Low-dimensional latent spaces identify the functional structure of individual behavioral phenotypes
Este estudio propone un marco que utiliza espacios latentes de baja dimensión para extraer representaciones individuales estables y funcionales a partir de datos de comportamiento en múltiples dominios, demostrando que es posible comprimir políticas de movimiento complejas en pocos ejes interpretables que predicen el rendimiento de transferencia y se alinean con fenotipos conductuales como la toma de riesgos y la cohesión social.