为了在自然环境中生存繁衍，一个物种的视觉系统会根据它的生存环境进行适应性的改变，同时满足其特定的行为需求。其中一个典型的例子就是，捕食者（比如猫）的双眼通常是前置的，而猎物（比如老鼠）的双眼通常是侧向放置的。老鼠，作为视觉研究领域一个重要的动物模型，它们的视网膜没有中央凹，因此没有锐利的视觉。但是，它们单眼的视角能达到180°，同时在色彩方面它们只能看见紫外和绿色，而基于这些视觉特性和老鼠在自然界中的生存环境的研究才刚开始。

为此，研究人员根据目前已知的老鼠视觉特性，开发了一套开源的光机电系统—— “ 老鼠“相机。该系统基于树莓派、3D打印和python等开源技术，能够在180°的视角下同时记录同一场景的紫外和绿色的双通道视频数据，记录时相机放置在一个稳定器上并非常贴近地面，用以模拟真实情况下老鼠眼睛的位置和头部对眼球的稳定效果。接着，研究人员采集了不同季节，不同场景和不同时间段的老鼠自然环境的视频，这些视频数据已经公开（https://doi.org/10.5281/zenodo.4812404），能够为今后的视觉研究提供非常有价值的光学影像媒介。

接着，对这些视频数据进行统计分析，作者发现，对于自然图像，视野上部（高于地平线，天空，树木等）中，紫外和绿色通道的对比度相差比较大，而视野下部（地面，泥土、草等）中，紫外和绿色通道的对比度是比较接近的。这种对比度在不同颜色通道的差异，可以认为是彩色对比度（chromatic contrast），这种信息可能会需要视觉系统中的颜色对立（color opponency）神经元来进行加工处理。我们知道上部的视野是投影到腹侧视网膜区域，因此视野上部的高色彩对比度意味着腹侧视网膜会需要更多的颜色对立神经元来高效地处理这些信息。

有趣的是，之前的视网膜生理研究中也确实发现了腹侧视网膜有更多颜色对立神经元。此外，老鼠行为学实验也发现了它们主要在上部的视野中区分紫外和绿色。更进一步的，作者通过一个自编码器（autoencoder）的神经网络模型发现，使用来自上部视野而不是下部视野的图片来训练模型，能出现更多的颜色对立核（kernel）。

综上，自然图像数据、生理学数据、行为学实验和模型相互吻合，说明了在进化中，可以通过自然图像的统计信息来反推神经元的处理机制。

在研究的过程中，文章作者还获得了另外一个有意思的发现。作者在傍晚日落时分对一个飞行的黑色无人机（假想的鸟）进行拍摄，由于光线比较昏暗，在绿色通道中很难分辨出无人机，但是在紫外通道中，无人机相对清晰。这个发现可能说明了老鼠感知紫外能够更好地探测上部视野内出现的天敌（鸟类）。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1016/j.cub.2021.05.017