《Behavioural Brain Research》：Differential association of high- and low-frequency rat vocalizations with breathing and locomotion during social interactions
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摘要
啮齿类动物，包括大鼠，利用发声作为社会交流的主要方式。虽然高频超声发声（USVs）已在实验室大鼠中得到广泛研究，但低频（<10 kHz）发声（LFVs）仅在最近才被首次描述，目前尚不清楚这两种发声类型是否由相同的行为机制驱动。本研究探讨了社会互动大鼠中U
摘要
啮齿类动物，包括大鼠，利用发声作为社会交流的主要方式。虽然高频超声发声（USVs）已在实验室大鼠中得到广泛研究，但低频（<10 kHz）发声（LFVs）仅在最近才被首次描述，目前尚不清楚这两种发声类型是否由相同的行为机制驱动。本研究探讨了社会互动大鼠中USVs与LFVs之间的行为差异。与先前研究一致，研究人员发现USVs主要与社会互动相关，在呼气早期阶段发出，并涉及复杂的呼吸调节。相比之下，LFVs与一般唤醒相关，出现在吸气早期，与基线呼吸模式的偏差有限，并与运动显著相关。研究采用了先进的机器学习模型，包括长短期记忆卷积神经网络框架和半参数混合效应模型，以分析发声、呼吸、身体朝向和运动之间的相互作用。这些分析结果表明，USVs可由呼吸模式很好地预测，并与社会互动及朝向社会刺激的定向相关。相比之下，LFVs仅凭呼吸模式难以预测，但与呼吸频率和运动均相关。此外，LFVs与伏隔核核心（nucleus accumbens core）中θ振荡功率共享共同动态，该脑区与动机和情绪相关。研究人员得出结论，这两种发声类型代表不同的交流和生理现象。这些发现增进了对啮齿类动物发声交流的理解，并强调了LFVs在行为情境中可能具有的适应性作用。
论文解读：大鼠高频与低频发声的呼吸机制与行为功能差异
**一、研究背景**
发声交流是动物界社会行为的基本组成部分，使个体能够影响同种并传递关于外部环境和内部状态的信息。在交流谱系的一端是高度特异性的、类似意向性的发声信号，如非洲绿猴的警报叫声，可引发听者特定的捕食者应对反应；另一端则是更直接受发送者情感状态影响的发声，如痛苦哭泣、尖叫或笑声，主要传达情绪唤醒、效价或动机。
啮齿类动物，特别是大鼠，依赖发声进行社会交流。成年大鼠主要产生两种类型的超声发声（USVs）：50-kHz叫声，主要与交配或玩耍等积极社会互动相关；22-kHz叫声，通常与痛苦或警觉等负面情绪状态相关。然而，低频（<10 kHz）发声（LFVs）仅在最近才被首次描述，目前尚不清楚这两种发声类型是否由相同的行为机制驱动。此外，呼吸模式作为反映啮齿类动物内部状态的重要生理指标，已被证明在构建USVs中发挥关键作用。主动嗅探（以5-15 Hz的节律性呼吸为特征）与50-kHz USVs的发出紧密耦合，后者发生在呼气阶段并延长呼吸周期。
由于在多动物社会互动中难以可靠地将特定发声归因于个体动物，研究人员在先前研究中开发了一种同时记录个体大鼠呼吸和发声的新方法，该方法利用双麦克风系统成功分离了不同大鼠的发声，并揭示了一种新型低频（4-10 kHz）发声类型。本研究在此基础上，对USVs和LFVs的呼吸模式、行为关联及其生理机制进行了系统比较分析。
**二、主要技术方法**
本研究主要采用了以下关键技术方法：（1）双麦克风记录系统：通过植入鼻腔的微型麦克风捕获受试大鼠的呼吸活动和发声，同时通过竞技场麦克风记录所有发声，以区分受试鼠和刺激鼠的发声；（2）DeepLabCut姿态估计：用于追踪受试大鼠的身体朝向和行为；（3）长短期记忆卷积神经网络（LSTM-CNN）模型：基于呼吸模式检测发声；（4）半参数负二项混合效应模型：分析发声频率与速度、呼吸频率、身体朝向和行为状态的关系；（5）动态时间规整（DTW）分析：量化不同发声类型呼吸周期与静默呼吸模板的差异；（6）电生理记录：在伏隔核核心（AcbC）植入电极阵列记录局部场电位（LFP）。样本包括Sprague-Dawley（SD）成年大鼠，发声和呼吸记录使用8只雄性和4只雌性作为受试对象，电生理记录使用10只雄性作为受试对象，行为实验采用社交偏好（SP）测试。
