WormRACER：一种用于秀丽隐杆线虫运动分析的高效工具，助力衰老生物学研究

《GeroScience》：WormRACER: Robust Analysis by Computer-Enhanced Recording

在衰老生物学研究中，精确追踪秀丽隐杆线虫（C. elegans）行为对研究衰老至关重要，但现有追踪系统存在诸多问题。研究人员开发 WormRACER 软件，可同时追踪多个线虫多种运动指标，分析速度快，结果与商业产品可比，为相关研究提供了有力工具。

　　在生命科学的微观世界里，小小的秀丽隐杆线虫（C. elegans）成为了科研人员探索衰老奥秘的重要模型。动物行为研究一直是生物学领域的重要课题，它帮助人们理解动物如何感知和应对环境变化。然而，动物行为复杂多样，从个体层面记录分析就颇具挑战，到了群体层面更是难上加难。以往手动记录分析的方式不仅耗费大量时间精力，还缺乏准确性。

随着科技发展，自动化记录和计算技术兴起，秀丽隐杆线虫研究也从中受益。在衰老生物学研究中，线虫和人类一样，随着年龄增长，其 mobility（移动能力）会下降，而移动能力又与老年人的生活质量息息相关。所以，精确且高效地追踪线虫行为表型，对研究衰老至关重要。

为了更好地解决这些问题，来自美国南加州大学伦纳德?戴维斯老年学学院（Leonard Davis School of Gerontology, University of Southern California）的研究人员 Bennett T. Van Camp、Quinn N. Zapata 和 Sean P. Curran 开展了一项研究。他们开发了一款名为 Worm Robust Analysis by Computer-Enhanced Recording（WormRACER）的软件。

研究人员在开发 WormRACER 时，充分考虑了多个影响线虫追踪的关键因素。例如，可追踪动物数量、实验环境、碰撞追踪以及软件和硬件的依赖等问题。在算法设计上，WormRACER 能并行处理视频帧，快速识别和追踪线虫轮廓，还能检测碰撞，碰撞时暂停数据收集，待线虫分开后重新开始，并为线虫分配新的 ID。

研究结果表明，WormRACER 具有诸多优势。在效率方面，与商业追踪器 Tracker WL 相比，分析速度大幅提升，分析含有 17 条线虫的爬行视频时，WormRACER 比 Tracker WL 快 10 倍；分析含有 49 条线虫的视频时，快 34 倍，且所有测试视频用 WormRACER 分析都在 1 分钟内完成。在分析结果上，WormRACER 与 Tracker WL 在部分指标上结果可比，如成年 1 天（Day 1 adult）线虫的虫体面积和爬行速度，L4 期线虫的爬行速度和波起始率等；不过在一些指标上也存在细微差异，如成年 1 天线虫的虫体长度、游泳速度、动态幅度和波起始率，以及 L4 期线虫的虫体面积、虫体长度、游泳速度和动态幅度等。此外，WormRACER 在多种显微镜上都能正常工作，并且对不同发育阶段的线虫，包括 D6 期成年线虫都能成功追踪。

研究结论和讨论部分指出，WormRACER 是一款计算高效的计算机视觉软件，能快速量化线虫的六种生理指标，还能同时追踪多个线虫，受视野限制较小。它操作简单，对硬件要求低，分析速度快，为衰老生物学研究提供了新的有力工具。同时，该软件也有潜力应用于其他生物的二维运动分析，进一步拓展其应用范围。

研究人员为开展这项研究，主要用到了以下关键技术方法：

1. 图像分析技术：利用开发的软件对显微镜拍摄的线虫视频进行处理，提取线虫的轮廓、长度、速度等多种运动指标。
2. 多线程并行处理技术：软件通过多线程并行处理视频帧和线虫轮廓，提高分析速度。
3. 碰撞检测技术：软件能够检测线虫之间的碰撞，并在碰撞时暂停数据收集，待线虫分开后重新开始追踪和数据收集。

总之，WormRACER 的出现，为秀丽隐杆线虫相关研究去除了效率和硬件方面的障碍，推动了衰老生物学等领域的发展，也为其他生物运动分析研究提供了新思路和方法。