Abstract: T. D. Pham (2023)

IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 20(1), 206–216p. (2023) DOI:10.1109/TCBB.2022.3153668

Classification of Caenorhabditis Elegans Locomotion Behaviors With Eigenfeature-Enhanced Long Short-Term Memory Networks

The free-living nematode Caenorhabditis elegans is an ideal model for understanding behavior and networks of neurons. Experimental and quantitative analyses of neural circuits and behavior have led to system-level understanding of behavioral genetics and process of transformation fromsensory integration in stimulus environments to behavioral outcomes. The ability to differentiate locomotion behavior between wild-type and mutant Caenorhabditis elegans strains allows precise inference on and gaining insights into genetic and environmental influences on behaviors. This paper presents an eigenfeature-enhanced deep-learning method for classifying the dynamics of locomotion behavior of wild-type and mutant Caenorhabditis elegans. Classification results obtained frompublic benchmark time-series data of eigenworms illustrate the superior performance of the newmethod over several existing classifiers. The proposed method has potential as a useful artificial-intelligence tool for automated identification of the nematode wormbehavioral patterns aiming at elucidating molecular and genetic mechanisms that control the nervous system.

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