一种用于高内涵牵引力显微镜的新方法，用于表征大型细胞集合体

《Biophysical Journal》：A new approach for high-content traction force microscopy to characterize large cell ensembles

细胞力学分析对迁移、形态发生等生物学过程至关重要，但传统牵引力显微镜（TFM）方法计算效率低且易产生伪影。本研究提出采用Demons算法替代传统数值方法，通过计算机模拟和实验验证（使用不同刚度凝胶和细胞系），证实该算法在实时分析、抗模糊干扰和力场重构精度方面显著提升，支持高通量细胞力测量及亚群分类。

　　

摘要

精确测量细胞所施加的力对于理解许多生物学过程至关重要，因为在这些过程中牵引力起着重要作用。为了揭示迁移、形态发生、机械转导或形状调节等复杂现象，需要了解细胞的机械特性，但关于大量单个细胞的准确数据仍然十分稀缺且难以获取。能够测量细胞群体中的力，并识别出异质细胞集合中的特定子集，将有助于揭示和操控这些细胞的内在复杂性。牵引力显微镜（TFM）是一种可以通过测量嵌入在具有精确定义机械特性的软基底表面的荧光珠的位移来量化细胞所施加的收缩力的技术。然而，使用TFM测量细胞力的传统数值方法耗时较多，且容易产生显著的伪影，因此不适合高通量分析。在这项工作中，我们提出改用Demons算法，从而在计算效率和准确性方面取得了显著提升。基于计算机模拟，我们证明了在某些情况下，该算法在速度上优于传统方法，对失焦图像引起的模糊现象不那么敏感，并且能够提高力场重建的准确性。此外，我们还使用不同硬度的细胞系和凝胶进行了实验，证明Demons算法能够实现实时分析，并且能够根据细胞的机械类型对它们进行有效分类。

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