由波茨坦生物信息学家Zoran Nikoloski教授领导的研究团队近日公布一项用于植物细胞结构研究的计算方法及配套工具，可对植物细胞内肌动蛋白丝状结构进行细致分析与重建。该工具名为“时序丝状图”（Graph of Filaments over Time，GraFT），研究团队称其能够实现对丝状结构的自动化、高精度追踪。相关试验结果已发表在《科学进展》（Science Advances）。

肌动蛋白细胞骨架由蛋白丝构成，是细胞内部的复杂网络，与细胞形态塑造、稳定性以及运动等过程密切相关。研究人员指出，尽管细胞生物学研究不断推进，但对这些丝状结构的动态变化与空间排列进行精确量化分析仍存在难度。GraFT通过综合网络方法利用二维时序图像数据，旨在提升对上述特征的解析能力。

在实验测试中，研究团队以模式植物拟南芥（Arabidopsis thaliana）为研究对象，使用GraFT对复杂丝状网络进行绘制与分析，并在不同生理条件下对细胞结构的研究中展示了较好的表现。研究人员同时表示，该工具还可用于模拟细胞骨架的动态变化。

研究团队还借助GraFT观察到，某些致病因子会改变肌动蛋白细胞骨架的性质，并与促进感染及引发组织损伤相关。研究人员认为，这一结果有助于理解植物病原防御机制。

Nikoloski表示，GraFT实现了对肌动蛋白丝状结构时空排列的全自动分析，为进一步研究肌动蛋白动态变化对多种植物性状的影响提供了工具支持。

在可用性方面，研究团队称GraFT提供免费的Python实现版本及在线版本，以便全球研究人员使用。