動物行為是大腦功能的展示。傳統的動物行為分析主要基于影像采集和運動特征的人工分析，因而分析的精度低，效率也低。近年來，計算機視覺領域在姿態估計、三維重建和行為識別方面取得了發展，為探究不同動物和在不同條件下的動物行為提供了新的分析手段。社會行為對于動物個體的生存頗為重要。社會行為涉及物種內的互動與跨物種間的互動。家犬的尾巴搖擺是在犬與犬、犬與人之間互動的重要社會行為。

7 月 7 日，中國科學院遺傳與發育生物學研究所研究員張永清團隊聯合自動化研究所研究員余山、深圳先進技術研究院研究員蔚鵬飛在 iScience 上，在線發表了題為 Left-right asymmetry and attractor-like dynamics of dog ’ s tail wagging during dog-human interactions 的研究論文。該研究基于深度學習的運動追蹤技術，提取和分析了家犬與人互動過程中家犬尾巴的運動軌跡。研究顯示，與人類個體的特征指紋和步態相似，每只家犬均表現出獨特而穩定的搖尾特征。在三天的家犬與人互動過程中，尾巴擺動逐漸從自身左側向右側偏移，表明家犬尾巴搖擺的偏側化是一個代表社會熟悉程度的敏感指標。與不熟悉的人互動時，狗的尾巴搖擺偏左，而與熟悉的人互動時，尾巴的搖擺偏右。此外，該研究首次發現，家犬尾巴搖擺由具有穩定搖擺軌跡的吸引子狀態和不穩定的過渡狀態構成。該研究揭示了家犬在與人類互動過程中尾巴搖擺行為的復雜特征和組成規律，為探索家犬的社會行為和潛在的神經機制提供了特有的實驗范式。

研究工作得到國家重點研發計劃、中科院戰略性先導科技專項、中科院青年創新促進會、北京市科學技術委員會、國家自然科學基金等的支持。

隨著人犬互動的增加和逐步熟悉，家犬尾巴的搖擺逐漸從左側偏側化轉向右側偏側化（圖上半部）。家犬尾巴的搖擺表現類似吸引子的動態變化（圖下半部）。