精神类分裂症模型鼠在AI新物体识别系统中的认知障碍表现为“双重特征叠加”：既存在对新物体的偏好性降低（核心记忆编码障碍），又伴随探索行为的紊乱（执行功能缺陷），两者共同构成“新奇信息过滤障碍”的典型行为表型。
核心特征一：新物体偏好性显著降低（记忆编码障碍）
- 量化指标
差异分数（Tn-Tf）趋近于0（正常小鼠Tn-Tf=15-20秒/5分钟，模型鼠≤5秒），表明对新旧物体的探索时间无统计学差异；
认知指数（RI）降至45%-50%（正常鼠RI=60%-75%），无法通过“新奇偏好本能”区分熟悉与陌生物体，直接反映海马-前额叶环路介导的记忆编码失败。
- 机制关联
前额叶皮层NMDA受体功能低下导致“新旧物体特征整合障碍”，模型鼠无法将新物体的形状、质地等特征存入短期记忆，表现为“探索时间均等化”（Tn≈Tf）。
核心特征二：探索行为紊乱（执行功能缺陷）
- 轨迹模式异常
路径熵值＞1.0（正常鼠0.6-0.8），探索轨迹呈“碎片化随机游走”——频繁在新旧物体间无规律切换（切换频次＞5次/分钟，正常鼠3-4次），但单次探索时长＜2秒（正常鼠4-6秒），呈现“冲动性探索-注意力分散”的典型执行功能障碍；
主动嗅探质量下降：嗅探（鼻尖距离物体≤2cm+胡须抖动5Hz以上）占比＜30%（正常鼠≥60%），多为“被动接触”（如身体擦过物体），反映目标导向行为受损。
- 与其他模型的鉴别
阿尔茨海默病模型仅表现为“偏好性降低”（RI=30%-40%），但轨迹熵值正常（0.7-0.9）；
抑郁症模型总探索时间减少（运动迟滞），但保留对新物体的微弱偏好（RI=55%-60%），与精神
类分裂症的“双重异常”形成鲜明对比。
AI系统的关键识别参数
新物体偏好:正常小鼠Tn/Tf=1.5-2.0（偏好新物体）;精神类分裂症模型鼠Tn/Tf≈1.0（无偏好）;AI算法价值动态计算“校正后RI”，排除运动障碍干扰
探索切换频次:正常小鼠3-4次/5分钟;精神类分裂症模型鼠＞5次（无规律切换）;AI算法价值LSTM网络识别“紊乱切换模式”，熵值量化混乱度
嗅探占比:正常小鼠≥60%;精神类分裂症模型鼠＜30% ;AI算法价值120Hz摄像捕捉“鼻尖-物体空间关系”
研究意义与模型验证
- 药品干预响应
给予D-环丝氨酸（NMDA受体部分激动剂）后，模型鼠差异分数恢复至10-12秒，轨迹熵值降至0.85，嗅探占比提升至45%，验证“前额叶-海马环路异常”的核心机制；
- 与临床症状关联
探索行为紊乱程度（熵值）与模型鼠的“感知觉门控缺陷”（如PPI抑制率降低）呈正相关（r=0.76），为精神类分裂症“认知阴性症状”的动物模型提供行为学标志物。
简言之，精神类分裂症模型鼠的认知障碍不是单一的“偏好降低”或“行为紊乱”，而是两者的病理叠加——AI新物体识别系统通过“记忆指标+执行功能参数”的组合分析，能准确捕捉这一复杂表型，为机制研究和药品筛选提供从行为到分子的完整证据链~
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