钙成像网络分析新利器：CalciumNetExploreR助力神经元功能连接研究

研究人员针对钙成像数据下游分析工具匮乏的现状，开发了R语言包CalciumNetExploreR(CNER)，整合归一化、二值化、网络构建与拓扑分析等功能，通过斑马鱼模型验证发现AKT1过表达导致神经元集群系数(Cg)降低41%、全局效率(Gg)下降33%，为研究神经退行性疾病和肿瘤机制提供新工具。

　　

在神经科学研究中，钙离子(Ca²⁺)动态是解码神经元通信的核心线索。尽管GCaMP等荧光探针技术已能捕获毫秒级的钙信号，但海量的时序数据处理仍令研究者头疼——现有工具如Suite2p、CaImAn仅擅长信号提取，而Brain Connectivity Toolbox等网络分析平台又缺乏钙成像适配性。这种"数据丰富但工具割裂"的现状，促使爱丁堡大学的Simone Lenci和Dirk Sieger团队开发了CalciumNetExploreR(CNER)，这一成果近期发表于《BMC Bioinformatics》。

研究团队采用模块化设计思路，将分析流程浓缩为三大核心技术：1）自适应预处理（含min-max归一化x_t'=(x_t-min(x))/(max(x)-min(x))和2σ阈值二值化）；2）基于互相关分析（ccf()函数计算时滞τ=-1,0,+1的ρ_ij,max）构建功能网络；3）拓扑量化（含聚类系数C(g)=∑2e_i/k_i(k_i-1)、全局效率G(g)=∑1/d_ij/N(N-1)等）。所有分析均通过Tg(NBT:H2B-GCaMP6s)斑马鱼模型获取的450帧时序数据验证。

数据预处理

通过min-max归一化消除GCaMP6s表达差异，采用μ+2σ阈值识别活性事件，发现AKT1过表达组(TREAT)标记神经元活动频率达4.00±0.10次/分，较对照组(CTRL)2.89±0.09次显著升高(p<0.001)。

网络特征

拓扑分析显示TREAT组聚类系数C_g=0.547±0.011较CTRL组0.772±0.010降低41%(p=0.0009)，网络图显示其大集群数量从14个锐减至1个。标记-未标记神经元连接比例(LtU)下降50%，提示AKT1导致功能隔离。

动态模式

主成分分析揭示TREAT组前5主成分解释方差仅8.80%±0.35%（CTRL组12.38%±1.02%），Scree曲线更平缓，反映其活动模式复杂性增加。功率谱分析则显示γ波段活动紊乱。

这项研究创新性地将图论分析与钙成像数据深度融合，CNER不仅解决了多工具切换的痛点，其发现的AKT1致网络碎片化现象为肿瘤神经侵袭机制提供了新视角。作者特别指出，软件内置的subset_connections()功能可精准量化特定神经元亚群（如肿瘤相关神经元）的整合程度，这对研究癫痫、阿尔茨海默病等网络性疾病具有普适价值。未来通过集成机器学习算法，或将实现从静态网络到动态预测的跨越。