Abstract The desire to understand how the brain generates and patterns behavior has driven rapid methodological innovation in tools to quantify natural animal behavior. While advances in deep learning and computer vision have enabled markerless pose estimation in individual animals, extending these to multiple animals presents unique challenges for studies of social behaviors or animals in their natural environments. Here we present Social LEAP Estimates Animal Poses (SLEAP), a machine learning system for multi-animal pose tracking. This system enables versatile workflows for data labeling, model training and inference on previously unseen data. SLEAP features an accessible graphical user interface, a standardized data model, a reproducible configuration system, over 30 model architectures, two approaches to part grouping and two approaches to identity tracking. We applied SLEAP to seven datasets across flies, bees, mice and gerbils to systematically evaluate each approach and architecture, and we compare it with other existing approaches. SLEAP achieves greater accuracy and speeds of more than 800 frames per second, with latencies of less than 3.5 ms at full 1,024 × 1,024 image resolution. This makes SLEAP usable for real-time applications, which we demonstrate by controlling the behavior of one animal on the basis of the tracking and detection of social interactions with another animal.

We often exert greater cognitive resources (i.e., listening effort) to understand speech under challenging acoustic conditions. This mechanism can be overwhelmed in those with hearing loss, resulting in cognitive fatigue in adults, and potentially impeding language acquisition in children. However, the neural mechanisms that support listening effort are uncertain. Evidence from human studies suggest that the cingulate cortex is engaged under difficult listening conditions, and may exert top-down modulation of the auditory cortex (AC). Here, we asked whether the gerbil cingulate cortex (Cg) sends anatomical projections to the AC that facilitate perceptual performance. To model challenging listening conditions, we used a sound discrimination task in which stimulus parameters were presented in either 'Easy' or 'Hard' blocks (i.e., long or short stimulus duration, respectively). Gerbils achieved statistically identical psychometric performance in Easy and Hard blocks. Anatomical tracing experiments revealed a strong, descending projection from layer 2/3 of the Cg1 subregion of the cingulate cortex to superficial and deep layers of primary and dorsal AC. To determine whether Cg improves task performance under challenging conditions, we bilaterally infused muscimol to inactivate Cg1, and found that psychometric thresholds were degraded for only Hard blocks. To test whether the Cg-to-AC projection facilitates task performance, we chemogenetically inactivated these inputs and found that performance was only degraded during Hard blocks. Taken together, the results reveal a descending cortical pathway that facilitates perceptual performance during challenging listening conditions.Sensory perception often occurs under challenging conditions, such a noisy background or dim environment, yet stimulus sensitivity can remain unaffected. One hypothesis is that cognitive resources are recruited to the task, thereby facilitating perceptual performance. Here, we identify a top-down cortical circuit, from cingulate to auditory cortex in the gerbils, that supports auditory perceptual performance under challenging listening conditions. This pathway is a plausible circuit that supports effortful listening, and may be degraded by hearing loss.

ABSTRACT Behavioral interactions within the nuclear family may play a pivotal role in the emergence of autonomy and agency in mammals. While the emergence of a behavior may arise over weeks in line with nervous system maturation, individual events occur on sub-second time scales. This makes it uniquely challenging to track development in the lab where observations are made over minutes to hours or in ecological studies which lack individual specificity and sub-second precision. Here we study families of gerbils, a highly social rodent, raised in enlarged home-cage environments over weeks of development, using continuous video recordings to capture tens of millions of time points per family. Focusing on postnatal day 15 (when pups leave the nest) to day 30 (around the time when pups would disperse) we identify distinct developmental trajectories for both autonomous behaviors (exploration, food and water foraging), and social behaviors (huddling, approach, time spent together). Most of these behaviors emerge in concert with clear diurnal and crepuscular patterns and we find sex differences in both autonomous and social behaviors. Our work supports the emergence of distinct autonomous and social behavior phenotypes as the behavioral correlates of critical developmental periods of maturation of the rodent brain and can form the basis of future research on development from both neuroscience and behavioral biology perspectives.