O Cebra é uma ferramenta avançada de aprendizado de máquina que usa técnicas não lineares de ponta para criar espaços latentes consistentes e de alto desempenho a partir de dados comportamentais e neurais conjuntos registrados simultaneamente. Aqui estão os principais recursos e benefícios desta ferramenta:
Embeddings latentes neurais: Use para testar hipóteses e análises orientadas por descobertas, permitindo que neurocientistas revelem representações neurais subjacentes envolvidas em comportamentos adaptativos.
Precisão validada: A eficácia do Cebra foi comprovada em conjuntos de dados de cálcio e eletrofisiologia, tarefas sensoriais e motoras e comportamentos simples ou complexos entre espécies, garantindo que os resultados sejam altamente precisos.
Sessão múltipla e livre de rótulos: o Cebra pode ser usado com conjuntos de dados de sessão única ou múltipla e sem rótulos, aumentando sua versatilidade ao analisar diferentes tipos de dados.
Decodificação de alta precisão: Cebra fornece decodificação rápida de filmes naturais do córtex visual, acelerando o processo de pesquisa.
Disponibilidade do código: o código da ferramenta está disponível no GitHub e os usuários podem ler a pré-impressão em arxiv.org, fornecendo transparência e facilitando a colaboração.
Os casos de uso do Cebra envolvem análise e decodificação de dados comportamentais e neurais, mapeamento e descoberta de recursos cinemáticos complexos na pesquisa em neurociência e produção de espaços latentes consistentes em vários tipos de dados e experimentos.
No geral, o Cebra é uma ferramenta altamente valiosa e necessária para neurocientistas que desejam aprimorar suas capacidades de pesquisa e entender melhor os fundamentos neurais de comportamentos complexos.
