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為什麼橘子貓大多是男生?

陸子鈞
・2014/12/20 ・1888字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 529 ・七年級

Z 編就服侍一隻橘子貓國王,而且還真沒遇過女生橘子貓。為什麼橘子貓都是男生?要回答這問題,就得來了解一下貓咪的毛色遺傳。

10556347_10203386819766103_2879802409016674321_n▲ 哇喲 ♂ S__5242890▲ 萊恩 ♂
967915_10152923829884100_79773431_n▲ 奇奇 ♂ 10846721_854612107893726_662037520_n▲ 流川楓 ♂

說橘子貓「都是」男生也太絕對,如果只考慮對偶基因和性聯遺傳,是有 3 分之 1 的機會出現女生橘子貓。要是你對中學生物課本上的「色盲」遺傳還有印象,那麼應該直覺會聯想到「性聯遺傳」。沒錯,貓咪毛色的遺傳的確是性聯遺傳-決定毛色的對偶基因坐落在性染色體上,也就會出現公母性狀比例不等的現象。

貓咪毛色由 Orange 基因(對偶基因 O/o)決定。Orange 對偶基因顯性「O」會表現紅褐色的嗜鉻黑色素 phaeomelanin,隱性「o」則表現黑色的真黑色素 eumelanin。特別的是,這組對偶基因互為「共顯性」(codominance),也就是說如果一支貓為異形合子(heterozygous)Oo 時,會同時表現紅色與黑色。但是因為 Orange 基因位在 X 性染色體長臂(q arm)上,公貓的性染色體是 XY,而 Y 染色體上不帶有毛色基因,因此只會根據 X 染色體上基因表現毛色;也就是說公貓要嘛就是 XoY的黑色,或者 XOY的「紅色」——也就是橘子貓啦!。

這也解釋了為什麼有多種毛色的三花貓或者玳瑁貓只可能是母貓,因為母貓的性染色體是 XX,如果一個 X 染色體上的 Orange 基因為顯性,另一個是隱性,就會同時顯色(共顯性)。只有顯性同型合子,當兩個 X染色體上都是「O」,才會出現母的橘子貓。

此外,因為公貓的 Y 染色體一定來自他爸,所以決定公貓毛色的 X 染色體就是由母貓的遺傳決定的,也就是說橘子貓的母親除了是橘貓之外,也可能是三花貓或玳瑁貓。

那麼橘子貓有多少比例是母貓呢?我們可以根據孟德爾定律,排出理想上橘子貓的公母比例,三隻橘貓裡面只有一隻是母貓!

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到底是三花還是玳瑁?

上一段提到,看起差很多的三花貓和玳瑁貓其實 Orange 基因一樣,那麼是什麼基因決定她成為三花貓或者玳瑁貓呢?

在體染色體上,還有一組對偶基因 white spotting (S) 。當異型合子 O/o 母貓的表現 white spotting 顯性,她就會成為大色塊的三花貓;假如 white spotting 基因為隱性,就會成為均勻混色的玳瑁貓。

這可能是因為顯性 white spotting 使得皮膚的黑色素母細胞(melanoblasts)數量減少,色塊能夠擴張的關係,也就出現了三花貓的樣式。三花貓的白色區域則可能是缺乏成熟的黑色素細胞(melanocyte)所致。

1534279_795879590438180_1890694833_n▲ 三花貓(曾任台灣數位文化協會辦公室主任的鄭喵喵 ▲ 玳瑁貓(菲比)

那麼白貓呢?

貓咪白毛的是由另一組「白毛」對偶基因 W 所決定。當 W/w 基因為顯性時-也就是說當合子基因型為 WW 或 Ww ——就會減少黑色素細胞的數量,導致白毛出現。

不過事情沒這麼單純,「白毛」基因對剛剛提到位在 X 染色體上的毛色基因來說有「上位效應」(epistasis)。換句話說,無論橘貓(公:母:XrXr)、黑貓(公:母:XbXb)或花貓(母:XrXb),只要白毛基因為顯性,就會表現白毛!反過來說,只有當白毛基因為隱性的同型合子(ww),才會表現出 X 染色體上的基因組合。

在 W 基因之外,還有組「C」對偶基因調控著酪胺酸酶(Tyrosinase)表現,而酪胺酸酶在合成黑色素的步驟中扮演要角。當 C 為隱性(也就是 cc 合子),就會表現「白化」(Albinism)。

