Cebra es una herramienta avanzada de aprendizaje automático que utiliza técnicas no lineales de vanguardia para crear espacios latentes consistentes y de alto rendimiento a partir de datos neurales y de comportamiento conjuntos registrados simultáneamente. Estas son las principales características y beneficios de esta herramienta:
Incorporaciones latentes neuronales: uso para pruebas de hipótesis y análisis basados en descubrimientos, lo que permite a los neurocientíficos revelar representaciones neuronales subyacentes involucradas en comportamientos adaptativos.
Precisión validada: la eficacia de Cebra se ha probado en conjuntos de datos de calcio y electrofisiología, tareas sensoriales y motoras y comportamientos simples o complejos en todas las especies, lo que garantiza que los resultados sean muy precisos.
Multisesión y sin etiquetas: Cebra se puede utilizar con conjuntos de datos de sesión única y multisesión y sin etiquetas, lo que aumenta su versatilidad al analizar diferentes tipos de datos.
Decodificación de alta precisión: Cebra proporciona una decodificación rápida de películas naturales de la corteza visual, lo que acelera el proceso de investigación.
Disponibilidad del código: el código de la herramienta está disponible en GitHub y los usuarios pueden leer la versión preliminar en arxiv.org, lo que brinda transparencia y facilita la colaboración.
Los casos de uso de Cebra implican el análisis y la decodificación de datos neuronales y de comportamiento, el mapeo y el descubrimiento de características cinemáticas complejas en la investigación de la neurociencia y la producción de espacios latentes consistentes en varios tipos de datos y experimentos.
En general, Cebra es una herramienta muy valiosa y necesaria para los neurocientíficos que desean mejorar sus capacidades de investigación y comprender mejor los fundamentos neuronales de los comportamientos complejos.
