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行为神经科学中的一个重大挑战是，缺乏一个能够在不同物种和实验设置中实现多样化范式的统一软件框架。研究人员目前面临一种权衡：他们要么投入大量时间开发定制化、彼此割裂的解决方案，从而妨碍可重复性；要么付出高昂成本购买缺乏灵活性且封闭的系统。本文介绍 Neurokraken——一个开源、原生基于 Python 的平台，旨在克服这些局限。Neurokraken 允许使用标准 Python 完整编写实验流程，同时其核心架构能够自动为已连接的硬件组件配置微控制器，并在 Python 端实现毫秒级精度的访问与自动日志记录。该系统优先考虑易用性与灵活性，支持复杂的事件序列与条件设置、在实验中使用 Python 生态系统中的代码和软件包，以及为定制实验接入任何兼容 Arduino 的电子设备。因此，用户可以轻松创建交互式虚拟与真实环境，以吸引、监测并记录受试对象。 我们展示了 Neurokraken 在广泛范式中的多功能性，包括用于人类和非人灵长类心理物理学研究，以及用于头部固定和自由活动范式下复杂啮齿动物行为研究。其模块化设计支持硬件的快速重构，而完全可定制的用户界面则可在不牺牲计时精度的前提下，实现实时监测与交互式实验控制。通过将实验室级精度与易于获取且灵活的开源理念相结合，Neurokraken 为设计和执行新一代行为实验提供了一个统一而强大的解决方案。我们希望 Neurokraken 能够借助其显著的成本效益，帮助加速科研进展、提升整个神经科学界的可重复性，并使高级行为实验更加普及。
行为神经科学中的一项重大挑战在于，缺乏一个能够跨物种和跨实验配置实现多样化实验范式的统一软件框架。当前，研究人员面临一种权衡：他们要么投入大量时间开发定制化、彼此割裂的解决方案，从而妨碍可重复性；要么承担高昂成本购买缺乏灵活性且封闭的系统。在此，我们提出 Neurokraken——一个开源、原生支持 Python 的平台，旨在克服这些局限。Neurokraken 允许用户完全使用标准 Python 编写实验流程，而其核心架构会自动为已连接的硬件组件配置微控制器，并在 Python 端提供毫秒级定时精度的访问与自动日志记录。该系统优先考虑易用性与灵活性，支持复杂的事件序列与条件设置、在实验中使用 Python 生态系统中的代码与软件包，以及为定制实验接入任何兼容 Arduino 的电子设备。因此，用户能够轻松创建交互式虚拟与真实环境，用于吸引、监测和记录受试对象。我们展示了 Neurokraken 在广泛实验范式中的多功能性，包括人类与非人灵长类心理物理学实验，以及啮齿动物在头部固定和自由活动范式下的复杂行为研究。其模块化设计支持硬件的快速重配置，而完全可定制的用户界面则可实现实时监测与交互式实验控制，同时不牺牲定时精度。通过将实验室级精度与易于获取且灵活的开源理念相结合，Neurokraken 为设计和实施新一代行为实验提供了一种统一而强大的解决方案。我们希望 Neurokraken 能够帮助加速科研进展，提高整个神经科学界的可重复性，并凭借显著的成本效益使高级行为实验更加普及。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.30.735592v1?rss=1
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