机器学习自动分析吸血昆虫摄食行为

吸血昆虫的摄食行为依赖于味觉评估来决定是否持续吸食，但从肌电图记录中量化这一过程十分耗时。近日，研究人员开发了名为MyoRec的自动化计算框架，利用机器学习分析吸血猎蝽（Rhodnius prolixus）的肌电信号。在食欲和厌恶刺激下的记录中，卷积神经网络检测吞咽事件的准确率达97.7%。自动分析揭示了不同的摄食动力学：在食欲刺激下，摄食时间延长且泵吸频率更高；而在厌恶刺激下，摄食迅速停止。MyoRec显著简化了摄食行为的分析，有助于深入理解昆虫的味觉决策机制。该研究为预印本，尚未经过同行评审。