體色灰白、有藍色眼珠的暹邏貓、緬甸貓、東奇尼貓就是,白化的貓咪。
體色灰白、有藍色眼珠的暹邏貓、緬甸貓、東奇尼貓、或者混種的雪鞋貓(Snowshoe cat)就是白化的貓咪。(這隻是 Z 編老家的 NaNa)

有些 W 顯性或者 c 隱性的貓咪,眼睛(一眼或雙眼)的虹膜會因為減少和失去黑色素而呈現藍色。這可以解釋為什麼一些白貓又不是 FF10 的尤娜(YUNA),兩眼虹膜的顏色卻不同。

————–

講到這裡,或許有些朋友會好奇:那麼毛色跟個性有關嗎?為什麼常聽到橘子貓個性好?

過去就有一篇發表在《Anthrozoos》的研究發現,貓的「個性」和毛色沒有顯著的相關(請參考〈不以貌取人也別「以毛取貓」〉)。不管黑貓白貓橘貓,能撒嬌呼嚕就是好貓!

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參考資料

  1. Cat coat genetics — wikipedia
  2. Schmidt-Küntzel, A., Nelson, G., David, V. A., Schäffer, A. A., Eizirik, E., Roelke, M. E., … & Menotti-Raymond, M. (2009). A domestic cat X chromosome linkage map and the sex-linked orange locus: mapping of orange, multiple origins and epistasis over nonagouti. Genetics, 181(4), 1415-1425.
  3. Grahn, R. A., Lemesch, B. M., Millon, L. V., Matise, T., Rogers, Q. R., Morris, J. G., … & Lyons, L. A. (2005). Localizing the X‐linked orange colour phenotype using feline resource families. Animal genetics, 36(1), 67-70.
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陸子鈞
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Z編|台灣大學昆蟲所畢業,興趣廣泛,自認和貓一樣兼具宅氣和無窮的好奇心。喜歡在早上喝咖啡配RSS,克制不了跟別人分享生物故事的衝動,就連吃飯也會忍不住將桌上的食物作生物分類。

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貓奴注意!喵星人石化開關的秘密——《真的假的!奇怪知識又增加了》
晴好出版_96
・2023/07/31 ・1499字 ・閱讀時間約 3 分鐘

石化的貓咪

如果我們想要驗證「掐住貓的後脖頸,貓就會乖乖石化」這件事,我們會試著掐掐自己養的貓,頂多再去掐掐朋友家養的貓。

但科學家找來了 31 隻喵星人,為牠們分組進行實驗,分析實驗資料,再進一步找出原因。布芬頓就是這樣的科學家。布芬頓認為,如果夾住後脖頸是「裝死開關」,那麼年齡、性別對喵星人這種反應的影響應該不大;相反,如果反應與年齡、性別有相關性,那麼這大概就不是裝死開關。

在他找來的 31 隻貓中,有 13 隻貓年齡在 5 歲以內,包括 5 隻雄性,8 隻雌性;還有 18 隻貓年齡介於5∼10 歲,包括 11 隻雄性和 7 隻雌性。布芬頓用壓力同樣為 140 毫米汞柱的夾子夾住牠們的後脖頸,觀察這些貓的反應。

實驗結果顯示,第一組的 13 隻貓中 12 隻有反應;第二組的所有貓都有反應。看起來,這的確是個與性別、年齡無關的「裝死開關」。

然而,布芬頓發現,這些貓被夾起來以後,儘管會出現軀體靜止、脊柱捲曲拱起、尾巴夾在兩腿之間等舉動,但並沒有出現瞳孔渙散、體溫下降、心跳減慢等典型的裝死行為,有些貓甚至還會發出很享受的呼嚕聲。也就是說,這些貓產生的很可能並不是所謂的緊張性靜止行為,而是一種掐捏誘導的行為抑制(pinch induced behavioral inhibition,簡稱 IBI)

來自演化的行為抑制

一個月之後,布芬頓用這 31 隻貓重複進行了實驗。他發現,隨著時間推移,年齡比較大的貓對夾子的反應會變弱。到了第三個月重複實驗的時候,只有大約三分之二的貓還會對夾子有明顯反應,主要是年齡偏小的貓。

