Machine-learning approaches to classify and understand emotion states in mice.

Dolensek, N ; Gogolla, N

In: Neuropsychopharmacology : official publication of the American College of Neuropsychopharmacology, Jg. 46 (2021), Heft 1, S. 250-251

Online serialPeriodical

Wie komme ich dran?

Zugriff:

Full Text Finder (Volltext)

Titel:	Machine-learning approaches to classify and understand emotion states in mice.
Autor/in / Beteiligte Person:	Dolensek, N ; Gogolla, N
Link:	Full Text Finder (Volltext)
Zeitschrift:	Neuropsychopharmacology : official publication of the American College of Neuropsychopharmacology, Jg. 46 (2021), Heft 1, S. 250-251
Veröffentlichung:	2003- : London : Nature Publishing Group ; <i>Original Publication</i>: [New York, NY] : Elsevier, [c1987-, 2021
Medientyp:	serialPeriodical
ISSN:	1740-634X (electronic)
DOI:	10.1038/s41386-020-00857-8
Schlagwort:	Animals Mice Emotions Machine Learning
Sonstiges:	Nachgewiesen in: MEDLINE Sprachen: English Publication Type: News; Research Support, Non-U.S. Gov't Language: English [Neuropsychopharmacology] 2021 Jan; Vol. 46 (1), pp. 250-251. MeSH Terms: Emotions* ; Machine Learning* ; Animals ; Mice References: Anderson DJ, Adolphs R. A framework for studying emotions across species. Cell 2014;157:187–200. (PMID: 10.1016/j.cell.2014.03.00324679535) ; Dolensek N, Gehrlach DA, Klein AS, Gogolla N. Facial expressions of emotion states and their neuronal correlates in mice. Science. 2020;368:89–94. (PMID: 10.1126/science.aaz946832241948) ; Grill HJ, Norgren R. The taste reactivity test. I. Mimetic responses to gustatory stimuli in neurologically normal rats. Brain Res. 1978;143:263–79. (PMID: 10.1016/0006-8993(78)90568-1) ; Langford DJ, et al. Coding of facial expressions of pain in the laboratory mouse. Nat Methods 2010;7:447–9. (PMID: 10.1038/nmeth.145520453868) ; Goodwin NL, Nilsson SRO, Golden SA. Rage against the machine: advancing the study of aggression ethology via machine learning. Psychopharmacology. 2020. https://doi.org/10.1007/s00213-020-05577-x . ; Datta SR, Anderson DJ, Branson K, Perona P, Leifer A. Computational neuroethology: a call to action. Neuron 2019;104:11–24. (PMID: 10.1016/j.neuron.2019.09.03831600508) Entry Date(s): Date Created: 20200909 Date Completed: 20210623 Latest Revision: 20220102 Update Code: 20240513 PubMed Central ID: PMC7688650

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

BibTeX Citavi, JabRef, u.a.
(Literaturverwaltung)

PDF kein Volltext!
(Merkzettel, Notizen)

RIS Endnote, Citavi u.a.
(Literaturverwaltung)

MODS
(XML zur Weiterverarbeitung)

oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

Gewünschter Zitations-Stil:

oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.