研究背景

• 亚洲大豆锈病由病原菌 Phakopsora pachyrhizi 引起，可导致高达80%的产量损失。

• 当前对病原菌形态动力学的研究，主要依赖静态、人工定义的形态特征，缺乏对动态特征的全面理解。

• 本研究提出了一种创新的框架，将无监督学习与生物物理建模相结合，从高通量图像中直接提取动态表征。

文献摘要

在发现药物和农用杀菌剂时，通常会对数百种化合物进行大规模的表型筛选，通过比较整个生物体的可见效应来衡量药效和可能的作用模式。然而，这种分析往往局限于人类定义的静态特征。研究者介绍了一个新颖的框架，它可以直接从图像中描述细胞与药物相互作用的形状变化（形态动力学），并用它来解释亚洲大豆锈病作物病原体 Phakopsora pachyrhizi 的扰动发展。研究者使用两个参数取决于条件的模型来描述二维形状空间（形态空间）上的种群发展：一个是自上而下的福克-普朗克（Fokker-Planck）模型，用于描述瓦丁顿型地貌上的扩散发展；另一个是自下而上的尖端生长模型。研究者发现了各种景观，描述了生长过程中的表型转换，并确定了导致这种变化的尖端生长机制中可能存在的扰动。这展示了无监督学习和生物物理建模的广泛应用。

研究方法

1. 数据获取与预处理

• 从9个时间点和6种不同条件下采集了~60万张图像，包括对照（DMSO）和多种杀菌剂处理。

• 使用卷积自动编码器（CAE）将高维图像映射至二维“形态空间”，用于描述形态特征的动态变化。

2. 动力学建模

• 顶部模型

        基于Fokker-Planck方程构建形态动力学景观，揭示全球形态变化驱动力。

• 底部模型

        使用随机游走描述病原菌生长顶端的局部动态，参数通过贝叶斯近似计算获得。

3. 模型融合

• 结合物理知识的神经网络（PINN）用于求解动力学方程，整合生物物理模型与形态学。

研究成果

1. 形态空间与动力学景观

• 自动编码器捕捉到形态变化的关键特征，包括细菌分支和形态弯曲等动态。

• 在对照条件下，形态变化以扩散为主；杀菌剂引入的扰动导致新特征区域（如分支或形态直化）和特征路径的限制。

2. 杀菌剂对形态的影响

• 不同杀菌剂展现独特的景观变形模式，包括高梯度区域（表示快速形态变化）和扩散限制区域（表示形态变化受阻）。

• 例如，化合物A导致顶端弯曲抑制，而化合物X则强烈抑制了扩散性变化。

3. 生长机制推测

• 随机游走模型表明，形态稳定性与生长顶端的弯曲/扩散特性相关，杀菌剂通过改变弯曲稳定性影响生长。

研究意义

• 本研究首次从图像中提取形态动力学参数，提出了新的方法以表征和量化亚洲大豆锈病的形态变化。

• 提供了杀菌剂作用机制的直接视觉化证据，为开发更有效的农药策略提供了依据。

• 方法具有广泛适用性，可推广至其他复杂生物系统的动力学研究。

研究亮点

• 自动化图像处理

        通过深度学习有效去除人为干预，显著提升了数据处理效率。

• 模型解释性

        通过景观和动力学参数，直观展示复杂的形态变化机制。

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