最後,布芬頓得出結論,貓被掐住後脖頸的行為是一種緊迫反應,來自進化,可能與母貓搬運小貓有關。

在進化過程中,那些被媽媽咬住後脖頸時還瘋狂亂動的小貓很容易被摔死,自然選擇(編按:也就達爾文所提出的 Natural Select)讓那些擁有「媽媽咬住後脖頸就要變乖」基因記憶的小貓存活了下來。

貓媽媽叼住小貓的後脖頸。圖/《真的假的!奇怪知識又增加了:自說自話的總裁顛覆認知的科學奇想

我們可以想像這樣的場景:在野外,帶著小貓的貓媽媽突然遭遇捕食者的襲擊,準備一口叼起自己的寶寶撒腿就跑,這時亂動亂叫的小貓就很難存活下來。也就導致了現存的所有貓科動物的基因中都寫了這樣一條紀律:被抓住後脖頸,就要老實點。甚至不管你是貓、獅子,還是老虎。

布芬頓在實驗中還發現了一個現象:基本上每隻貓,不管年齡、性別,在第一次被夾住後脖頸時,都會產生行為抑制的反應。但隨著頻繁被夾,年齡較大的貓的反應會慢慢減弱。

這也正符合「小貓基因記憶更強,更需要有強烈反應」的邏輯。更進一步,布芬頓還從狐狸、浣熊、老鼠等動物身上找到了支持這個理論的依據。

後來,布芬頓教授根據這個理論, 設計了一款「Clipnosis」的擼貓神器,賣得相當好。Clipnosis 這個詞來自clip+hypnosis,正是「夾子」+「催眠」的意思。

當然,大家在家完全可以用文件長尾夾或者晾衣服的夾子來嘗試這種「擼貓黑科技」。但夾子的力度一定要掌握好,如果壓力太大了,貓疼,你也要做好被貓爪神功襲擊的準備。

——本文摘自《真的假的!奇怪知識又增加了:自說自話的總裁顛覆認知的科學奇想》,2023 年 7 月,好出版,未經同意請勿轉載。

晴好出版_96
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晴方好,雨亦奇,換個角度都是「晴好」

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我們的遺傳差異有多大?基因竟會影響我們的教育程度!——《我們源自何方?》
馬可孛羅_96
・2023/03/19 ・2958字 ・閱讀時間約 6 分鐘

族群間差很大?

要了解遺傳學家為何不再和人類學家手牽手,不再認為人類族群之間的差異小到微不足道,只要看看「基因組部落格主」(genome blogger)就可以知道。

在基因組革命開始之後,人們便在網際網路上熱烈討論關於人類變異的論文,有些基因組部落格主後來精通於分析網路上公開的基因組資料。

相較於絕大多數的學術界人員,基因組部落格主的政治態度往往偏向右派,拉茲布.可汗(Razib Khan)與迪奈可斯.彭迪可斯(Dienekes Pontikos)發表了各族群特徵的平均差異,其中包括了身體外貌和運動能力。

許多基因部落格組認為學術界人士刻意忽視了族群間的差異。圖/envatoelements

部落格「歐洲基因」(The Eurogenes)中,「哪個古代民族散播了印歐語系語言」這樣激起反應的標題,往往會有上千個留言灌爆。這個非常敏感的議題在第二部分中討論了,那些印歐語系者的擴張過程,被當成建立國家神話的基礎,有的時候受到濫用,如同納粹德國時期的狀況。

基因組部落格主的信念,有部分來自於在討論各族群之間生物性差異時,學術界人士並沒有保持科學家追求真實的精神。基因組部落格主很樂於指出一項矛盾:學術人士基於政治正確所傳遞的訊息,說族群之間的特徵無法區別,但是在他們發表的論文中得出的科學結果卻不是這樣的。

族群內的差異比族群間大

我們知道的實際差異有哪些?我們無法否認,各族群之間有顯著的平均遺傳差異,不只有膚色,還包括了體型、消化澱粉與乳糖的效率、在高海拔地區呼吸的難易程度,以及某些疾病的罹患率。這些還只是我們剛發現的差異而已。

