基于正则化轮廓流的变形虫样细胞运动突起动力学分析

变形虫样细胞运动对于伤口愈合、胚胎形态发生和癌症转移等广泛的生物学过程至关重要。它依赖于复杂的细胞形状变化动力学模式，这对数学建模提出了长期挑战，并亟需从图像序列中提取定量形态特征的自动化、可重复方法。在此，我们引入一个理论框架和一种计算方法，用于从堆叠的分割显微镜图像中获得时空轮廓动力学的平滑表示。基于高斯过程回归，我们提出了一族单参数正则化轮廓流，使我们能够在连续细胞轮廓之间连续追踪参考点（虚拟标记）。我们利用该方法在移动的细胞边界上定义坐标系，并在此参考系中表示不同的局部几何量。特别地，我们引入局部标记离散度作为识别局部膜扩张的度量，并提供完全自动化的方式来提取此类扩张的性质，包括其面积与生长时间。该方法作为一个名为 AmoePy 的开源软件包提供，这是一个基于 Python 的用于分析变形虫样细胞运动（基于延时显微镜数据）的工具箱，包含图形用户界面和详细文档。由于我们的框架具有数学严谨性，我们预期它有助于新型细胞运动模型的发展。我们主要使用社交变形虫 Dictyostelium discoideum 的实验数据来阐明和验证我们的方法。