Цель — применение комплекса взаимодополняющих методов статистики и теории информации для объективной, количественной и многопараметрической оценки процессов обучения в поведенческих экспериментах с животными. В частности, работа направлена на оценку приобретения поведенческого навыка у мышей при обучении питьевому поведению в виртуальной реальности и на выявление поведенческих изменений, которые не сводятся только к росту числа полученных подкреплений.

Методы. Проведен анализ процессов обучения мышей поведенческой задаче с использованием конвенциональных поведенческих метрик и статистических критериев. Рассматривались количество полученных подкреплений, пройденное расстояние, время движения, время пребывания в зоне подкрепления и число входов в неё. Для описания динамики параметров использовались критерии Вилкоксона, Фридмана и Пейджа, а также кусочно-линейная регрессия. Пространственная организация поведения оценивалась с помощью тепловых карт, критерия Рэлея, информационной энтропии Шеннона, нормированной энтропии, дивергенции Кульбака–Лейблера и коэффициента схожести траекторий. Для выявления взаимосвязей между параметрами обучения применялись корреляционный анализ Спирмена, простая и множественная линейная регрессия.

Результаты. Комбинация традиционных поведенческих метрик, статистических критериев, кусочно-линейной регрессии и энтропийных характеристик траекторий позволяет формализовать динамику освоения поведенческой задачи в виртуальной реальности. Показано, что выход количества подкреплений на плато не означает полной стабилизации поведения. Рассмотренный подход позволяет выявлять различия между группами животных при изменении условий поведенческого тестирования, которые не описываются только общей двигательной активностью или изменением количества полученного подкрепления.

Заключение. Многопараметрический анализ позволяет рассматривать обучение как перестройку структуры поведения, включающую успешность получения подкреплений, пространственную организацию, направленность движения и согласованность поведенческих метрик.