我預料,不知道更多的人類族群之間的差異,是因為能夠找出這些差異的適當統計資源還沒有投入。人類大部分的特徵,一如呂文廷所說,在族群內的差異要大過族群之外。

這代表在任何的族群中,如身高等絕大部分的特徵,都有位於高低兩個極端的個體存在,例如很高與很矮的人。但是這並沒有排除各族群之間在特徵上有細微的平均差異存在。

高矮差異不分族群。圖/envatoelements

幾乎每次回爭論,傳統教條都沒能站穩腳跟。二○一六年,我參加了一場約瑟夫.葛拉夫(Joseph L. Graves)在哈佛大學皮博迪考古與民族學博物館(Peabody Museum of Archaeology and Ethnography)的演講,主題是種族與遺傳學。在演講中,葛拉夫舉出五個能夠大幅影響皮膚色素沉積作用的突變,在不同族群中這五個突變出現的頻率差異很大。

他把這個五個突變和腦中上萬個會在腦中活動的基因比較。他指出,會在腦中活躍的基因和那五個和色素沉積的基因不同,會在許多部位活動。有些突變會推動認知和行為出現某個面向的特徵,但是另一些突變會推動的是別的面向,各種作用相加就平均掉了。

但他的論點其實並不可行,因為在實際的狀況下,如果天擇對兩個分開的族群施以不同的壓力,有許多突變所影響的特徵,會如同那些受到少數突變影響的特徵,讓兩個族群之間產生平均差異。事實上,已知有由許多突變所影響的特徵(可能如同行為和認知),如同膚色這種由幾個突變所影響的特徵,也受到天擇篩選。目前最佳的例子是身高。

身高是由基因組中數千個有變異的位置所決定的,二○一二年,喬爾.赫斯霍恩(Joel Hirschhorn)領導的分析研究指出,天擇對於那些位置的篩選結果,使得歐洲南部人的身高平均來說比歐洲北部人矮。

身高並不是唯一的例子,強納森.普瑞查德(Jonathan Pritchard)所帶領的研究指出,至少從兩千年前,天擇就作用在英國人許多特徵的遺傳變異之上,結果包括嬰兒頭部平均來說比較大,女性臀部也是(可能是為了要在生產時配合嬰兒頭部的增大)。

遺傳變異間接影響教育程度

遺傳差異間接影響到教育程度與認知行為。圖/envatoelements

人們很容易會想,遺傳影響體型是一回事,但是影響認知和行為特徵又是另一回事。不過這種界線已經打破了。如果你加入了某個疾病的遺傳研究,得填寫表格,註明自己的身高、體重和受教育時間長度。

丹尼爾.班傑明(Daniel Benjamin)和同事彙整了四十萬名有歐洲血統者的受教育資料,那些人提供自己的基因組資料,以供研究各種遺傳疾病。

班傑明等人找到了七十四個在受教育時間長的人中更為常見的遺傳變異,那些變異在受教育時間短的人中比較少見。這樣研究已經去除了受到研究族群中各種會造成影響的差異,結果很紮實。這些科學家還指出,雖然平均來說,社會影響力在這方面要大過遺傳,但是從遺傳去推測受教育時間長短的準確度不容忽視。

他們指出針對受到研究的歐洲血統族群,設計一個遺傳預測方式,計算出其中完成十二年教育的概率為百分之九十六,而最低的則為百分之三十七。

那些遺傳變異怎麼影響到教育程度?馬上浮現的猜想是它們會直接影響學業能力,但這可能是錯的。

一項包含了十萬多名冰島人的研究指出,那些遺傳變異也會讓女性生第一個小孩的年紀增加,而且造成影響的程度要遠大於對於受教育時間的影響。那些變異可能是以間接的方式發揮作用,讓人們比較晚有小孩,使得小孩必較容易接受完整的教育。

這個結果指出了,在我們發現控制行為的生物性差異時,這些差異發揮功用的方式往往和我們無知的猜想不同。

各族群間影響教育程度的突變在出現頻率上的平均差異,還沒有找出來。但是在冰島,從遺傳上預期年長者整體上受教育的時間要長過年輕人,這點讓我們警覺。

領導這項冰島研究的奧古斯丁.江(Augustine Kong)指出,這項結果代表了在上個世紀,天擇作用不利於預期受到有更多教育的人身上,就像是篩選出比較年輕就有孩子的狀況。

遺傳變異透過生孩子的時間間接影響孩子的教育程度。圖/envatoelements

由於在單一族群中,影響受教育時間的遺傳成因顯然於一個世紀內因為受到了天擇壓力而產生明顯的改變,那麼這個特徵在各族群之間出現差異也是極有可能之事。

影響歐洲血統教育程度的遺傳變異,是否會對於非歐洲血統者的行為發生影響,或是對結構不同的社會系統發生影響?這些沒有人知道。不過,如果那些突變對於某一個族群的行為會發生影響,很可能對於其他族群也發生影響,縱使這些族群的社會狀況有所差異。

