GraFT：一种用于分析丝状结构时空变化的可靠网络方法

本文介绍了一种名为GraFT（Filaments over Time图谱）的新型计算工具，专为解决植物细胞中肌动蛋白细丝（AFS）的自动追踪与量化难题而设计。肌动蛋白细丝是细胞骨架的关键成分，直径仅6纳米，极其纤细、柔韧且高度动态，在植物细胞中支撑细胞器运输和胞质流动。但由于其形态多变、易弯曲、常相互重叠，加上显微图像存在噪声，现有方法（如TSOAX、DeFiNe）在分割、追踪时容易出错：有的对噪声敏感，有的依赖局部拼接导致误差累积，有的难以处理高度弯曲的细丝，还有的计算成本过高。GraFT创新性地结合“约束深度优先搜索”与“最小路径覆盖”思想，在网络化图像表示基础上高效追踪细丝——先将荧光图像预处理、骨架化，再构建加权网络（节点代表关键拐点，边代表细丝段），然后从端点出发，沿角度变化平缓的路径进行智能搜索，优先识别长而稳定的细丝，并逐层覆盖剩余结构。该方法不仅鲁棒性强、运算快，还能输出多项生物可解释参数：细丝总长、直线距离（杆长）、弯曲度（杆长/总长）、单位长度亮度（反映成束程度）、与细胞主轴夹角、以及随时间的移动距离等。作者通过大量合成数据对比验证，GraFT在各种噪声水平和细丝密度下均优于现有主流工具；进一步应用于拟南芥下胚轴不同发育阶段（幼嫩、伸长、成熟）的活细胞成像，发现伸长细胞中存在大量长直、静态、高成束的肌动蛋白丝，而成熟细胞中这类结构几乎消失，提示其在快速生长中起机械支撑作用；在药物实验中，GraFT清晰揭示了肌动蛋白抑制剂LatB使细丝变少、变静、变直（因细丝解聚后仅剩粗壮成束部分残留），并首次在单细丝尺度上发现：短细丝早期消失，长成束细丝却更耐药；针对病原相关分子模式flg22和毒力因子DSF的处理，GraFT还捕捉到截然相反的效应：DSF显著降低细丝运动并削弱网络方向性，而flg22反而轻微增强运动、延长平均细丝长度，表明其可能干扰肌动蛋白聚合机制。总之，GraFT是一个开源、全自动、跨显微平台（共聚焦/TIRF）可用的实用工具，让过去难以量化的细丝动态行为变得清晰可测，为植物细胞生物学研究提供了新范式。