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ZapBench：斑马鱼全脑神经活动预测的基准研究
1. 研究团队与发表信息
本研究由来自Google Research、Harvard University、HHMI Janelia和Radboud University的多学科团队合作完成，主要作者包括Jan-Matthis Lueckmann、Alexander Immer、Alex Bo-Yuan Chen等，通讯作者为Michał Januszewski、Viren Jain和Misha B. Ahrens。论文以会议论文形式发表于ICLR 2025。
2. 学术背景与研究目标
科学领域：本研究属于计算神经科学与机器学习的交叉领域，聚焦于全脑神经活动预测。
研究动机：理解大脑的核心挑战之一是预测其动态行为。尽管数据驱动的基准（如气象预测、结构生物学）推动了其他领域的进步，但神经科学领域缺乏覆盖全脑单细胞分辨率的活动预测基准。斑马鱼幼虫是目前唯一可实现全脑单细胞分辨率光学记录的脊椎动物模型。
研究目标：
1. 发布首个斑马鱼全脑神经活动数据集（ZapBench），包含7万个神经元的4D光片显微镜记录；
2. 建立预测未来神经活动的基准任务，评估不同模型的性能；
3. 探索未来整合结构（突触级连接组）与功能数据的可能性。
3. 研究流程与方法
（1）数据采集与实验设计
- 研究对象：6天龄斑马鱼幼虫（*Danio rerio*），表达核定位GCaMP7f钙离子指示剂。
- 实验设置：
- 虚拟现实行为范式：在头固定的斑马鱼尾部记录电信号，模拟游泳行为，并施加9种视觉刺激（如光栅运动、闪光、旋转等）。
- 光片显微镜成像：以406 nm×406 nm×4 µm×914 ms的分辨率记录全脑活动，生成4D视频（2048×1328×72×7879体素）。
（2）数据后处理
- 运动校正：通过弹性配准算法（基于光流估计和弹簧网格正则化）消除脑组织变形（图2）。
- 神经元分割：
- 手动标注：对2000个神经元进行人工标记，作为训练数据。
- Flood-Filling Networks (FFNs)：开发定制化的深度学习分割流程，最终分割71,721个神经元（图2c）。
- 活动信号提取：通过∆F/F标准化钙信号，生成每个神经元的1D时间序列（图3a）。
（3）基准任务设计
- 预测任务：给定过去c秒的神经活动（短上下文c=4步或长上下文c=256步），预测未来30秒（h=32步）的活动。
- 评估指标：平均绝对误差（MAE），对比预测活动与真实记录。
- 模型类型：
- 时间序列模型：线性模型、TIDE（时间序列密集编码器）、TSMixer（时空混合模型）。
- 体积视频模型：3D U-Net，直接处理4D视频数据。
- 基线方法：均值基线、刺激诱发响应基线。
（4）数据分析流程
- 训练/验证/测试划分：按刺激条件划分（70%/10%/20%），并单独保留“taxis”条件作为独立测试集。
- 误差分析：通过空间可视化工具（如Neuroglancer）定位预测误差的脑区分布。
4. 主要研究结果
（1）模型性能对比
- 超越基线：所有模型均优于朴素基线（如均值重复），但仍有提升空间（图4）。
- 长上下文的优势：长上下文（c=256）显著提升远时预测（如16-32步）的准确性。
- 视频模型的优势：U-Net在短上下文中表现最佳，可能因保留了空间信息（图5）。
（2）关键发现
- 神经元间信息利用不足：时间序列模型（如TSMixer）未充分挖掘跨神经元相关性，提示未来需图神经网络等新方法。
- 误差分布非均匀：预测误差在背侧前脑（可能对应哺乳动物海马体同源区）更高（图S11）。
- 刺激基线的竞争性：在周期性刺激（如闪光）下，简单刺激响应基线接近复杂模型性能。
（3）结构-功能整合潜力
- 电子显微镜（EM）数据：同一标本的突触分辨率EM体积正在重建中，未来可结合连接组数据优化预测模型。
5. 研究结论与价值
科学价值：
1. 首个全脑预测基准：填补了脊椎动物单细胞分辨率活动预测的空白，为计算神经科学提供标准化评估框架。
2. 方法论创新：开发了针对大规模4D神经数据的配准、分割和预测流程（如定制化FFNs、弹性对齐算法）。
3. 跨学科启示：证明视频模型（U-Net）在神经预测中的潜力，推动机器学习与神经科学的深度融合。
应用价值：
- 工具开源：公开数据集、代码和可视化平台（项目网站），降低领域研究门槛。
- 未来方向：连接组整合、概率预测模型开发、更复杂的评估指标（如CRPS）。
6. 研究亮点
- 数据规模与质量：迄今最大的斑马鱼全脑单细胞活动数据集，涵盖多行为范式。
- 基准设计的通用性：支持时间序列与体积视频模型，兼容“黑箱”与生物物理模型。
- 多模态潜力：首次实现同一动物的全脑活动记录与结构重建配对。
7. 其他有价值内容
- 局限性：钙信号的低通滤波特性、光学伪影（如条纹噪声）、单样本偏差等。
- 扩展讨论：提出神经活动预测的“性能天花板”问题，强调生物随机性的不可预测成分（如突触传递噪声）。
此报告全面覆盖了研究的背景、方法、结果与意义，可作为同行研究者了解ZapBench的权威参考。