在遺傳所影響的行為特徵中,教育程度可能只是冰山一角。其他人也和班傑明一樣,發現了能夠預測行為特徵的遺傳因素,其中一項研究調查了七萬多人,發現到在二十多個基因中的突變適合用來預測在智力測驗中的表現。

——本文摘自《我們源自何方?:古代DNA革命解構人類的起源與未來》,2023 年 3 月,馬可孛羅出版,未經同意請勿轉載。

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馬可孛羅_96
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馬可孛羅文化為台灣「城邦文化出版集團」的一個品牌,成立於1998年,經營的書系多元,包含旅行文學、探險經典、文史、社科、文學小說,以及本土華文作品,期望為全球中文讀者提供一個更開闊、可以縱橫古今、和全世界對話的新閱讀空間。

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貓的痛,AI懂?——貓臉疼痛辨識技術
胡中行_96
・2022/07/18 ・3111字 ・閱讀時間約 6 分鐘

人類必恭必敬稱家貓為「主子」,並自貶為「奴才」。陛下身體微恙,一團絨毛癱軟,表情內斂,叫貓奴如何揣測上意?懷疑牠受苦,便心急如焚。幾乎上演《還珠格格》裡,人家紫薇說沒事,爾康卻捨不得的虐心互動。貓咪說不定覺得:「……有這麼多人關心我,我已經不痛了……」人類仍在一邊:「可是,我好痛!」[1]

給人類用的「視覺類比量表」(上)和「臉譜疼痛量表」(下)。圖/Yale University

在治療人類時,醫護人員會用視覺類比量表(Visual Analogue Scale)、臉譜疼痛量表(Wong-Baker faces pain scale)或 FLACC 量表[註] 等工具,來評估患者疼痛的狀況。前二者靠病人自我評估,以數字或表情,象徵由舒適無恙,漸進到痛徹心扉的程度差異。 FLACC 則是醫護觀察嬰幼兒或無法言語溝通者,就其身體不適產生的行為變化來計分。[2] 儘管每個人敏感的程度不同,至少單一病患前後的得分,能相互對照出疼痛是否得到緩解,或者更加惡化。因此,這些量表均可視為有效測量疼痛的方法。

問題是有口難言,又行徑鬼祟的貓咪怎麼辦?人貓猜心的瓊瑤戲碼,自古不斷重演,沒完沒了。

直到有天,獸醫們看不下去了…

  

「貓咪苦臉量表」介紹影片。來源:Research Square on YouTube

  

貓咪苦臉量表

2017 年的時候,加拿大蒙特婁大學 Paulo Steagall 副教授以及他的團隊,招募了一票被送急診的病貓。在得到飼主同意後,他們比較疼痛的病貓、服用止痛藥的病貓,還有健康貓咪的表情舉止,研發出「貓咪苦臉量表」(Feline Grimace Scale),並將結果發表於 2019 年的《科學報告》(Scientific Reports)。[3, 4] 其中列出幾個徵兆,可依級別給分,就此將貓咪的疼痛量化:

耳朵姿態(ear position):貓耳的尖角向外分開,並略為朝後旋轉。[3, 5]

圖/參考資料 5

瞇眼程度(orbital tightening):上下眼瞼之間的空隙,小於眼睛的寬度,或是完全緊閉。[3, 5]

圖/參考資料 5

口鼻緊繃(muzzle tension):口鼻(即臺語所謂「喙管」的部位)由圓轉扁,而呈橢圓形。[3, 5]

圖/參考資料 5

觸鬚變化(whiskers change):觸鬚從平常放鬆的圓弧,撐直且稍微向前。[3, 5]

圖/參考資料 5

頭部位置(head position):原本處於全身最高處的貓頭,降至低於肩膀,並往下垂。[3, 5]

圖/參考資料 5

  

貓臉疼痛辨識技術

目前受惠於物種專屬苦臉量表的,除了貓,還有鼠、兔、馬、羊、豬和貂等動物。受過訓練的獸醫,能精準判讀牠們的表情,用這些工具,來評估牠們的疼痛指數。隨著科技的進步,到了 2022 年《科學報告》期刊再次關懷貓咪的痛楚時,另一群科學家拿出「貓臉辨識技術」,試圖取代專業的肉眼觀察。[6]

  

臉部辨識技術:照片>以眼睛為基準,進行臉部校正>調整尺寸。
圖/Serhan YH, HAKAN Ç, and RİFAT E. (2016) ’A comprehensive comparison of features and embedding methods for face recognition.’ Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 24, 1, 24.

