广东一湾生命科技有限公司的 BehaviorAtlas 系列科学仪器系统 ，基于 AI 驱动的三维行为采集与无监督机器学习方法，正在为神经行为研究提供更加客观、可量化的技术路径，并推动行为分析向标准化方向发展。
从技术应用到科研成果的积累
截至目前，BehaviorAtlas 技术已被全球 100 余家科研实验室 在实际研究中采用，并支持用户发表 30 余篇学术论文 。相关研究成果发表于 Nature Aging、Neuron、Nature Communications、Advanced Science、npj Parkinson’s Disease、Research 等国际 SCI 期刊。
这些成果并非集中于单一方向，而是覆盖了多个研究主题与实验范式，逐步形成了可被回顾和分析的技术应用轨迹。
论文产出的时间趋势与阶段性特征
值得关注的是，2025 年基于 BehaviorAtlas 技术的论文发表数量出现显著增长，创下历史新高 。
这一变化反映出，随着技术体系与分析流程的逐步成熟，BehaviorAtlas 正从早期探索性应用，进入更广泛的科研实践阶段，也为后续方法复用与跨课题研究奠定了基础。
多维度梳理，呈现技术应用全貌
围绕已发表研究，我们从多个角度对论文属性进行了系统整理，包括发表年份、期刊来源、研究主题、疾病模型与实验物种等维度，并以可视化方式加以呈现。
这些已经发表成果从方法学的革新、神经精神疾病模型 的深度解析，到认知神经机制 的纵深探索，再到新药筛选与疗效评估体系的构建，在时间、期刊、研究主题与实验物种等多个维度上呈现出丰富的科研脉络与趋势。
行为研究方向的分布与聚焦
从整体分布可以看到，BehaviorAtlas 技术已被应用于广泛的研究领域（认知、情绪、运动、感觉、社交等领域 ）、及多物种上（小鼠、犬、猴） ，不仅验证了 BehaviorAtlas 技术在跨物种研究中的普适性 ，更标志着行为组学作为一个可量化、标准化研究领域的到来。
科研网络的形成与协同
除研究内容外，我们还对论文作者及其合作关系进行了网络分析。
可以看到，围绕 BehaviorAtlas 技术，已逐步形成由多家科研机构、多位研究者参与的合作网络。这些成果的取得，既源于技术本身的持续迭代，也凝聚了不同团队在具体科研问题上的实践与探索。
整体来看，这些研究共同表明：
基于 BehaviorAtlas 多视角三维重建与无监督机器学习的行为量化方法，正在为神经行为学研究提供一种更加客观、可复现的分析路径，并逐步形成可被不同研究团队采用的方法体系。
01 前沿集结 | 技术应用的系统呈现
在上述分析基础上，我们对所有基于 BehaviorAtlas 技术发表的论文进行了逐篇整理与解读，并汇编形成《BehaviorAtlas 论文集》。
论文集中，每一项研究均围绕实验设计、技术实现、数据分析与主要结论进行结构化梳理，保留关键原始图表，便于研究者快速了解不同工作的技术路径与研究价值。
AI 驱动跨物种精细行为分析的进展与应用
AI 眼动追踪在自由活动/头部固定动物中的应用
02 两个版本｜纸质与数字资源同步开放
纸质精装版
本精装手册采用英文原版进行解读、编排，每篇解读均围绕实验设计、技术实现、数据分析及学术价值展开深度解析，并保留了关键原始图表与数据。不仅确保内容的学术严谨性与表达准确性，更便于研究人员直接理解研究方法与逻辑体系，为相关领域的实验设计、国际学术交流提供权威、专业的参考依据。
云平台数字资源库
- 平台直达： 进入 BehaviorAtlas 云平台 （BehaviorAtlas EthoAI ，点击 “论文与案例” 专区，即可访问全部内容。
- 双语支持：所有文献资源均支持中英双语版本切换，满足不同阅读习惯与研究需求。
- 智能检索：支持按疾病模型、期刊来源、研究物种、技术方法等多维度筛选，快速定位所需研究。
- 内容获取：支持文献解读全文在线阅读与便捷下载。
- 原文直连：每篇文献解读均附对应期刊官方原文链接，支持一键跳转至正式发表页面。
- 持续更新：本资源库将持续更新，定期增补基于 BehaviorAtlas 技术产出的最新高水平文献解读。
我们希望，通过对既有研究成果的系统整理与持续更新，为神经行为学及相关领域研究者，提供一份可参考、可复用、可延展 的行为组学研究资料。