在生命科学研究的广阔领域中，对动物行为的深入探究一直是理解生物奥秘的关键一环。然而，当前在量化行为的征程上，研究人员面临着诸多挑战。缺乏一个能够分析和量化多尺度、复杂行为动态的通用计算行为学概念框架，使得精确解析行为变得困难重重。行为由众多运动组件依据特定规则组合而成，其在不同状态间的转换受神经系统驱动，而现有的理论知识由于缺乏相应的分层分析框架，在实际应用中受到极大限制。此外，对于自发行为（即在没有意识意图或外部刺激的情况下发生的行为）的组成部分和组织原则，包括梳理和嗅探等行为，人们的了解也十分有限。但自发行为对动物的健康维护和身体调节至关重要，其变化往往能反映出动物潜在的健康问题，因此深入研究自发行为迫在眉睫。

• 基于高维姿势的降维分析区分自发行为表型：研究人员将多视图视频流基于动态姿势特征分解为亚秒级片段，通过无监督聚类得到 40 个运动模块，经监督标记和合并后确定了 15 种不同运动，并将其分类为 4 个生物学相关簇。研究发现，正常（Naive）组和急性应激（Acute Stress，AS，小鼠被限制在管中过夜）组之间以及夜间光照开启（Nighton）和光照关闭（Nightoff）条件下的夜间行为，在运动序列、姿势概率密度图和特定姿势的运动表达上存在显著差异。从高维姿势数据中降维得到的运动 repertoire 能有效区分自发行为表型。
• 动态姿势运动学构成行为结构的基础：研究人员开发算法从 BehaviorAtlas 数据中提取详细的姿势运动学信息。在 AS 小鼠中，运动时出现背部高度降低、步幅更短更快、转向速度和幅度减小等变化；探索时身体收缩，平均高度降低且脊柱弯曲增加。此外，该算法还成功识别出梳理、抓挠和暂停等行为独特的骨骼运动学特征。
• 运动和簇可识别行为状态的多样性：研究发现，Naive 组和 AS 组的雄性和雌性小鼠在 12 种运动分数上存在显著差异。AS 小鼠的运动和探索减少，梳理增加，嗅探的比例和频率下降，嗅探与梳理的比率（sniffing-to-grooming ratio）差异显著且预测准确率高，可作为异常行为状态的可靠指标。此外，啮齿动物的行为还受时间影响，昼夜节律和光照变化会导致运动分数改变，但性别和发情周期对行为影响较小。
• 行为状态的变化反映在其时间特征上：AS 使小鼠自发行为的时间模式发生改变。与 Naive 小鼠相比，AS 小鼠在左右转弯、探索行为以及维持行为中的运动模式存在时间依赖性差异。AS 小鼠每分钟运动距离减少，且在不同时间段内，两组小鼠的行为相似性变化不同。同时，不同实验条件下小鼠运动的时间特征也存在差异。
• 数据驱动的区域分割方法有效捕捉小鼠的空间偏好：传统通过定义中心和周边区域来评估小鼠焦虑样行为的方法存在争议。研究人员采用数据驱动的方法，确定了基于自然占用的中心和周边区域，计算出的中心区域为 35 cm，大于传统的 25 cm。研究发现，Naive 小鼠和 AS 小鼠在中央区域的活动和行为类型存在差异，且嗅探与梳理的比率在角落处差异显著，可用于识别异常行为状态。
• 嗅探是自发行为模式中运动转换的枢纽节点：通过分析运动和簇之间的转换概率，研究人员发现不同时间和光照条件下，运动转换网络存在变化，但簇转换网络相对稳定。AS 处理后，运动和簇转换网络均发生显著变化，且 AS 小鼠的行为模式不可预测性增加。嗅探在连接不同运动形成自发行为模式中起关键作用，是行为模式的枢纽节点。
• 运动转换频率决定自发行为模式：研究人员分析运动转换网络来预测自发行为中的运动序列。通过计算 5 分钟间隔内的转换和持续时间概率，模拟出的运动序列与实际行为匹配良好。研究发现，行为模式主要由运动转换概率编码，不同组之间的转换频率存在差异。

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