学解释性的平衡，推荐采用SHAP值（SHapley Additive exPlanations）等可解释AI工具。

Concluding remarks
机器学习与斑马鱼模型的结合将加速揭示行为背后的神经分子机制（如多巴胺能通路调控社交偏好），推动人类疾病模型优化。未来需建立统一的行为数据库（如Zebrafish Behavior Atlas），并开发轻量化边缘计算（edge computing）设备用于实时分析。

CRediT authorship contribution statement
通讯作者Denis B. Rosemberg团队（巴西南里奥格兰德州基金支持）采用多学科协作模式，第一作者Barbara D. Fontana同时负责数据治理与算法验证，体现方法学严谨性。

Ethical considerations
尽管斑马鱼不属于高等脊椎动物，但研究仍需遵循3R原则（替代、减少、优化），特别是在长期行为监测中需控制应激源。ML的应用本身也应接受伦理审查，避免"黑箱"算法导致结论误读。