  

臉部校正

臉部校正是建立辨識系統的要務。先調整貓臉的特徵(landmarks,即照片上標有號碼的黑點),讓它們在空間中對齊,減少幾何上的變異,方便接下來的步驟進行。原則上,校正後的貓臉必須:[6]

  1. 在畫面正中央;
  2. 旋轉直到雙眼的連線呈水平;
  3. 尺寸都約略相同。

圖/參考資料 6 ,figure 1

  

模型1:特徵基準(landmark-based)

在找到貓臉的特徵後,依據「貓咪苦臉量表」的觀察部位,將貓臉特徵(黑點)分為:左眼右眼額頭與耳朵,以及口鼻和觸鬚,四個區塊向量。然後,多加一些貓鼻子的照片,進行「資料擴增」(data augmentation),[6] 彌補原始資料的不足,以強化機器學習。[7] 不過,團隊事後發現,這次的資料擴增,成效不彰。[6]

圖/參考資料 6 ,figure 3

處理這些照片的計算模型,是一種叫做「多層感知器」(Multi-Layer Perceptron)的人工神經網路(artificial neural network)。[6] 就像人的神經系統,有好多神經元相互連結,將輸入的資料從上一層送到下一層,經過多層運算後再輸出。[8, 9]

  

模型2:深度學習(deep learning)

研究團隊把大量沒有標註特徵的貓照,在校正角度和尺寸後,餵給 ResNet50[6] 這是一種有五十層的深度學習模型,早已預先訓練好怎麼逐層辨識貓咪的輪廓、曲線及其它識別特徵。[10] 套用該模型的同時,還要進行實驗需要的特定調整,例如:加上「痛」與「不痛」的分類標籤。[6]

  

貓的痛,AI 有多懂?

上述兩個模型的實測,在判讀貓咪是否疼痛時,都有超過 72% 的準確率,算是相當不錯的成果。不過,在完全替代人工判讀之前,可能還要擴建訓練辨識系統的資料庫。因為當初請來的照片模特兒,是 29 隻準備接受卵巢子宮切除術的短毛母貓,年紀約幾個月到一歲多。拿牠們術前、術後,以及使用止痛劑前後的照片來訓練 AI ,雖然是個不錯的點子,但無法代表多元的貓咪社群。[6] 將來的實驗,若能涵蓋其他性別、年齡和品種,相信貓咪們會覺得更加窩心。

  

備註

FLACC 量表: FLACC 是臉(face)、腿(legs)、活動(activity)、哭(cry)與  安撫(consolability)的縮寫。每個項目依觀察到的狀態,給 0 到 2 分,總分最高 10 分。[2]

  

參考資料

  1. 瓊瑤經典台詞》小時候看超感動,長大看卻啼笑皆非的 7 大經典場景(風傳媒,2020)
  2. Pain assessment and measurement (The Royal Children’s Hospital Melbourne, 2019)
  3. Evangelista MC, Watanabe R, Leung VSY, et al. (2019) ‘Facial expressions of pain in cats: the development and validation of a Feline Grimace Scale’. Scientific Reports, 9, 19128.
  4. Me-owch — could resting cat face tell us about kitty’s pain? (CBC, 2020)
  5. Feline Grimace Scale – Practice your pain assessment skills using the FGS! (Université de Montréal, 2019)
  6. Feighelstein M, Shimshoni I, Finka LR, et al. (2022) ‘Automated recognition of pain in cats’. Scientific Reports, 12: 9575.
  7. 2021 iThome 鐵人賽-DAY21 資料正規化與資料增強(Data Normalization & Data Augmentation)(IT邦幫忙,2021)
  8. 2019 iT 邦幫忙鐵人賽-06. 深度學習的架構分析:多層感知器(IT邦幫忙,2019)
  9. 神經網路(IBM,2020)
  10. 何謂遷移學習?(NVIDIA,2019)
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。