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为解决膜片钳记录分析繁琐且易变问题，研究人员开发 Auto ANT 软件，显著提升分析效率与准确性。
膜片钳数据分析的困境与探索
在生命科学研究的微观世界里，细胞的电活动就像一场神秘而有序的 “交响乐”，而膜片钳技术（patch-clamp techniques）正是科研人员用来聆听这场 “交响乐” 的关键工具。它能够精确测量神经元和其他可兴奋细胞的电特性，对于探究神经功能在健康与疾病状态下的奥秘至关重要。然而，长期以来，膜片钳记录的分析工作却如同一场艰难的 “马拉松”。传统的手动分析方式，不仅需要研究人员投入大量的时间和精力，逐个提取关键参数，如动作电位（Action Potential，AP）的各种特征以及膜特性等，而且不同分析人员之间的操作差异，使得数据的准确性和一致性大打折扣。随着现代电生理学实验产生的数据量呈指数级增长，这种手动分析方式愈发显得力不从心，开发自动化、标准化的分析方法迫在眉睫。
为了突破这一困境，来自瑞典卡罗林斯卡学院（Karolinska Institutet）的研究人员 Giusy Pizzirusso、Simon Sundstr?m 和 Luis Enrique Arroyo-García 踏上了探索之旅。他们的研究成果发表在《Neuroinformatics》杂志上，为膜片钳数据分析带来了新的曙光。
研究方法：打造高效分析工具 Auto ANT
研究人员开发了一款名为 Auto ANT（Automated Analysis and Tables）的开源软件，这是一个具有图形用户界面的自动化工具，旨在从多扫描膜片钳记录中提取放电特性和被动膜特性。Auto ANT 巧妙地整合了两个在 Python 中广泛应用的特征提取包 ——eFEL（Electrophysiology Feature Extraction Library）和 IPFX（Intrinsic Physiology Feature Extractor），将原本需要专业编程知识才能操作的工具，转化为普通研究人员也能轻松上手的实用软件。
该软件支持以.abf 格式保存的全细胞膜片钳记录文件，适用于多种电流钳模式下的多扫描记录，能够处理不同数量、持续时间和幅度的去极化或超极化电流阶跃的输入记录。用户只需将相同实验方案下获得的记录文件放置在同一文件夹中，并为每个文件命名，即可进行自动化批量分析。在操作过程中，用户可以根据需求灵活配置分析设置，选择想要生成的数据集表格和图表，如放电特性表、被动膜特性表、神经元概览表，以及协议图、记录图、放电 - 电流图和电流 - 电压线性回归图等。完成配置后，点击 “运行分析” 按钮，软件便会自动处理数据，并将结果以 Excel 表格和.png 格式的图表输出到指定文件夹，整个过程高效便捷。
研究结果
- 大幅缩短分析时间：研究人员使用来自先前发表数据集的 18 个记录对 Auto ANT 进行测试。结果显示，Auto ANT 在极短时间内就完成了复杂的分析任务，最长用时 15 分 20 秒（在 ZenBook，2.8 GHz 11th Gen Intel? core? i7，Windows 11 的计算机上测试），最短仅需 2 分 5 秒（在 MacBook Pro，2.3 GHz Quad-Core Intel? core? i5，MacOS 15.3.1 的计算机上测试）。它成功从每个记录的每次扫描中提取了 34 个属性，生成了包含所有扫描数据的两个表格、每个记录 22 个属性的汇总表，以及每个记录 4 个图表。相比之下，使用传统手动分析方法，仅处理单个记录的单个扫描就需要 10 - 15 分钟，若对 18 个记录进行分析，预计至少需要 180 分钟。Auto ANT 不仅将分析时间缩短了至少 91.7%，还提供了手动分析中未涵盖的所有扫描数据、整合了所有记录数据的概览表以及可直接使用的图表，极大地提高了数据分析的效率和全面性。
- 数据准确可靠：为验证 Auto ANT 生成数据的准确性，研究人员将其分析得到的神经元属性与先前发表的同一数据集的属性进行比较。他们选取了包括基强度（Rheobase）、放电潜伏期（Firing latency）、动作电位幅度（AP amplitude）、动作电位半宽度（AP half-width）等多个关键属性，通过配对 t 检验、皮尔逊相关检验和布兰德 - 奥特曼分析进行评估。结果表明，配对 t 检验未发现任何属性存在显著差异，说明 Auto ANT 生成的结果与先前分析一致；皮尔逊相关检验显示所有属性在两种分析之间都呈现出强正相关，表明 Auto ANT 能产生与先前分析相似或相同的结果；布兰德 - 奥特曼分析进一步证实了两种分析之间具有良好的一致性，尽管在静息膜电位（Resting membrane potential）和输入电阻（Input resistance）的分析中，有少数数据点接近一致性界限，但总体而言，Auto ANT 分析结果可靠。静息膜电位和输入电阻在两种分析中的计算方法略有不同，这解释了为何会出现少数接近界限的数据点，但即便如此，两种分析在这些属性上的一致性仍然很高。
研究结论与意义
Auto ANT 作为一款自动化、用户友好的工具，成功简化了电生理数据分析流程。它通过自动化提取多扫描膜片钳记录中的放电特性和被动膜特性，为研究人员节省了大量时间，同时确保了分析结果的标准化和可重复性。与其他现有的膜片钳数据分析工具相比，Auto ANT 无需编程专业知识，易于集成到现有工作流程中，且可根据具体实验需求进行定制，具有显著优势。
尽管目前 Auto ANT 仅支持.abf 文件和多扫描电流注入协议，存在一定的局限性，但研究人员计划在未来的更新中解决这些问题，探索对更多数据格式和协议类型的支持。总体而言，Auto ANT 的出现，为神经科学和电生理学领域的研究提供了强大助力，满足了研究人员提高工作流程效率和数据质量的需求，有望推动相关领域的研究取得新的突破。
