揭开集群运动行为的面纱

注：文末有研究团队简介 及本文作者科研思路分析

集群运动是对同一环境下多个个体同时发生变化运动行为广义的统称，生活中常见的例子有地铁站中涌动的人群、天空中成群盘旋的鸟群等等。集群行为有趣的地方在于尽管从个体层面上这种运动可能是随机、盲目的，但是从整体层面上，个体之间的相互作用或者个体与客观环境的相互作用将会使得群体形成整体的规律和图样。而这一整体的规律和图样与个体相互作用的方式以及系统状态紧密相关，如果能定量地描述集群行为，不仅可以客观地检测集群行为的时序变化与发展，更能够由此推断系统内在的状态。生命体系中的微观集群行为如蛋白、细胞器或者细胞的集群运动行为研究有望帮助人们更深入地从系统层面检测生理状况，理解生命过程的微观调控过程。

近日，清华大学的陈阳（点击查看介绍）研究小组与张新荣（点击查看介绍）团队通力合作，以亚细胞尺度的溶酶体运动行为为例，发展了一套名为PECAN（Particle Collective Analysis）的定量描述集群运动在空间和时间上变化的分析方法。他们首先通过单颗粒追踪获取体系内每一个个体的运动轨迹，接着将这些轨迹在时间和空间上进行分段，以便对集群行为的时空变化进行定量检测。在每一个时间和空间节点上，他们对包含在这个节点中的轨迹片段进行数据的聚合，从而获得时间和空间分辨的定量化描述结果。

通过研究模型模拟体系以及已经发表的纳米颗粒运动行为，该团队成员确认了该方法能够正确地从集群行为轨迹中获取系统的时间-空间变化信息，并给出符合预期的定量化分析结果。通过研究溶酶体在活体单细胞中的运动行为，他们进一步发现和描述了溶酶体在癌细胞以及神经细胞中运动行为的时间和空间规律。由于溶酶体的空间分布调控与细胞的营养摄取、物质分解以及细胞信号调控有关，这种集群行为的时空描述有望作为一个新型的特征用于细胞活动状态的描述以支持药物筛选和细胞分型。

这一成果近期发表在Analytical Chemistry 上，文章的第一作者是清华大学的博士研究生赵瀚森，医学院的博士生周启明，化学系的博士生夏梦婵、冯嘉欣等。指导教师有陈阳教授、张新荣教授和张四纯教授。

该论文作者为：Hansen Zhao, Qiming Zhou, Mengchan Xia, Jiaxin Feng, Yang Chen, Sichun Zhang, Xinrong Zhang

原文（扫描或长按二维码，识别后直达原文页面，或点此查看原文）：

Characterize Collective Lysosome Heterogeneous Dynamics in Live Cell with a Space- and Time-Resolved Method.

Anal. Chem., 2018, DOI: 10.1021/acs.analchem.8b01563

陈阳博士简介

陈阳，清华大学助理研究员，2002年本科毕业于中山大学，2005年硕士毕业于北京协和医学院，2008年博士毕业于北京协和医学院，2008-2011年清华大学自动化系从事博士后研究，2011年开始在清华大学信息国家研究中心生物信息学研究部从事研究工作。

陈阳的研究领域包括基因组三维结构与基因表达、精准医学、生物信息学等，目前获得软件著作权2项，申请国家发明专利4项，发表SCI论文25篇（累计影响因子175.2，引用572次），其中包括以通讯作者身份发表Nature Communications（2017）、Genome Research（2018）、Genome Biology（2015）、Nucleic Acids Research（2018）等期刊论文。

陈阳

http://www.x-mol.com/university/faculty/49919

张新荣

http://www.x-mol.com/university/faculty/12052

科研思路分析

Q：这项研究最初是什么目的？或者说想法是怎么产生的？

A：这项研究最初的目的非常简单。因为研究领域的关系，我们经常能够看到非常复杂的微观细菌、细胞器以及纳米颗粒的集群行为运动。它们的运动行为随机性很强，看上去似乎是没有规律的。最初的研究冲动就是想发展一套方法，看看这些运动到底是不是随机的，如果不是随机的，那么到底有什么隐藏的规律，这些规律又和生理活动有什么联系。从最后的结果来看，我们的方法确实达到了最初的目标，以后再见到这样的集群运动，我们就可以很方便地定量分析其隐含的规律了，不至于迷失在主观观察或者个体的随机扰动中。

Q：研究中遇到哪些挑战？

A：最大的挑战在于我们如何将获取的集群运动行为与体系的实际意义相关联。实际上，在这个分析仪器越来越先进、自动化的时代，我们可以获得大量有价值的检测数据，因此分析算法变得非常重要。但是我们要始终注意分析算法是为科学研究服务的工具，从科学研究体系出发，最后还要从分析结果中获取关于研究体系（这里是单细胞生理过程）有意义的信息。这种从数据到新的科学知识之间的联系是该工作中最值得探索和研究的部分。如何建立这种联系没有成文的定式，因此也将是未来我们努力摸索的方向。

Q：该研究成果可能有哪些重要的应用？哪些领域的企业或者研究机构可能从该成果中获得帮助？

A：该研究成果特别适合在观测范围内有大量粒子同时运动的体系，包括蛋白、纳米马达、细胞器、细胞/细菌运动等。尤其是体系中存在时间或者空间上的变化时，我们的方法将发挥很好的定性、定量分析作用。具体来说，细胞膜蛋白的行为、刺激响应的纳米马达、菌落不同位置（边缘和中心）细菌的活动差异等研究领域都可以应用我们的方法，在工业界可以直接应用于溶酶体或者细胞骨架相关的药物筛选、细胞分型等。