**三、研究结果**
**3.1 发声与呼吸模式的比较**
研究人员分析了12只大鼠32次社交偏好测试中的呼吸周期，将每个周期分类为包含USV、LFV或无发声（静默呼吸，SB）。结果显示，LFVs通常位于吸气阶段，而USVs一致地发生在呼气阶段。循环直方图证实两种叫声类型具有不同的相位倾向：LFVs锁定在吸气阶段前半部分（平均向量=75°），USVs分散在呼气前半部分（平均向量=212°）。呼吸周期持续时间方面，USV周期显著长于LFV周期和SB周期，而LFV周期显著短于SB周期。DTW分析显示，USV周期的DTW距离显著大于LFV周期和SB周期，表明USVs与显著的呼吸波形改变相关，而LFVs对呼吸轨迹的影响较小。
**3.2 基于呼吸模式的发声预测**
研究人员采用LSTM-CNN模型，仅基于呼吸模式检测发声。模型在检测USVs方面表现良好，F1分数为0.744，精度为0.657，召回率为0.857。然而，同一模型在检测LFVs方面表现不佳，F1分数仅为0.394，精度为0.324。这一结果进一步支持LFVs对自然呼吸节律的干扰小于USVs，暗示两种发声类型由不同的生理机制驱动。
**3.3 半参数混合效应模型结果**
半参数负二项混合效应模型分析显示，USVs在社交接触期间和之后的发生率较基线显著升高，尤其是在受试鼠接触社会刺激时；而LFVs的状态效应较弱，接触社会刺激时效应不显著。非参数平滑函数显示，速度和呼吸频率对LFVs的影响明显强于对USVs的影响。LFV效应明确为正，速度对LFV计数的影响在中等速度值处趋于平台。身体朝向分析显示，在接触社会刺激时，朝向刺激鼠与USV计数呈显著负相关（p=3.5×10??），表明USVs更多在受试鼠面向刺激鼠时发出；而LFVs与身体朝向无显著关联。
**3.4 与社会互动的空间和时间关联**
空间分布分析显示，几乎所有USVs均在社交刺激室附近发出，而LFVs的空间分布更广泛，与受试鼠整体占据分布相似。距离分析证实，USVs几乎仅在社交刺激室附近发出，而LFVs也在更远的位置发出。交叉发声概率分析显示，仅刺激鼠USV与受试鼠USV之间存在显著的共现关系，而LFVs与其他发声类型之间无显著的暂时关联。进一步分析发现，LFV率、呼吸频率和AcbC LFP θ功率均在刺激引入前约50秒开始升高，在刺激插入和移除时达到峰值，呈现共同的暂时模式；而USV率仅在刺激引入后才升高。这些结果表明，LFVs与动物的唤醒状态相关，而USVs与社交互动相关。
**四、讨论与结论**
研究人员指出，USVs和LFVs在呼吸周期中占据不同阶段，USVs与主动呼气调节相关，需要复杂的呼吸调节机制；而LFVs更像是一种"沉重呼吸"形式，与个体内部生理或唤醒状态更密切相关。LFVs可能作为唤醒或快速呼吸的被动结果而出现，但参考幼年啮齿类动物USVs（作为喉部制动这一体温调节机制的声音副产品，却具有明确的社交功能）的双重性质，LFVs尽管微弱，仍可能携带关于唤醒或生理状态的社会信息，被附近同种个体检测并影响群体动态。研究局限性包括：回归模型只能揭示变量间的关联而非潜在生理机制；LFV与SB周期间差异虽统计显著但幅度较小；未直接检验两种发声类型的生理机制；未检查LFVs是否出现在非社交高唤醒状态中。
总之，本研究通过LSTM-CNN和半参数混合效应模型分析了大鼠社交互动中两类发声、呼吸和运动之间的相互作用，证明USVs和LFVs代表不同的生理现象，USVs紧密关联社交动态，LFVs反映内部状态。这些发现增进了对啮齿类动物发声交流的理解，并提示LFVs在行为情境中可能具有潜在的适应性作用。
