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图6。测量药物对ML算法和手动评分测量的FST行为的影响。在药物治疗后手动和ML算法评分之间的比较。将ML算法与手动评分进行比较时，对于在FST中评估的任何行为（固定性：F（1,42）= 0.31 = 0.31，P = 0.579；游泳：F（1,42）= 1.5，P = 0.227； p = 0.227; climbing; cligbbing：f（1,42）= 0.642）= 0.642）= 0.642 = 0.642 = 0.642 = 0.642 = 1.642 = 0.642）。 与FST中FLX（n = 8）和DMI（n = 8）的影响一致的文献一致，这两种方法都成功识别出：（a）与抗抑郁药相比，与车辆组相比，与抗抑郁剂相比，固定时间的减少（f（2,42）= 19.42，p <0.0001）与抗抑郁剂（Man flys flys：Man vsse vs. vsse：P <0. 000）。 0.0003 ml：车辆与DMI，p = 0.007;车辆与FLX，p = 0.003）（b）SSRI FLX优先增加游泳行为（F（2,42）= 13.34，p <0.0001。 手册：车辆与FLX，P = 0.002。 ml：车辆与FLX，p = 0.018）; （c）TCA DMI优先提高攀岩行为（F（2,42）= 13.02，p <0.0001。 手册：车辆与DMI，p = 0.0003。 ml：车辆与DMI，p = 0.008）。 双向方差分析，然后使用Dunnett的多次比较测试。 数据表示为平均值±S.E.M. *p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001，**** p <0.0001与车辆处理。。与FST中FLX（n = 8）和DMI（n = 8）的影响一致的文献一致，这两种方法都成功识别出：（a）与抗抑郁药相比，与车辆组相比，与抗抑郁剂相比，固定时间的减少（f（2,42）= 19.42，p <0.0001）与抗抑郁剂（Man flys flys：Man vsse vs. vsse：P <0. 000）。 0.0003ml：车辆与DMI，p = 0.007;车辆与FLX，p = 0.003）（b）SSRI FLX优先增加游泳行为（F（2,42）= 13.34，p <0.0001。手册：车辆与FLX，P = 0.002。ml：车辆与FLX，p = 0.018）; （c）TCA DMI优先提高攀岩行为（F（2,42）= 13.02，p <0.0001。手册：车辆与DMI，p = 0.0003。ml：车辆与DMI，p = 0.008）。双向方差分析，然后使用Dunnett的多次比较测试。数据表示为平均值±S.E.M.*p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001，**** p <0.0001与车辆处理。
应用于强制游泳测试
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