Cebra est un outil d'apprentissage automatique avancé qui utilise des techniques non linéaires de pointe pour créer des espaces latents cohérents et performants à partir de données comportementales et neuronales conjointes enregistrées simultanément. Voici les principales caractéristiques et avantages de cet outil :
Embeddings latents neuronaux : utilisation pour les tests d'hypothèses et l'analyse axée sur la découverte, permettant aux neuroscientifiques de révéler les représentations neuronales sous-jacentes impliquées dans les comportements adaptatifs.
Précision validée : L'efficacité de Cebra a été prouvée sur des ensembles de données de calcium et d'électrophysiologie, des tâches sensorielles et motrices, et des comportements simples ou complexes à travers les espèces, garantissant que les résultats sont très précis.
Multi-session et sans étiquette : Cebra peut être utilisé avec des ensembles de données à une ou plusieurs sessions et sans étiquettes, ce qui augmente sa polyvalence lors de l'analyse de différents types de données.
Décodage de haute précision : Cebra fournit un décodage rapide des films naturels du cortex visuel, accélérant le processus de recherche.
Disponibilité du code : le code de l'outil est disponible sur GitHub et les utilisateurs peuvent lire la préimpression sur arxiv.org, ce qui assure la transparence et facilite la collaboration.
Les cas d'utilisation de Cebra impliquent l'analyse et le décodage de données comportementales et neurales, la cartographie et la découverte de caractéristiques cinématiques complexes dans la recherche en neurosciences et la production d'espaces latents cohérents à travers divers types de données et expériences.
Dans l'ensemble, Cebra est un outil très précieux et nécessaire pour les neuroscientifiques qui souhaitent améliorer leurs capacités de recherche et mieux comprendre les fondements neuronaux de comportements complexes.
